作者 | 肖思佳 彭倩
编辑 | 乔芊 杨轩
01 千问一日：意料之外的爆单和宕机
对奶茶品牌的加盟商来说，2月6日大概是这样度过的：上午10点，走进门店，发现一大波来自的0元订单，正源源不断地涌进交易系统。中午12点，单量抵达峰值。装着奶茶的外卖袋占满出餐台，再一路堆到地板，店员们在狭窄的动线中来回穿梭。
最终，一些门店不得不选择暂时关闭外卖入口，勉强维持出餐秩序的运转。到了下午，单量明显回落，三四点时，只剩零星的提示音。直到傍晚之后，新的节奏才重新出现。
而在系统连接的另一端，一名普通消费者则经历了平行的一天：早晨醒来，几乎是在打开手机的第一时间，收到一条朋友转来的千问奶茶免单链接。但因为不想在早餐时喝一杯奶茶，消息被顺手划过。等抵达公司再想起，更新千问App后，却发现点单系统已经陷入卡顿。页面反复转圈，迟迟无法跳转。
后来，千问界面干脆弹出一段略显荒诞的提示：“我是一个大语言模型，没有实体的手脚，也无法连接到现实世界的支付系统和外卖平台”，甚至建议用户直接打开美团或淘宝闪购下单。
这场宕机事件，集中在10点至12点之间，此时单量已经超过200万单。对于宕机原因，一位多次参与双11大促的 PM 称，双11不涉及算力问题，因为没有预测和研判，只是秒冲。而AI agent 需要大量的算力，高并发请求叠加了 AI 理解需求、比价、支付等复杂算力消耗，导致现有服务器资源无法支撑。
一位阿里人士还称，目前，AI 营销还不像双11大促那样，有成熟的分级限流模型。初始服务器承载大概只有预估峰值的1/3，未能做充分压测与应急扩容预案，导致瞬时请求量激增，击穿了系统防线。
“今天的力度比起去年的外卖大战，只能说是有增无减。”一名喜茶加盟商对36氪表示。令他感到困惑的是，按照以往惯例，重大活动通常会留出明确的准备窗口，而这一次却“来得特别突然”。
据36氪了解，这场战役的动员令并未对所有人同时发出，一些商家提前接到了通知，另一些却落下了。部分在活动开始前两天收到消息的品牌加盟商，勉强腾出一天时间备战。但即便如此，突然性依然存在 —— 订单如何分流、活动力度多大、具体节奏如何，这些问题许多商家也一头雾水。
许多骑手同样没有收到明确指令，取餐时只能反复询问“到底是什么活动”，然后匆忙带走一杯奶茶，奔向下一个目的地。为了维持出餐，一些商家不得不开启“自配送”，同时把订单分发到美团、京东等多个平台的骑手，试图用更多运力对冲瞬间暴涨的需求。
当天下午，秩序开始在消费者端显现裂痕。有人尝试了两三个小时，仍未成功点上一杯奶茶；也有人在漫长的等待后发现，送到手中的并非自己下单的那一杯。
尽管从传播、点单服务器、门店出餐到整个配送系统，一度陷入多米诺骨牌式的坍塌，但6日下午16:27分，千问官方发出的战报称：“千问春节30亿大免单”活动订单量已超过 1000 万单。据36氪了解，一些头部茶饮品牌的日单量增长超过200%。
一年前的春节，中国人才刚刚被横空出世的deepseek刷新认知。短短一年后，中国AI已经历了从模型竞赛、产品落地，再到场景占领的海陆空战争。
所有玩家中，阿里的野心更为外显。将闪购、淘宝、盒马、高德、飞猪等业务生态接入千问，第一个以“全家桶”形态出现，阿里显然试图制造一个超级入口，包揽用户生活中的每一个消费场景，跨越从“线上对话”到“线下办事”的链路转变。
只不过这种面向未来的科技宣言，最终借助“薅羊毛”这种最古老、也最接地气的方式来完成冷启动。红包、免单、补贴，这些早已写进中国互联网肌肉记忆里的手段，再一次被调用。
2月6日被挤爆的奶茶店，是这场启动的开端。
当天战报中还透露了几个关键信息：免单卡可使用至 2 月 23 日（次日宣布顺延到 28 日），随时可用；除奶茶外，免单卡还覆盖三餐、生鲜百货及天猫超市、线下商超年货；全国盒马门店也在陆续接入，免单场景持续扩展至更日常的消费中。
“我们更加坚信，一切才刚刚开始。” 千问在战报中如此写道。
活动开始后，千问App的下载量很快超越元宝，登顶应用商店下载榜。资本市场也随之波动。多家参与活动的港股茶饮品牌股价纷纷小幅上扬。截止发稿，茶百道、古茗、沪上阿姨分别上涨6.8%、3.58%、1.15%。
