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人人都是产品经理

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当百亿红包散去,谁能在大模型时代真正“不迷路”?
千宇 · 2026-02-20 · via 人人都是产品经理

2026年春晚见证了一场历史性的广告变革——AI产品首次集体取代白酒与互联网红包成为舞台主角。从腾讯元宝到阿里千问,各大厂商累计投入超80亿元,这场看似疯狂的营销狂欢背后,暗藏着AI时代心智占领的全新逻辑。本文将深度解析三次春晚广告主角跃迁背后的产业变迁密码,拆解大厂百亿布局的战略意图,并为AI Agent创业者指明突围路径。

除夕夜,万家灯火。2026年的春晚如果你细心观察,会发现一个历史性的变化——那些曾经霸屏的白酒广告、互联网红包,被一群新面孔取代了。腾讯元宝、阿里千问、字节豆包,以及宇树科技的机器人,成了这个最大国民舞台的主角。

小品《奶奶的最爱》上演时,一个令人捧腹的细节悄然戳中了时代的脉搏:“奶奶”见到前来看望自己的孙子,第一反应不是招呼寒暄,而是举起手机拍照后,对着屏幕发问——“豆包豆包,这是个什么东东?”这一刻,AI不再只是后台的技术名词,而是成了春晚舞台上的“演员”。

据不完全统计,这个春节,各大AI厂商累计投入超过80亿元。阿里千问直接砸下30亿推出“春节请客计划”,腾讯元宝和百度文心分别跟进10亿和5亿的红包补贴。这不仅仅是广告,这是一场AI的“诺曼底登陆”

当红包散去、烟花落尽,一个更本质的问题浮出水面:这百亿投入,究竟买的是什么?是用户短暂的点击,还是未来的心智占领?对于正在路上的AI Agent创业者,这场狂欢是机遇还是警钟?

历史的回响:春晚广告主角的三次跃迁

要理解今天AI的登场意味着什么,我们需要先回望历史。春晚广告的更替,从来都是中国产业变迁的“晴雨表”。

1.0时代:传统消费的“标王”之争(1990-2014)

那个年代,孔府宴酒、秦池酒、爱多VCD轮番成为“标王”。谁拿下春晚倒计时广告,谁就能在新的一年里销量暴涨。这是产品稀缺时代的营销逻辑——只要让全国人民知道有你,生意就来了。

2.0时代:互联网流量的“红包大战”(2015-2021)

2015年,微信支付用5300万春晚赞助,换来了2亿张绑定银行卡,被马云称为“偷袭珍珠港”。此后,支付宝、淘宝、京东、抖音轮番上阵,红包金额从几亿涨到十几亿。这是流量红利时代的营销逻辑——用资本换用户,用用户换估值。直到2022年,互联网大厂开始“降本增效”,白酒军团在2023年短暂补位。

3.0时代:AI加速时代的“心智圈地”(2025-2026)

2025年,AI开始零星出现;2026年,AI全面霸屏。但与以往不同,这一轮营销不再追求“下载-注册-绑卡”的即时转化,而是追求“认知-理解-习惯”的长期渗透

【千宇观点】

每一次主角的更替,都是一个时代的落幕与开启。白酒时代,拼的是产能和渠道;互联网时代,拼的是流量和补贴;而AI时代,拼的是场景和心智。谁能在用户的认知里种下“有问题,找AI”的第一印象,谁就赢在了起跑线。

【第二篇章】大厂的牌局:百亿红包的战略意图解码

大厂不是傻子,百亿资金砸下去,必然有清晰的战略意图。我们可以从三个维度来解码:

意图一:抢占用户心智,完成全民AI启蒙

你可能每天都在用AI,但你的父母呢?你的爷爷奶奶呢?对于绝大多数下沉市场和老年群体,生成式AI仍然是陌生的概念。春晚的核心价值,恰恰在于一次触达全年龄段。当豆包植入小品《奶奶的最爱》,当千问的广告出现在四大卫视,它在向全国观众传递一个信号:AI不是极客的玩具,而是你生活的一部分。

