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文 | 财经故事荟，作者 | 陈纪英，编辑 | 万天南
中美 AI 大模型领域，同步开启了 「后发赶超」 的新叙事。
在 AI 布局上，谷歌曾被视为 「落后分子」——悲观者认为，谷歌作为上一个时代的王者，AI 技术越发达，就越可能加速谷歌搜索广告模式的衰落。
因此，当 2023 年 OpenAI 旗下的 ChatGPT 横空出世时，谷歌内部一度闻之色变。
直到最近，谷歌发布了 Gemini 3——让骄傲的马斯克、自信的 OpenAI 创始人奥特曼，都齐齐点赞，「看起来是个很棒的大模型」。
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在中国，阿里也来了一次灵活的反超。
过去，阿里旗下 Qwen 系列模型虽然是全球排名第一的开源大模型，但在 AI To C 领域，阿里并未急于重押，眼看着 DeepSeek、字节旗下豆包的用户规模遥遥领先。
直到最近，马云、吴泳铭等集体拍板，阿里必须在 AI To C 领域，跑出一款杀手级应用。身负重任的千问 APP，公测首周下载量就突破了千万次。
这个速度直接打破了大模型增长纪录——此前，ChatGPT 从 2023 年 5 月上线到千万下载，耗时了三个月之久。
阿里谷歌上演赶超戏码背后，不约而同践行着全栈路线——从底层的云计算和芯片，到中间层的大模型层，再到应用端 To C、To B 双线并线，既做原生应用，也用 AI 重构存量业务。
路线虽相似，打法却有差异，比如阿里 Qwen 坚持开源，谷歌 Gemini 则坚守闭源。
阿里和谷歌的后发赶超，能否彻底改变中美 AI 大模型的格局？
殊途同归：中美巨头的 「全栈 AI」 默契
在最近的财报上，谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊却有点不合时宜，提及了 AI 泡沫，「AI 泡沫覆灭，谁也跑不掉」。
桑达尔毫不避讳 AI 泡沫，是源于他的内在自信————全栈布局是最具反脆弱特性，最能穿越周期的模式。
相比之下，纯模型公司的风险在于，一来，在 AI 大模型的你追我赶中，没有哪家公司能保证其永远领先，一旦其技术能力被开源玩家或者其他对手追平，可能会导致其估值逻辑坍塌，最近，Gemini 3 的表现就整体优于 ChatGPT，直接冲击了 OpenAI 模式；二来，目前来看，AI 大模型当下还缺乏可持续的变现模式，其巨额投入能否持续遭遇挑战。
殊途同归，AI 大模型上，阿里和谷歌达成了共识——全栈布局才是入场券，二者是大模型牌桌上少数覆盖 AI 芯片、云计算、大模型、超级应用全链条的 「超级玩家」。如果说大模型公司的角色是卖铲子，那么阿里和谷歌就是既做铲子、又开金矿，同时还提纯、设计黄金产品。
以阿里为例，计划三年 AI 投入 3800 亿，其 AI 布局可以大致分为三层。
底层的芯片算力：阿里云位居全球第四、亚洲第一；自年初以来，阿里自研芯片应用于轻量级模型训练，性能已可与英伟达 H20 相媲美据悉。此外，阿里还在为全球 AI 芯片供应及政策变化准备 「后备方案」，其正在开发的 AI 芯片与英伟达兼容，以填补英伟达在中国市场的空白。
中间的大模型层：阿里 Qwen 已经成为全球性能最强、应用最广泛的开源大模型，Qwen 系列模型全球下载量超 6 亿次；
与 C 端用户、B 端客户直接接壤的应用层：则可以分为两块，一块是原生 AI APP，比如千问，公测一周下载量过千万；一块是插件形态的 AI 应用，改造存量业务，正在被 AI 重构的夸克、钉钉、淘宝等均是如此。
与阿里、谷歌不同，OpenAI 就是典型的非全栈模式——它要从微软购买 Azure 的云计算服务，要从英伟达购买芯片。
除了全栈路线之外，在落地节奏上，阿里与谷歌也是大同小异——先磨刀，后砍柴，颇具战略耐心，不急于先人一步，而是立足后发赶超。
在 ChatGPT 引爆市场后，谷歌和阿里都没有急于推出不成熟的 C 端应用，而是选择先打磨底层大模型，强化技术根基。一切准备就绪后，再在 C 端发起闪电战。
