AI的宏大征程，始于一杯奶茶的体验

春节前夕，各大平台纷纷推出红包活动，有的砸5亿，有的砸10亿。而阿里千问却不走寻常路，没有参与红包大战，而是拿出30亿请大家喝奶茶，让用户体验一场极致的AI购物。这场活动仅用9个小时就达成1000万单的成绩，千问APP也成功登上苹果App Store免费榜下载榜首。

乃悟看到网上的相关照片，不禁感慨：一代人有一代人获取福利的方式。

这次阿里千问的活动方式很特别，核心在于运用了AI技术。

用户打开千问APP后，都能免费获得一张25元无门槛免单卡，不仅可以免单喝奶茶，还能通过淘宝闪购买年货、点外卖。AI会帮忙填好地址，推荐合适的奶茶和店铺，最后借助支付宝AI付，在千问APP内就能完成支付。

真正让人觉得新奇的，是阿里此次展现出的综合能力以及对前沿技术的追求。

年初乃悟观看CES时，备受关注的英伟达除了推出DLSS4.5，重点全放在了AI上。黄仁勋在演讲中提到未来AI的发展趋势，即AI要对现实物理世界产生影响并进行描述，还提出了物理AI的概念。按照黄仁勋的说法，如果生成式AI让机器学会“表达”，那么物理AI则赋予机器“指挥行动”的能力。

过去大家使用的多是生成式大语言模型，从名称就能看出，这是用于对话的工具，重点在文字层面。然而各方竞争，无非是比谁速度更快、幻觉更少、上下文长度更长，都只是在现有赛道内卷，并非对AI本身的升级。

显然，阿里的工程师们听进了黄仁勋的话，或者说他们早就在做相关工作了。9个小时1000万单看似只是一组数字，但背后是阿里“通云哥”（通义实验室、阿里云、平头哥）硬核实力的全链条覆盖和技术积累。

这种覆盖有多全面呢？乃悟大致介绍一下。和淘宝双十一用户自己拿手机下单不同，用户下单、计算优惠券可能很简单，但AI计算需要消耗海量Token。9个小时1000万单更是产生了海量Token。当下AI是根据概率生成输出的，大模型输出一个字都需要千亿级的浮点运算。上百万人同时用千问处理买奶茶这种复杂问题，会形成算力海啸，普通企业可能直接宕机。

但阿里不仅做到了，还做得很成功。

首先是因为他们的Token成本足够低。千问大模型由自家通义实验室开发，无需接入API再向大模型企业付费；其次，云计算也是自家的，降低了云服务器租赁成本；最后，芯片也是自家的，比如真武PPU 810E单卡性能已达H20水平，还自带编译器可编译转码CUDA代码。自家芯片自家用，成本肯定比直接买英伟达A100低。

说白了，在整个活动中，负责思考的大模型、负责计算的云平台以及物理硬件芯片，全是阿里自主研发的。目前全球具备这种能力的公司只有两家：谷歌和阿里。

当然，成本高低对阿里这样的大厂来说是次要的。关键在于，云计算、芯片和大模型都是自家的，让阿里对底层代码、技术栈完全了解。遇到活动中的算力海啸，知道如何调试，出现bug能及时修复、查找问题并积累经验，这些经验还能反哺千问大模型提升智能水平。如今已有消息显示，阿里最新一代模型千问3.5在Hugging Face曝光。

阿里还具备谷歌没有的优势，那就是应用场景足够多。谷歌再厉害，也没有支付宝、淘宝、高德、飞猪、大麦等服务生态。就算Gemini想帮用户下奶茶订单，外卖软件也不会给它开后门。

阿里则不同，旗下生态业务广泛，共享同一个SSO和内部API协议。千问能调动高德查找店铺位置，通过淘宝闪购填写订单，调用支付宝付款。这是OPEN AI等大多数AI应用无论如何都做不到的。

大家千万别小看这种生态赋予AI的强大优势。AI在执行过程中能得到反馈，比如高德标注的某奶茶店当天停业，会让AI检查执行路径，下次执行得更好。无数用户、各种执行命令，不断试错和验证，这种循环对提升AI能力极为重要。

从ChatGPT诞生至今，仅让AI写稿子、回答问题、写代码已无法满足人类需求，它需要更深度地参与人类生活，就像黄仁勋说的那样，去影响物理世界。

这其实已是AI从业者的共识。乃悟看到有AI从业者在采访中明确表示：企业级AI要告别对话玩具。

黄仁勋将AI分为四个阶段，即感知AI、生成AI、代理AI、物理AI。在乃悟看来，阿里已完成第三阶段的验证并向第四阶段迈进。

如果说我们的征途是星辰大海，那么就从请大家喝一杯奶茶开始吧。