意图二:场景深度绑定,让AI成为生活方式

阿里千问的30亿补贴,不是为了让你买30亿的东西,而是为了让你在“点奶茶”、“订电影票”这些日常动作中,第一次尝试使用AI。数据显示,除夕当天,千问帮买电影票的订单日环比增长500%。这背后是更深层的逻辑:让AI从“聊天机器人”变成“生活管家”。

意图三:技术底座展示,秀肌肉而非单纯秀存在

字节跳动旗下的火山引擎,作为央视春晚的“独家AI云合作伙伴”,为《贺花神》等节目提供技术支持。这不仅是品牌曝光,更是技术实力的公开展示——当几亿人看着AI生成的视觉效果赞叹时,火山引擎也在向企业客户喊话:你看,我们能搞定春晚,也能搞定你的业务。

【数据说话】

除夕当天,豆包AI互动总数达到19亿次

阿里千问让超过1.3亿人第一次体验了AI购物

腾讯元宝通过春晚红包,新增用户突破5000万

但问题来了:当红包效应消退,这些用户还能留下多少?这才是真正的考验。

AI Agent的付费密码:黄金节点在哪里?

如果说大厂在玩“心智占领”的长线游戏,那么对于AI Agent创业者来说,更紧迫的问题是:用户到底愿意为什么样的AI能力付费?

从“买工具”到“买结果”:付费逻辑的根本转变

过去,软件按席位收费,卖的是“工具”。现在,客户开始问一个问题:你帮我省了多少钱?帮我赚了多少钱?如果你能回答这个问题,他们就愿意按结果付费。

黄金节点三阶段:

案例佐证:

蚂蚁数科与某金融机构合作,按理财代销千分之二至千分之四分成

中科深智的AI直播,在同等ROI投流情况下,日GMV能达到头部MCN的40%-50%,成本节省70%以上

IDC预测,到2028年,70%的软件供应商将转向按业务结果、交易量或自动化成果计费

【千宇观点】

为什么说2026年是AI Agent变现的拐点?因为客户的心智已经到位了。经过两年的市场教育,企业不再问“AI能做什么”,而是问“AI能帮我省多少”。谁能回答后一个问题,谁就能拿到付费订单。

小品牌的“冰与火之歌”:突围者的阻碍与机会

如果说大厂是开着航母来的,那么AI Agent创业者就是划着小舢板。但这并不意味着没有机会,关键在于看清阻碍在哪里,机会又在哪里。

【阻碍篇】四重门

第一重:大厂的“降维打击”与操作系统“截胡”

“90%的智能体会被大模型吃掉。”——金沙江创投主管合伙人朱啸虎的这一判断,点出了行业竞争的残酷性。

最致命的危机来自系统底层。当苹果Apple Intelligence或下一代安卓系统直接在系统层面集成AI能力,第三方AI Agent的存在感会被急剧削弱。你辛苦做的写周报工具,明天可能就被钉钉免费内嵌了。大厂输得起一个功能,你输得起一款产品。

目前,字节跳动(豆包)和阿里巴巴(千问)已形成明显的领跑优势:它们都有自己的大模型,有庞大的生态(抖音/淘宝),拳头产品已实现规模化盈利。豆包2025年月活跃用户高达2.3亿,千问也突破1亿。小玩家想从它们嘴里抢食,难如登天。

第二重:API依赖症——在别人地基上盖楼

大多数AI Agent基于大厂的API开发。这意味着:

价格波动:API涨价,你的利润就被挤压

能力限制:大厂限制高阶调用,你的体验就落后

数据归属:用户数据到底归谁?这往往是模糊地带

第三重:效果归因难——说不清的商业价值

企业业务增长由市场、运营、产品多因素驱动,如何精准界定AI的贡献?如果没有统一的评估体系,你很难说服客户为效果付费。销售易的案例显示,全链条上按结果付费的点非常多,但产品设计中功能打包在一起,无法拆解。

销售易销售副总裁徐曦坦言:在全链条上,按结果付费的点非常多,但之前产品设计中全部功能打包在一起,没办法按结果来付费。

第四重:同质化陷阱——千军万马过独木桥

打开应用商店,AI写作、AI绘画、AI助手的数量成百上千。如果你的产品只是“另一个XX”,用户凭什么留下来?

