2026 年春节临近，互联网大厂的 " 红包大战 " 打得格外热闹。这一次，主角不再是集五福和摇一摇，而是豆包、千问、元宝、文心助手等一众 AI 应用。

这几家头部大厂豪掷数十亿，用 AI 发红包、做拜年视频，链接刷屏社交网络，场面堪比当年网约车、共享单车的补贴大战。外界普遍将此解读为：争夺 "AI 时代的第一入口 "。

但问题在于，" 大战 " 过后，用户真的会频繁打开这些新出来的 AI App 吗？

换个角度看，所谓的 " 入口 "，从来不是靠烧钱和营销硬生生 " 打 " 出来的，而取决于它能否真正解决用户的实际问题。入口的本质，是被反复使用。

如果沿着这个逻辑往下推，"AI 入口之争 " 或许就是一个被行业放大了的伪命题，它从一开始就陷入了对 " 产品形态 " 的过度关注，而忽略了决定成败的底层逻辑：尊重、并融入用户既有的行为路径和心智认知。与其大费周章让用户去适应一个全新的产品，不如把用户本来就天天在用的产品变得更高效、更智能。

这也就不难理解，为什么最近网上开始出现一些 " 怀念百度 " 的声音。这不只是一种怀旧情绪，更代表了一种用户心声：在信息爆炸和 AI 内容真假难辨的当下，一个能稳定、精准地解决问题，并且能连接到开放世界去交叉验证的工具，才是更多人真正需要的。

本文不打算比较哪款 AI 产品更好，而是希望跳出这场营销战，从用户习惯的惯性、商业竞争的本质出发，重新看待这场被称为 " 争夺 AI 入口 " 的战争。

真正的入口，

不是 " 抢 " 出来的

我们先来聊聊 " 入口 "。在 PC 时代，它是浏览器和搜索框；到了移动互联网时代，它是微信、支付宝、手百这样的超级 App。

它们之所以成为入口，并不是因为当时市面上别无选择，也不是靠广告轰炸或营销战硬推出来的，而是在解决了用户最高频、最核心的需求后，自然而然地融入了我们的日常使用，逐渐成为一种稳定的行为习惯。

这个规律在 AI 时代并没有发生根本变化。

但许多公司似乎忽视了这一点，它们更关注 " 产品形态 "，比如是做一个独立的 AI App，还是做一个小程序。这些当然很重要，但不能因此忽略了用户习惯这个决定入口成败的关键因素。

不要小看习惯的力量。

当下的 AI 大战，很像十多年前的移动支付大战。回顾微信支付从支付宝占据先发优势的市场里杀出来的过程，我们不难发现，它靠的并不是做一个功能更强大的支付 App，也不是发了更多的红包。关键在于，它把支付功能无缝地嵌入到了用户每天反复使用的社交场景里。给朋友转个账、在家族群里发个红包，都是聊天时顺手就能完成的动作。用户几乎没有学习成本，也不需要特意打开另一个 App，就自发完成了支付。

反观银联云闪付等产品，虽然也投入了大量补贴和推广资源，但因为需要用户专门下载、打开一个独立的 App，始终难以达到支付宝、微信的量级。

这个案例，也给所有想在 AI 时代有所作为的玩家提了醒：补贴可以制造热度，却很难从头开始培养长期习惯。相反，如果把新功能巧妙地 " 植入 " 用户本来就离不开的场景里，人们可能不知不觉中就用起来了。

从这个角度看，理解用户真正需要 AI 来做什么，比讨论它的形态更重要。多数用户并不是为了找一个 " 赛博朋友 " 聊天解闷，而是希望更高效地解决现实世界里的问题。

既然如此，AI 最应该出现在用户发起任务的地方。

试想一下，当用户想要完成某个任务时，他会下意识地打开一个全新的、还需要学习如何使用的 AI 应用，还是他早已习惯用来解决这类问题的工具？绝大多数情况下，是后者。比如，想查资料时，会下意识地打开搜索框；想写文档时，会打开文档工具。这意味着，那些离用户 " 任务起点 " 最近的地方，本身就是 AI 最天然、最有效的入口。

因此，我们可以得出一个相对清晰的结论：脱离真实、高频的需求场景，去独立打造一个需要用户专门想起、主动打开的 "AI 入口 "，很可能是一条成本高、效率低的路。大厂之间真正的竞争，或许根本不在于 " 创造一个新入口 "，而在于如何用 AI 的能力，把自身已经占据的 " 场景 " 改造得更智能、更好用。