这种 「后发而先至」 的策略，是平台级公司应对颠覆性技术时的稳妥选择，旨在谋求长期领导地位，而非短期热度。
这种战略耐心，其实取决于周期判断——AI 原生应用的格局已经趋于稳定，还是处于洗牌期？
阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭的答案是后者。今年 9 月的云栖大会上，他给出了自己的判断——AI 从 「学习人」 到 「模仿人」，终局是 「超越人」，当前所处的 AGI（通用人工智能） 只是起点。
AI 大模型位次的持续动荡，也验证了吴泳铭的判断。今年 3 月底，DeepSeek 的用户量还遥遥领先。但到了第三季度，豆包和 DeepSeek 排名逆转，豆包月活用户大幅飙升，DeepSeek 则大幅滑落，用户少了 5000 万左右。
如今，千问公测仅仅一周，就突破了千万下载，也说明，AI To C 市场的格局并不稳定，对于好用的应用，用户依然非常愿意尝试。
关键分野：开源 VS 封闭，生态 VS 搜索
在全栈布局上如出一辙，但是在具体的落地路径上，阿里和谷歌也存在明显分野。
在开源和闭源上，谷歌是妥协路线——闭源的 Gemini 与开源的 Gemma 双轨并行。
目前，广受好评的 Gemini 3 走得就是闭源路线，闭源的逻辑在于，其核心资产，包括训练数据、算法架构和多模态能力等，不被竞争对手复制，更利于维护技术霸权。
与谷歌不同，阿里的 Qwen 模型，以及 DeepSeek 等，却坚持激进的开源路线，优势在于低门槛、高兼容、普惠性、高性价比，有利于构建起繁荣的开发者生态。比如，今年年初，DeepSeek 凭借低算力高产出的开源模式，轻松打破了闭源大模型的 「烧钱竞赛」 定式。
DeepSeek 创始人梁文锋认为：「在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的。」 吴泳铭也坚信，「开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。」
回看阿里，通过 Qwen 模型的激进开源，实现了两个目标。一是构建了庞大的开发者生态，沿着 「降本算力→开源扩散→场景深耕——生态繁荣」 这条路线，预热了市场，甚至在硅谷掀起了一轮 「Qwen 恐慌」。
阿里的 Qwen 开源模型下载量，如今已经反超 Meta 旗下的 Llama。就连谷歌前 CEO 施密特也直接预警，在成本和技术可行性双重压力下，全球多数国家正在转向中国开源技术，可能会导致美国失去对 AI 生态的唯一主导权。
二是借助全球开发者的使用和反馈，完成了模型的快速迭代，以及事实上的全球 「公测」。
全球企业巨头、技术大佬，陆续为 Qwen 站台。10 月 29 日，英伟达 CEO 黄仁勋在 2025 GTC 大会上断言，阿里通义千问 Qwen 自 2025 年以来，已占据开源模型的大部分市场份额，且领先优势仍在扩大。无独有偶，AirbnbCEO 也点赞 Qwen「比 OpenAI 更好更便宜」，苹果也打算与 Qwen3 适配全系芯片。
这些权威背书，破圈为大众对千问的好感，使得千问 App 一经推出就引爆，可以说，阿里打响千问的闪电战役，正是依赖于 Qwen 的开源模式，积攒了坚实的技术基础】 良好的口碑势能。
千问的第二重 「阿里特色」，则是不局限于 「聊天」 的搜索生态，力图打造 「会办事」 的 C 端粘性生态。
AI 大模型的终局形态是什么？
当我把问题抛给了 Gemini 3 和千问，他们的答案大同小异——有用。
「不再急于向世界证明自己有多聪明，而是开始琢磨如何让自己变得更有用更万能。」——Gemini 3。
「就像是马拉松比赛，起跑速度不是关键，关键是耐力和实力。随着技术不断升级，功能越来越强大，越来越有用，总会实现赶超的！」——千问。
当然，如何做到 「有用」，还是要依托于公司固有的业务优势。
谷歌 AI 应用的核心是强化其 「信息获取」 的既有优势，基于 Gemini 模型的搜索功能 AIOverviews 月活用户已达到 20 亿。不过，搜索场景的 「问答」 是非刚需的——这从 DeepSeek 的失落中可见一斑，目前其功能还局限于 「搜索问答」，导致其 Q3 月活用户相比 Q1，流失了 5000 万。
