最近 AI 圈真是好戏连台，阿里系接连放出两个大招。

先是阿里云正式亮出 " 千问 " 这张牌，APP 公测版已经上线。

这款基于全球表现最好的开源模型 Qwen3 打造的 AI 助手，定位很明确——不仅要会聊天，更要能办事。

你可以把它想象成一个全能的个人助理，工作、学习、生活上的事它都能搭把手。而且国际版已经在路上，看来是要去海外市场闯一闯。

几乎同时，蚂蚁集团也拿出了 " 灵光 " 这个全模态 AI 助手。最亮眼的功能是能在手机上 30 秒生成日常小应用，这个 "AI 生应用 " 的思路，正好和谷歌即将推出的 Gemini 3.0 想到一块去了。

说起来，今年 AI 市场确实热闹。春节时 DeepSeek 横空出世，没花一分钱推广，7 天就狂揽 1 亿用户，这个成绩单让所有人都惊掉了下巴——原来 C 端市场对 AI 的需求这么旺盛。

在这之前，阿里一直埋头搞基建、做开源，在消费级 AI 应用上显得格外谨慎。看着海外的 ChatGPT、Gemini 一路高歌，国内其他玩家也在积极试水，阿里却始终按兵不动。

如今快到年末，阿里系一口气端出千问和灵光这两道硬菜。很多人都在问：阿里这个时候入场，是不是太晚了？阿里能在 C 端 AI 市场实现后来居上吗？

对标 DeepSeek，千问到底好不好用？

最近上线的千问 APP，可以说是阿里在 AI 领域的一次重拳出击。据彭博 · 社报道，这个项目由董事长兼 CEO 吴泳铭亲自带队，上百名工程师在杭州总部秘密研发了数月之久。

那么，这款被寄予厚望的 APP 到底好不好用？

我打开后的第一印象就是简洁——界面极其清爽，没有复杂的功能堆砌，只有一个干净的对话框等待你的指令。

在实际使用中，千问展现出与传统 AI 不同的多模态交互能力。你不仅可以用文字提问，还能通过语音、图片、文件等多种方式与它交流。

其中，视觉识别功能堪称它的杀手锏。

比如，当你遇到不认识的植物时，随手拍张照片上传，千问不仅能立即识别出这是释迦果，还会详细告诉你它的口感像冰淇淋，富含维生素和矿物质。

更贴心的是，它还会主动推荐相关问题：这种水果多少钱一斤？为什么叫 " 佛果 "？帮助用户深入了解。

这种识别能力在时尚领域同样出色。上传一张明星走秀图，千问能准确识别出服装品牌是 LEMAIRE 或 SKYLINE 的高定系列。更实用的是，它还会主动从淘宝、1688 和闲鱼上搜索同款平替，一键就能跳转下单。

在专业领域，千问的表现更是可圈可点。官方数据显示，其专业问答准确率超过 92%。不久前在与 ChatGPT、Gemini 等顶级模型的实盘投资大赛中，Qwen3 Max 以总盈亏 2232 美元的成绩夺冠。

对于家长来说，千问也是个得力助手。上传一道七年级数学题，它不仅能给出正确答案，还会提供详细的解题步骤。

在办公场景下，只需一句指令，它就能在几秒内生成一份完整的研究报告和精美 PPT，还能将会议录音自动整理成纪要。

即将上线的购物 Agent 功能更值得期待。未来几个月内，千问将支持用自然语言购物，比如直接说 " 帮我买个适合冬天穿的冲锋衣 "，AI 就会自动完成搜索、比价、下单的全流程。

从未来发展来看，千问计划接入地图、外卖、订票等各类生活服务，真正成为一个全能型 AI 助手。

值得一提的是，千问支持 119 种语言和方言，国际版也在同步推进。这透露出阿里更深层的战略意图：不仅要抢占国内 AI 入口，更要借助开源模型的全球势能，在国际市场上与顶尖对手一较高下。