开发新 App，

还是升级老产品？

但眼下，整个互联网都弥漫着一种 " 入口焦虑 "，似乎所有主流产品都在争当 " 入口 "，唯恐错过下一轮竞争。这种焦虑，催生了两种不同的路径。

一条路线是押注独立 App，打造新入口。代表玩家是字节的豆包、阿里的千问、腾讯的元宝。

不过，它们各有侧重。字节跳动走的是最彻底的 " 独立 App" 路线，豆包几乎完全独立于抖音等现有产品之外。千问、元宝则在接入自家生态的同时，依然选择用一个全新的产品来抢占用户心智。

" 独立 App" 路线的优势在于，没有历史包袱，可以围绕 AI 打造更纯粹的产品体验，但与此同时，它也要独自背负起全部难题。

首先是 " 拉新 " 和 " 留存 "。在今天这个存量竞争的时代，说服用户多装一个 App 的成本极高。春节的红包大战，本质上就是一场昂贵的拉新运动，但当补贴结束，能留下多少活跃用户，是未知数。就连被视为行业标杆的 OpenAI，也开始面临流量增长放缓的困局。这从侧面说明，独立 AI 应用获客与留存的难度，比想象中更大。

其次是商业化路径。做一个能聊天的 AI 不难，难的是让它能调动现实世界的服务，并形成可持续的商业模式。单靠用户订阅，市场天花板很低；想做平台抽成，又需要一个庞大的生态支撑。如果一个 AI 只能提供自家体系内的服务，比如只能订自家的酒店、买自家平台的商品，用户很可能会因为选择权受限而离开；而要大规模接入第三方服务，又面临巨大的商务成本和技术挑战。这些，对于一个全新的 App 来说，绝非一日之功。

与之相对的另一条路线是，" 内嵌 "AI" 插件 "，升级已有产品。代表厂商是百度和谷歌。

百度对 " 入口 " 的处理方式就很有代表性。它并没有让文心助手这个 AI 入口完全凌驾于搜索之上，而是选择与搜索并行、深度融合。在百度 App 里，用户本来就是去提问、寻找答案的。现在，用户同样的输入动作，能够直接触发 AI 开始对话或执行任务。整个过程非常顺畅，用户不需要重新学习和适应，甚至可能都意识不到自己正在 " 使用 AI"，只会直观地感受到 " 百度变得更好用了 "。

这背后的逻辑很简单：与其教育用户来找你，不如直接走进有用户的地方。百度 App 7 亿的月活用户是它的基本盘，这些用户本身就有明确的需求，而文心助手能从中转化出超过 2 亿的月活，正是因为它的入口离用户最近、场景契合度最高。

百度文库的 AI 化改造，也是这种思路下的一个代表案例。

它没有另起炉灶做一个 "AI 文档助手 "App，而是直接在原有的文档生态里加入文档生成、智能排版这些 AI 能力，让用户在熟悉的场景里，顺手就能用起来。

用户本来就有在文库里找文档、做 PPT 的习惯，也已经建立起为内容和效率付费的心理预期，当 AI 能帮他们更快地完成这些任务时，付费的行为就变得顺理成章。这也是为什么，百度文库被行业视为目前国内商业化最成功的 AI 产品之一。

放眼全球，谷歌的选择如出一辙。它没有将 Gemini 作为一个需要用户单独下载、刻意使用的入口去强推，而是将其能力快速嵌入到 Chrome 浏览器、Gmail、安卓系统等拥有数十亿用户的核心产品中。谷歌 CEO 皮查伊在财报电话会上也提到，通过这些既有场景使用 Gemini 的用户数，远超其独立应用。

这么看来，两条路线的竞争已经不在同一个维度上。独立 App 路线拥有更大的产品自由度，但需要从零解决用户从哪来、生态怎么建、钱怎么赚这些问题。而内嵌模式看似是 " 改良 "，实际是站在既有用户和场景的基础上，利用天然优势对 " 入口之争 " 进行降维打击。