而千问 APP 作为阿里 AI C 端入口，可以串联起阿里生态内一揽子的应用，诸如电商、支付、出行、外卖等，这些功能渗透进大众生活、工作的高频场景中，则是大众刚需，也能让用户感知到明确的价值。千问 APP 正用这些 「人间烟火」 的功能，转化为用户留存的护城河。
千问 APP 的这种用户粘性特色，与 ChatGPT 的对比则更加明显。OpenAI 因为本身没有存量的高粘性高流量用户，所以后者上线的电商业务，是牵手电商平台 Shopify、Etsy 落地的，走得是与阿里 AI 内循环截然不同的外循环模式。
相比外循环，阿里 AI 生态内循环的好处在于：一来，意味着阿里可以吃到整个 AI 产业链的红利；二来，在 「任务执行」 的商业闭环上，其生态整合的路径更短，整合效率更高，用户体验也会更流畅。
终局之战：不止 「入口」，要做 「闭环」
依托于全球顶尖的开源模型，以及免费的全模态超级应用模式，千问 APP 并不打算仅仅局限于中国市场，一公测就瞄准全球，国际版也将在近期同步上线，试图借力 Qwen 大模型的海外影响力，直接对标 ChatGPT 争夺全球用户。
在这场全球 AI 大决战中——仅仅局限于问答陪聊的 AI 超级入口，远远不够，构建一个能随时完成用户任务、能持续创造增量价值的 「商业闭环」，才是目的地。
QuestMobile 数据显示，2025 年 9 月，AI 原生 App、In-App AI 及手机厂商 AI 助手，用户规模分别达 2.87 亿、7.06 亿和 5.35 亿。其中，月活跃用户规模 TOP 50 的 AI 应用中，In-App 形态的插件应用占到 31 个，可谓遥遥领先。
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这意味着，AI 最广泛的价值，其实在于应用场景中。这一趋势下，在 「全栈布局+大模型能力+场景融合+生态构建」 上，具备综合优势的 「全能」 大厂胜算最高。而阿里和谷歌，正是这样的 「天选」 公司。
在 AI 的落地上，他们既在打造 AI To C 的入口如千问，同时也把 AI 能力内嵌到存量业务 （如阿里的淘天和高德，如谷歌的搜索业务） 中；与此同时，AI 原生和存量业务也可以不分彼此高度协同，比如，在千问中，嵌套进电商、出行等业务，在用户需要时随时随地调用等。
在阿里打造的 AI 闭环生态中，AI Agent(智能体) 即服务网络。未来，越来越强大的千问，将作为神经网络，串联起阿里集团所有业务，形成一个庞大的 「AI Agent 即服务」 的内循环网络。于 C 端用户而言，可以为其提供无缝、闭环的智能服务，于阿里而言，旗下业务可以通过 AI 实现无缝联通，构建一个无屏障的 AI 内循环生态。
正如吴泳铭的设想，「大模型是下一代操作系统」：未来所有工具、接口、应用，都将与大模型连接，都将围绕大模型重构，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关的工具执行任务。
比如，作为全球最大的电商平台，淘天在被 AI 重构，AI 可以直接服务于其每年几十亿次的电商交易，让供需匹配更高效更精准。与此同时，在千问这一 AI 入口中，用户也能在需要时随时调用淘天购物——如此一来，电商服务可以变得无处不在了。
这种全栈布局的 AI 闭环模式，具备更高的价值弹性，以及更强的反脆弱性。
一来，全栈模式下，AI 可以高效变现，改造赋能存量业务，实现降本增效、开源节流。
二来，存量业务通过 AI 赋能，增厚的利润，积攒的丰沛现金流，又能输血给需要高额技术投入的 AI 大模型基建上。
三来，全栈布局的 AI 内循环模式下，公司可以通吃 AI 产业链上的红利，可以全面承接 AI 红利的持续涌现。
四来，反应在资本市场上，AI 闭环公司往往更被高看。最近一年，阿里市值已经翻倍；而在 Q3，巴菲特旗下伯克希尔哈撒韦卖出了苹果，却首次建仓谷歌母公司，持仓市值高达 43 亿美元。
综上，阿里千问闪电战告捷，背后既有与谷歌达成的 「全栈」 共识，同时，又具备鲜明的阿里特色，与谷歌同向不同路，用 「开源」 换速度，用 「免费」 换规模，用 「生态」 换粘性，走出了一条具有中国特色的路线。
