在全球 AI 大模型的赛道上，阿里与谷歌几乎同时打响了 C 端应用的闪电战。千问 APP 公测一周下载量突破千万，刷新了行业纪录，背后是全栈布局与战略耐心的深度博弈。

中美AI大模型领域，不约而同开启了“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”。

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？

一、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，在C端发起闪电战，一举引爆。

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。

二、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。

三、终局之战：从“入口”到“闭环”，AI有了中国答案

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。

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C端应用爆发之路。