2026年春节前十天，国内AI赛道的竞争提前进入白热化。阿里千问2月6日上线的“春节30亿大免单”活动成为焦点。
这场看似简单的请全国人民喝奶茶的福利活动，实则是一次AI落地真实生活的能力大考，也让中美AI Agent应用的不同路径愈发清晰。
此次千问的免单活动规则很直白，用户最高可领21张无门槛免单卡，总价值525元，可用于奶茶、外卖、出行等消费场景。活动上线后热度爆棚，4小时内订单便突破200万单，一度因用户激增挤崩服务器，技术团队紧急扩容后才逐步恢复，首日最终完成1000万笔AI订单，展现出用户对AI办事的高接受度。
这波AI大战中，国内大厂的打法各有不同。字节豆包依托春晚独家赞助，靠AI生成内容争夺用户注意力；腾讯元宝背靠微信生态，试图在社交场景中找到AI落点；百度则坚守搜索与信息分发阵地，三者的核心仍是争夺用户的“注意力时长”，延续了移动互联网的流量逻辑。
千问却选择了一条更彻底的路径，它不再纠结于让用户多停留，而是聚焦于让用户愿意把真实生活的决策与执行交给AI。
此次免单并非单纯的促销，而是完整的“服务交付”，用户只需提出需求，系统便会完成下单到履约的全流程。而选择奶茶这类高频场景，正是因其决策成本低、反馈明确，能更好地让用户完成AI办事的“第一单”。
这背后考验的，是AI进入Agent时代后最稀缺的能力——模型与B端商业体系的整合能力。
当用户说出“点一杯奶茶”，千问后台并非简单的关键词匹配，而是完成解析自然语言、转化API请求、按规则生成结构化订单的复杂链式调用，还要与交易、支付、履约、风控系统稳定协同，这也是对模型理解能力、系统稳定性的集中检验。
坊间曾有质疑，认为国内厂商搞免单是小题大做，不如海外厂商专注于模型技术迭代，但这种看法忽略了应用层的价值。
千问的30亿免单，本质是让大模型学习理解商业运转规则，这种“模型+商业”的无缝衔接，远比单纯的技术升级更复杂，不仅需要深厚的B端资源积累，更考验企业的组织协调与商业化判断。
最终，千问经住了千万级用户并发调用的考验，这种能力正是许多海外模型公司所欠缺的。
如今大模型已进入“后参数时代”，各家基座模型的指标逐渐拉平，行业竞争的核心不再是参数多少，而是谁能让AI真正完成任务。
过去互联网是“人适应软件”，用户需要在不同App间切换，而MaaS（模型即服务）正在重构这一逻辑，让模型直接成为服务交付界面。
海外头部厂商的短板在此刻凸显，OpenAI虽技术领先，却因缺乏原生应用场景陷入“场景悬浮”，只能靠订阅费和API变现；Google的Gemini能力强劲，但受限于信息分发的基因，缺少线下履约体系，陷入“能理解需求却无法满足”的困境。
而阿里千问拥有天然的优势，过去四个季度，阿里在“AI+云”领域投入1200亿元，搭建起全球领先的算力网络；通义千问Qwen3系列作为首个具备混合推理能力的模型，能兼顾快速问答与复杂推理；更关键的是，阿里拥有电商、即时零售、支付、物流等完整的履约体系，千问可依托这一生态，实现从理解意图到完成服务的全链路闭环，这种“AI+实体”的能力，成为其最核心的护城河。
此次春节AI大战，也让中美AI Agent的应用分岔路更加清晰。中美厂商都在推动AI从“对话者”变成“执行方”，但落地的场景截然不同。
美国走的是生产力场景路线，比如Anthropic推出的Claude Cowork，将AI深度嵌入办公流程，让AI成为“数字同事”，提升知识工作效率，这也对传统SaaS公司形成了冲击。
国内的Agent则率先切入充满烟火气的日常事务，点餐、订票、买东西成为AI的落地场景，这并非技术代差，而是应用土壤的不同造就的选择。
中国拥有全球最庞大的互联网用户、成熟的移动支付体系，以及线上线下高度融合的消费场景，为AI提供了天然的试验场，麦肯锡调研显示，中国大陆企业AI采用率已达75%，与北美地区的差距仅7%。
千问的30亿免单，买的不只是订单量，更是让用户提前适应AI作为“下一个互联网入口”的使用习惯。这场春节的AI实践，印证了中国式AI Agent路径的可行性，也让Agent时代的大门，在这个春节被悄然推开。
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