霸榜过后，千问回答了那个问题吗？

文 ｜ 阑夕

千问上线半个月了，它要回答的问题没有变过：

在AI助手已经琳琅满目的今天，大家为什么要去用千问？

确实，ChatBot这种产品形式没什么网络效应，用户的迁移成本并不算高，但在AI助手已经成为大厂标配之后，千问还是需要找到它的后发优势。

而以千问的定位——会聊天，能办事——来看，千问打进市场的时间差，可能是「刚刚好」。

「刚刚好」的意思，指的是基座模型的发展水平和信任AI的用户心智处于正在双向奔赴的高光时刻。

比如千问评价最高的一项能力，是办公替代，在对话里就能精确控制一份PPT的生成和编辑，并将文件转化成各种场景需要的格式，这对很多手机用户来说是绝对的刚需。

针对有特殊格式要求的文档，千问还能智能识别内容类型，「生成即排版」，排版能力覆盖近千所高校官方格式、120多种公文模板、71类近万份合同模板。

要知道，中国的80后和90后，可能是唯一「懂得怎么用电脑」的一代人，上一辈生不逢时就不说了，下一辈因为成长轨迹和移动互联网完全重叠，以致于年轻人也对PC环境尤为陌生。

所以用千问来做PPT并直接交付给上级，成了这波增长里意料之外的亮点，但我要说反倒不是这个在AI助手里内嵌一个Office的想法，而是大模型应用可能已经走到了「Next Level」：

比的是谁能更快且多的将软件OTT化。

细说之前，不妨先来回忆一下2025年的大模型行业，在产品层发生了哪些重大转折：

DeepSeek的横空出世，打破了美国四大AI公司（OpenAI、Anthropic、Google、xAI）的「制空权」，并打响了开源包围闭源的反击战；以Manus为先行者的大量初创公司，开始发力调用而非开发模型的Agent市场，不再重复造轮子，转而尝试为AI接入手脚，接管用户的设备使用权，脱离聊天框的约束；在Scaling Laws濒临失效后，OpenAI成功掀起「万物皆可吉卜力化」的风潮，以多模态能力再次让ChatGPT取得领先，主流大模型进入全尺寸时代；Google凭借雄厚的家底和醒悟的效率，再次回到牌桌当庄，不但破坏了「Sota轮流坐」的规矩，还以全家桶的产品组合，一边走别人的路，一边让别人无路可走；

要知道，这种跌宕起伏的剧本，其实是在不到12个月里轮番上演的，恍惚之间，真有「天上一日，人间一年」的错觉，紧凑尺度下的技术变革，就是如此暴力。

不过，细想这四次转折，其实都留了缺憾：

开源模型的经济回报及其预期严重不足，在创造的产值层面，中美之间的经济差距远高于技术差距；

Agent的实际体验不太乐观，即便每一步都能达到90%的成功率，五步加权下来的成功率就只有不到50%，这会无限放大复杂任务的完成难度；

全尺寸主要起到清场作用，进一步淘汰掉了训练资源不足的对手，但对第一梯队没有太大影响；

Google的收割更是违背了这个行业的「祖训」，毕竟大家当初都是因为不想看到Google赢得一切才合伙起事的⋯⋯

理解了上述种种，就能理解为什么我说千问的进场时机，微妙得「刚刚好」了。

背靠下决心「毕其功于一役」的阿里，千问手握无限弹药的开火权，可以和Google一样承受长期战略的压力，甚至连自造芯片都和Google靠着TPU打掉英伟达财报如出一辙。

更重要的是，将Agent内化到AI助手的射程里，用相对务实的短路径吃掉软件服务的增值业务，比起一步登天的造势和落空，可行性要高太多了。

事实上，用AI工具来帮助用户做PPT，并不是要完全替人完成所有，而是帮他们省去大量的低效率时间。

数据显示，全国有2.6亿的PPT使用人群，高频用户平均每天要花2个多小时在PPT上，但在这2个小时里，真正用在想法创作的时间其实很少，大部分时间都耗在了找模板、调结构、改样式这些工作上。

站在生产力的角度来说，这是相当严重却又得不到解决的浪费，即便有了AI之后，工具与工具之间的割裂，又会新增频繁的切换成本，越用越累。

所以千问能做PPT的价值，也在于一站式的交付成品，除了辅助用户激发思想，还能「顺手」把工作完成，把领导权交到普通人的手上，让掌握技能这件事情不再成为障碍。

之所以写PPT这个能力过于突出，是因为它在某种程度上是办公链路里最为内耗的环节，由此为切入点，千问试图把每个人的工作质量都提上几个档位，让他们专注于重视个人能力的表现，这反而真正把用户从形式主义泥沼里解放了出来，回归人本主义的理念。

这才是AI该做的事情，不是吗？

可以预见的是，模型的内化能力只会越来越强，以前人们还在惊叹无所不知的Chat，如今只会Chat的AI助手就已经落伍了，它所替代的，也不应该只有搜索框，万亿级的生产力工具都在迎来一次巨变。

比如那些「只会说却不能动」的传统AI助手，在很多时候只能起到一个外界大脑的作用，用户需要不断的生成和搬运文本，回到办公软件去做交付。

但在千问这种集成化的下一代AI助手里，软件本身只是被调用的工具之一，用户的交流主体，永远是模型，当模型拥有指哪打哪的办事效率，用户是不是真的需要安装软件，也就并不重要了。

这就是OTT化的意思，软件不存在了——或者说，操作软件成了模型能力的延伸。

「软件吞噬一切」曾是开启互联网繁荣的标志性金句，当时的场面就是依靠足够低廉的边际成本，软件作为一种产品化的服务模式OTT掉了工业化的项目制，时过境迁，AI成为了新的生产力，又开始OTT掉陈旧僵硬的软件生态，就很轮回。

何况千问必然还会将阿里擅长的在线购物场景、生活消费场景全都集成进来，下一代大模型的主场，正在无限接近上限智能+精确行动的套餐。

就像Nano Banana Pro之所以再次刷爆社交媒体，就是因为它好像不只是一个强大的文生图模型，因为有了Gemini 3的「搭手」，Nano Banana Pro的制图过程融入了思维链，这让它能一步到位的生成文字密集的信息图，并理解意图表达。

这就是会办事的AI，所能突破的边界。

我经常会把时隔十年左右的两幅画面，放在一起对比：

一个是十年前，美团的创始人王兴说开完会需要有人整理会议记录，需要用到visio来画流程图，王兴问年轻的同事会不会用visio，而她毫不犹豫的说「我可以学」，事后王兴表示，「这四个简单的字里有无穷的力量。」

另一个今年，在开发者扎堆的群里，有人分享了GitHub上的一个新项目，认为可能有助于大家的工作，此时有人接茬，说了这么一句话——「OK，我让Claude去学」——在我看来，这句话里的力量感同样震撼。

都说AI削弱了人类的主体性，但辨别真正的主体性，更加重要。

除非有人认为在PPT里像素级对齐线条才是他的存在意义，否则就不可能把吩咐AI代劳视为主体性的丧失，而千问选择的市场，也不在于那日均不到十分钟的聊天机会。

真正有价值的，是即插即用的、All In One的信息处理入口，是需要办事就想到打开千问的自然心智。

最后分享一个非常形象的图示——也是基于思维链和文生图的组合生成的AI作品——用来锚定在这个巨变的时代，我们当前处在的位置，以及即将撞上的未来。