入口终结后，

到底拼什么？

当红包和补贴告一段落，大厂的 App 也都完成了 AI 改造，真正拉开差距的，会是什么？

最终，可能不是某一个 AI App" 一统天下 "，而是 " 万物皆 Agent"，无论是社交软件、电商平台，还是办公套件，都深度整合了 AI Agent（智能体）的能力。入口不再是一个需要被记住的位置，而是一种随时被调用的能力。到那时，大厂之间的竞争将集中在三个维度。

最基础的，是对用户的理解深度。

理解用户，并不只是简单的 " 听懂人话 "，还在于能不能提供 " 靠谱 " 的答案。对信息质量的焦虑，恰恰是当下 AI 应用最需要解决的信任问题。

要解决这个信任难题，光靠 AI 模型自己 " 闭门造车 " 是不行的，关键在于，得让用户方便地知道答案的出处，自己能去验证。

这时候，搜索引擎的价值就凸显出来了。用户 " 怀念百度 "，怀念的其实是搜索引擎这种产品形态的 " 可验证性 "。

这是搜索引擎经过二十多年的发展，沉淀出的一种其他产品最难以替代的能力：它连接的是一个开放多元、复杂、甚至有真实噪音的互联网。但也正因为如此，它具备了其他封闭式 AI 产品难以替代的交叉验证能力。

虽然百度这样的公司也有自己的商业考量，也曾面临争议，但当你需要把分散在各个平台的信息拼凑成一个整体，当你需要一个相对中立的视角时，最后往往还是得求助于它。它可以把信息的来源、路径和多种视角呈现出来，让用户自己判断。这种 " 开放 " 和 " 可验证性 "，在人人都能用 AI 生产信息的今天，反而成为一种稀缺价值。

其次是生态的开放程度。

光有可信的信息还不够，未来的智能服务必然是 " 信息 + 服务 " 的闭环。一个封闭的生态系统，无论内部循环做得多好，都无法覆盖用户在开放世界中的复杂需求。

从这个角度看，AI 是否愿意也是否有能力走向开放，至关重要。百度通过 MCP 接入京东、美团等上百家服务。这意味着，到那时，用户提出一个复杂需求，百度的 AI 助手不会只推荐自家的服务，而是打破 App 之间的壁垒，从更多平台调度资源，给出更全面的解决方案。

最后，还有长期的" 成本控制 " 能力。

AI 服务是一门 " 烧钱 " 的生意，模型每运行一次，都在燃烧实实在在的算力成本。长期去看，谁能用更低的成本，提供更好的智能服务，谁才能真正活下来，并最终实现规模化。

这背后考验的，不只是应用层的优化，而是全栈技术能力。从最底层的芯片，到中间的云服务深度学习框架，再到大模型以及上层智能体的整体协同，决定了推理效率和边际成本。

所以，那些很早就开始 " 从芯片到应用 " 垂直整合的公司，在长期竞争中后劲会更足。以百度和谷歌为代表，它们不仅可以通过技术优化降低 AI 服务的推理成本，还能通过 B 端的云服务来摊薄巨额的研发成本，再将 B 端沉淀的系统性能力反哺到 C 端产品上。百度 " 芯云模体 " 的布局，已经形成一种可持续优势。

一个更具象也更有说服力的例子，是萝卜快跑。就在最近召开的 2026 年世界政府峰会（WGS）上，迪拜王储亲自体验了萝卜快跑的服务并大加称赞。在 WGS 场景下，萝卜快跑成为目前唯一实现全无人运营的车队。这些 " 出圈 " 的瞬间，正是百度底层技术和系统能力的直接体现。

这种长期押注并跑通全栈技术闭环的优势，未必会在某一次产品发布或营销节点上被迅速放大，但在时间维度被不断拉长之后，其优势会愈发突出，这也是老牌巨头的赢面所在。

回到我们最初的问题，"AI 入口之争 " 可能确实是一个被行业舆论过度放大的伪命题。真正的竞争力，不在于是否占领了一个名为 "AI" 的新入口，而在于是否深刻理解并尊重用户的习惯，是否占据了他们最核心、最高频的场景，并在他们需要的时候，顺手提供可靠的帮助。

从这个角度看，另起炉灶当然是一种选择，但在用户熟悉的国民级老产品上完成 AI 升级，可能是一条更符合长期规律的道路。

毕竟，AI 的竞争，不是争一个 " 位置 "，而是比拼谁能更长久、更低成本地为用户创造核心价值。