比 Gemini3.0 抢先一步，灵光是什么？

说完了千问，我们再来看看蚂蚁集团推出的 " 灵光 "。虽然现在蚂蚁集团和阿里在经营控制和业务上已相对分离，但是阿里依然是蚂蚁集团的重要股东，根据公开消息，阿里持有蚂蚁集团大约 33% 的股份。

初次使用这款 AI 应用，我就被它的能力深深震撼。

在 AI 技术日新月异的今天，做网页、做视频已经不算新鲜事。但灵光的独特之处在于，它定位为零门槛的全模态 AI 助手，让每个普通用户都能轻松驾驭。

官方介绍称，它能用自然语言在 30 秒内生成可交互的小应用，这个理念与即将发布的 Gemini 3.0 不谋而合——后者据说能用一句话生成操作系统。

可见，头部公司们正在做的，不仅是让 AI 助手变得更聪明，更是在探索如何让 AI 成为真正的生产力工具。

登录界面极其简洁，" 让复杂，变简单 " 的 slogan 直击人心。目前这款应用已在安卓和苹果商店同步上架。

灵光首批上线了三大功能：" 灵光对话 "" 灵光闪应用 " 和 " 灵光开眼 "。

先来看看 " 灵光对话 "。与其他 AI 应用不同，灵光的回答会通过 3D 模型、音频、图表、动画、地图等丰富形式呈现。

当我询问 " 恐龙是如何灭绝的 " 时，它在两秒内就开始回应，十秒内就完成了图文并茂的解答。这种将抽象知识可视化的能力，特别适合快速研究和科学启蒙。

与其说是对话，不如说是在与一个知识图谱进行互动，让学习过程变得生动而直观，让我感觉有不少儿童故事插画师要失业了。

最让人惊叹的是 " 灵光闪应用 "。

我尝试让灵光创建一个恐龙科普应用，它不仅在短时间内完成，还主动建议增加恐龙叫声音效，连 UI 设计都一并搞定。

回想过去，开发一个应用需要产品、设计、前后端工程师等数十人协作数月。

而现在，只要几秒。感叹技术发展真的太快。

随后我又尝试制作解压游戏，不一会儿就能上手体验。这意味着，灵光打破了普通人与专业开发者之间的壁垒，让没有编程基础的用户也能实现应用开发的梦想，真正推动了 AI 技术的平民化。

最后是 " 灵光开眼 "。这不仅仅是个简单的扫一扫功能，更像是一个内置的 "AGI 相机 "。

当我对着咖啡馆的植物拍摄，它立即解开了我长久以来的疑惑——准确识别出了植物品种。

在图书馆体验时，它能在众多书籍中快速找到目标书目；在日常使用时，它能识别出建筑物所在的位置、朋友电脑的品牌型号，甚至手办的名称。

这种 " 拍摄即问，实时回答 " 的体验流畅自然，让探索现实世界充满了惊喜。

与需要主动提问的 " 灵光对话 " 不同，" 灵光开眼 " 更像是一位主动引导的导游，带着用户探索所见的一切。

就在大洋彼岸，谷歌的 Gemini 3.0 也传出 5 秒搭建网站、一句指令构建系统等突破性功能。在这个全新的技术范式下，AI 正在从 " 对话工具 " 向 " 生产力工具 " 加速转变。

经过深度体验，灵光给人的最大感受是 " 技术隐身，体验凸显 "。

它将复杂的 AI 能力封装在简单直观的操作背后，让技术真正服务于人的需求。特别是在 " 灵光闪应用 " 环节，看到一个个小应用在几句话间就生成完毕，让人不禁感叹：这可能是继图形化界面之后，人机交互领域的又一次革命。