但与之形成对照的，阿里巴巴港股当日却下跌 2.88%，引发网友调侃：“亏的钱，全被拿去请奶茶了。”
02 大厂的抢C焦虑
在阿里内部，千问天然站在聚光灯下。
杭州阿里巴巴西溪园区， C4 楼像是一座承载着野心的反应堆。这里不属于某一个部门，很多重要的项目都在这里运转。过去，阿里的惯常做法是通过组织合并来推动战略执行；而现在，取而代之的是集中的项目制。这种机制的好处在于调整快、反馈快、迭代快，可以确保项目的迅速推进和落地。
千问项目组就被安置在这里。自去年秋天起，来自北京、广州等一线城市的成员，被空运到 C4 楼中，进入一种高强度的工作状态：每天工作约 12 个小时，每两周休息一天。这种封闭式开发持续了数月。他们被赋予的目标极其明确 —— 在最短时间内、不计成本地，把 C 端用户拉进自己的池子。
去年夏季，淘宝闪购后发制人，以一场成功的“闪电战”扳回了外卖的市场份额。这个春节，阿里显然希望通过再一次奇袭，在 AI 战役中复制这条路径。
36氪据悉，这次行动的主导权掌握在千问团队手中，闪购更多扮演的是辅助角色，提供物流监测与订单履约支持。
与淘宝上复杂的货架商品、飞猪低频的购票场景相比，“闪购+奶茶”的组合拳，天然具备裂变式传播的能力。闪购拉新速度快、试错成本低，且能力已经被验证，用户心智也足够成熟，几乎不需要再做额外的教育。而相比一日三餐，奶茶这一品类也更轻量也更具备弹性：可以多次下单，也适合分享给朋友，一杯变两杯，一人变多人。
在内部看来，这场声势浩大的营销行动，带着仓促的痕迹。
“现在所有东西都在动态变化。”一名阿里内部人士向36 氪透露。活动首日的发酵规模远超预期，系统承压攀升。在 2 月 6 日至 12 日的“免单喝奶茶”活动结束后，第二波活动将于 2 月 13 日启动，用户可直接领取现金红包，最高 2888 元。但上述人士表示，关于红包具体的发放时间与方式，内部尚未最终确定，为了缓解压力、控制风险，一些原本规划好的传播动作也已经被叫停。
此次线上点单系统的崩溃，核心原因并不在闪购侧，而是千问自身的算力承载不足。“闪购的系统现在一天能扛住八九千万，甚至上亿的订单量。”该人士补充道。在这样的对照下，千问在约 9 个小时内涌入的 1000 万笔订单，本身并不算一个无法想象的数字。
在他看来，活动的匆忙上线，很大程度上是对竞争对手的一种应对：1 月 25 日，腾讯元宝宣布将投入 10 亿元现金红包；几天后，闪购团队才在 1 月 30 日前后接到通知，需要配合千问展开活动执行。
据 36 氪了解，豆包在即将到来的春晚中，大约投入了 20-30 亿的赞助费用。“相比去年腾讯给元宝，字节给豆包的营销投入，千问这次的30亿肯定不算多。” 上述阿里人士称。据了解，这笔免单费用完全由千问团队进行补贴。
“这30亿里，大头肯定还是拿去给用户发券。” 相比起大规模在各个渠道投流，内部认为直接给用户发券是更简直粗暴、也更直接有效的做法。某种程度上，这是阿里在经由外卖大战之后，在营销层面上形成的共识。
另一个更大的外部共识则在于：无论产品还处在怎样的迭代阶段，营销这场仗，都已经无法回避。
2025年12月底，豆包的 DAU 突破 1 亿大关，引发行业震荡。“留给 c 端的时间不多了。” 一名接近千问的人士告诉36氪，“大家都很焦虑，因为只要你落后了，那想要让用户从豆包迁移过来就非常困难，除非产品的体验比豆包好 10 倍。”
但产品的迭代显然是件更加长期、也更困难的事。窗口期一旦错过，后续付出的将不再只是研发成本，还有成倍放大的获客与教育成本。
技术战由此让位给了营销战。在这样的前提下，产品上的持续精进不得不暂时退居其后，一件更紧迫的事情被推到台前：抢占用户心智。
“现在用户对模型能力的要求没有那么高，只要能满足日常的一些问答就够了。” 在他看来，尽管风格不同，各家大模型在满足普通用户日常问答需求上的能力差距，并不算太大。红包战的内部逻辑也由此变得清晰 —— 当模型能力的基础差异尚未拉开，只要吸引的用户规模足够庞大，总有人会留下。
一切都在加速中推进，也在压力中成型。“因为阿里已经慢了很多，如果等到产品打磨得完美无瑕时再推出，那时候豆包早就统治全国了。” 前述人士说道。
毕竟，比起打造一个 Gemini ，砸钱买量显然是各家都更熟悉、也更擅长的事情。