阿里在下一盘什么大棋？

过去两年，阿里在 AI 领域选择了一条与众不同的发展路径：专注基础设施与开源生态。

这一战略已初见成效——中国开源模型正快速缩小与国际顶尖水平的差距，其中阿里 Qwen 系列表现尤为亮眼。数据显示，截至 2024 年 9 月，Qwen 系列模型全球下载量已突破 6 亿次，衍生模型超过 17 万个，在 Hugging Face 社区占据全球模型下载量 30% 的份额。最新发布的 Qwen3-Max 更是在性能评测中超越 GPT-5，跻身全球前三。

在基础设施方面，阿里今年初宣布投入 3800 亿元布局 AI 新基建，并制定了长达十年的算力扩充规划。这些投入为后续发展奠定了坚实基础。

值得注意的是，虽然阿里早在 2023 年 4 月就推出了 " 通义 "App，比豆包早 4 个月，比 Kimi 早近半年，但当时并未在 C 端市场投入过多精力。直到最近，阿里才将原有的通义系列产品整合统一，推出了全新的 " 千问 "App。

为什么选择此时全力进军 C 端市场？

首先，市场机遇已经成熟。据预测，到 2030 年全球 AI to C 市场规模将达到 1.3 万亿美元，年均增速超过 35%，展现出巨大的增长潜力。

其次，阿里过去两年的战略投入已为其积累了独特优势。Qwen 开源生态的 6 亿下载量和庞大开发者社区，不仅证明了技术实力，更构成了天然的潜在用户基础。这种 " 先技术后市场 " 的路径，让阿里得以站在更高起点上布局 C 端业务。

再者，当前 AI 大模型市场的竞争格局正在发生深刻变化。一方面，以 OpenAI 为代表的国际巨头正加速向应用层扩张，其近期密集推出的 ChatGPT Atlas 浏览器、视频生成模型 Sora 等产品，以及向电商领域的渗透，都标志着 AI to C 领域的竞争正在全面提速。

面对这一趋势，国内科技巨头纷纷调整战略布局，力求在 AI to C 的战场上占据有利位置。

今年 2 月，腾讯进行了一次重要组织架构调整，将 QQ 浏览器、搜狗输入法、腾讯影像等产品统一整合到云与智慧产业事业群，与腾讯元宝共同构建产品矩阵；几乎同时，百度也将百度网盘从智能云事业群组调整至移动生态事业群组，与文心一言团队进行统一管理。

这些变化让阿里巴巴面临关键抉择。如果继续观望，阿里在基础设施和开源模型上的优势，很可能只能让其扮演 " 底层技术供应商 " 的角色。对阿里来说，现在入场已不是选择题，而是关乎未来生存发展的必答题。

大势已定，那接下来如何切入 C 端就需要有明确的战略。AI 竞争的下半场，决定性因素不再是单纯的技术模型，而是生态入口的掌控力。

因此，阿里将 " 千问 " 重新定位为连接整个生态的核心入口，这个定位背后有着阿里清晰的战略考量：

首先，抢占用户入口至关重要。随着 AI 从简单对话向实际办事转变，用户入口正在重塑。阿里希望将千问打造成统一入口，整合电商、支付、本地生活、云服务等全域能力，让用户通过一个入口就能解决各类需求。

其次，形成商业闭环是核心目标。阿里不满足于只做技术提供方，而是要通过千问直接触达用户，积累真实的使用数据，并自然引导用户进入淘宝、支付宝等业务场景，实现从需求识别到服务交付的完整闭环。

更重要的是，阿里正在构建一个完整的生态体系：通过开源模型吸引开发者，借助云平台提供算力支持，通过千问 App 直达用户，最终在各个业务场景实现价值转化。同时，千问国际版的开发也显示出阿里在全球市场与竞争对手正面交锋的决心。

在这一轮激烈竞争中，阿里清醒地认识到：单一模型的技术窗口期正在急剧缩短，真正的壁垒不再是某一版模型的暂时领先，而是谁能更快地整合技术、场景与用户，形成持续增强的生态效应。

千问，正是阿里撬动这场生态之战的关键支点。而灵光，则是阿里和蚂蚁对于未来 AI 想象力边界的又一次探索。