03 AI 消费的真需求和伪命题
当千问在 1000 万订单的战报中高调宣布：“恭喜大家，你们是全世界第一批体验AI购物功能的人”，这一刻，AI 与消费之间的连接，似乎完成了一次自证：技术、场景、交易，被完美扣成了闭环。只不过，这一切的发生，更多依赖于免单所带来的即时吸引，而非用户自然生长的真实需求。
但这正是阿里试图打出的差异化路径。“豆包主打轻松、随意、友善，千问就主打聪明、办事、靠谱。” 一位接近千问的人士向36氪解释道。30亿的红包，除了拉新，也被赋予了用户教育实验的期待：通过真实的消费落地，让消费者在 AI 上养成新的消费习惯，把千问从“能聊天”推向“能办事”。
千问不是第一个试图将 AI 与消费捆绑的大模型。在此之前，OpenAI 和 Gemini 都已先后引入购物和即时结账功能，一度引发亚马逊的危机感。从技术路径上看，AI 与购物的结合，的确已经完成了闭环验证。而对于一家以电商起家的公司而言，阿里显然希望把这条路径走得更彻底—— 借助手中淘宝、闪购、盒马等密集的生活场景网络，让 AI 成为新的超级消费入口。
但战报中的胜利，或许很难直接与用户习惯的形成直接划等号。问题还在于：在红包散去之后，现实生活中究竟会有多少人，愿意持续“用AI 购物”？
从技术层面看，大语言模型仍然面临着一道尚未跨过的门槛：AI 想要成为真正意义上的“私人助手”，前提是它必须能够精准理解语境，并具备稳定、长期的记忆能力。只有在这种情况下，它才可能判断一个人真正喜欢什么。“但 AI 这个点现在做的还不是很好，它对人还不够了解。” 前述人士坦言道。
OpenAI 前研究员、现任腾讯首席 AI 科学家姚顺雨也佐证了这一判断。他在 2026 年 2 月 3 日发布的一篇研究报告中指出，人类并非仅仅依赖于多年前习得的固定知识体系，而是在实时地从眼前的环境中学习。尽管大模型在推理已知信息方面表现出色，但它们仍无法帮助用户解决依赖于复杂且不断变化的上下文的任务。
这也意味着，在当下阶段，AI 还谈不上真正“理解”人类。更现实的情况是，它只能依赖对过往数据的短期记忆，推断用户可能会喜欢什么。但人的偏好从来不是一条稳定曲线，而是充满偶然性的随机事件，可以被情绪、天气、场景甚至一句话所改变。
现实生活中的消费，往往并没有清晰的起点。它可能只源于一个模糊的感受 —— 有点无聊，想喝杯奶茶；看见橱窗，想换件衣服。正如乔布斯所说：“人们不知道自己想要什么，直到你把它摆在他们面前。”消费本身就是一段不断试探、犹豫与被触发的过程。许多时候，“逛”的意义，甚至可能要大于“买”。
即便今天的 AI，已经可以结合你的地理位置和历史订单，精准推荐你最常点的那杯奶茶或最熟悉的商品，但它更类似一次主动的搜索，未必比外卖软件里的随手一刷，或商场里一次漫无目的的闲逛，更接近人类那种暧昧、游移的消费冲动。
又或许，在某个并不遥远的未来，AI 真的克服了技术上的关键障碍。它通过日复一日的对话，逐渐掌握并记住了一个人全部的偏好，甚至包括那些最私密、最不愿被外人知晓的部分。但当它在交流中自然地向你推荐商品时，消费者的第一反应，究竟会是惊喜，还是一瞬间的迟疑与不安？
设想一位你最信任的朋友，在与你的日常对话中忽然夹带广告。这种荒诞感，与《黑镜》第七季中的桥段不谋而合：一名因脑补受伤，伤植入芯片而重获新生的女教师，开始在课堂、街道与私人谈话中，不受控制地被周遭事物触发，机械地说出广告词。语言成了资本的接口，人则退居其后。
当然，在一些目标清晰、路径明确的消费场景中，AI 购物已经显示出它的效率优势。比如，当消费者询问某款奢侈品包在全网的渠道价格时，ChatGPT 可以迅速完成比价并给出购买建议。范围扩大，在预订机票和酒店的场景中，这套逻辑同样成立。但和许多人顾虑的那样，一名消费者也表示了担忧，“千问还是带了太强的阿里标签，我总觉得他会优先推荐阿里系购买渠道。”
当人才、资金和资源，被源源不断、不计成本压住到 AI 赛道上时，或许不该忘记一个最朴素的问题：消费者最关心的，只是如何能挑选一杯物美价廉的奶茶。
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