国内智能体平台已经超过120家,但专业评测显示:参测的主流智能体产品均未达到“完全可用”状态,平均得分仅1.23~2.20分(满分5分)。也就是说,大多数产品半斤八两,谁也没比谁强多少。

【挑战篇】三道坎

冷启动困境:没有数据就没有产品

AI需要数据来训练优化,但没有用户就没有数据,没有数据产品就不好用,不好用就更没用户。这是经典的“死亡循环”。

成本控制:算力门槛与中小企业生存

训练AI需要大量算力(高性能计算机),成本居高不下。Gartner预测,到2027年,40%的AI项目将因成本上升、商业价值不明确而被取消

技术瓶颈:幻觉问题与任务拆解难题

大模型本质上是在“猜词”,它有时会“一本正经地胡说八道”,这在商业场景中意味着风险。比如AI客服推荐了不存在的产品,就会损害企业信誉。

【机会篇】三把剑

第一剑:垂直领域的“脏活累活”

大厂能做通用助手,但可能不懂医疗病历的特定格式,不懂法律文书的微妙表述。专注于医疗、法律、金融、教育等领域的AI,如果能结合专业知识库做到95%的准确率,就具备了付费价值和壁垒。

智能体市场的广阔性决定了没有谁能“通吃”全场,未来很可能是一个多赛道、差异化竞争的“丛林生态”。

第二剑:小而美的“情感连接”

大厂产品追求普适,往往交互重、逻辑硬。你可以针对特定人群(如老年人、学生、创作者)做极简的、有“人格魅力”的AI伴侣或助手。这种情感连接是大厂标准化产品难以复制的。

第三剑:成为“模型中间件”

与其绑定一家大模型,不如做“模型路由器”。根据用户的任务,自动选择最便宜、最合适的模型(写诗用Claude,逻辑用GPT,画图用Midjourney)。这种优化体验和成本的能力,本身就是技术护城河。

在智能体时代,决定成败的关键不是技术参数有多炫酷,而是能否锚定明确的业务流程和工作流。IBM CIO的建议值得深思:“作为IT业务,我们习惯于首先考虑流程,让流程完成某些事情,而不是首先考虑结果以及我希望智能体实现什么。”

泡沫褪去,谁在裸泳?——AI加速时代的生存法则

Gartner的警示:40%的智能体项目将被取消

这个预测值得每个创业者警醒。不是AI不行,而是太多项目没有想清楚:我的价值到底是什么?我为谁解决什么问题?凭什么是我?

真正的护城河:不是技术参数,而是商业效益

在AI加速时代,技术迭代太快了。今天你用领先的模型,明天别人就能用更新的。真正的护城河来自于:

  • 与业务流程的深度耦合:你嵌入客户的业务越深,替换成本越高
  • 数据飞轮的持续转动:你积累的垂直数据越多,模型效果越好
  • 用户信任的长期积累:你解决的实际问题越多,口碑壁垒越厚

【千宇观点】

在AI加速时代,看清方向比盲目奔跑更重要。百亿红包的狂欢背后,我们需要冷静思考:流量来了,能留住吗?用户来了,能付费吗?风口来了,能站稳吗?

智能体不会成为一地鸡毛,因为它解决了大模型“只会说不会做”的痛点。但它也不会一蹴而就,必然要经历洗牌与沉淀。泡沫褪去,才知谁在裸泳——那些靠概念炒作、缺乏技术壁垒和场景落地能力的企业,终将被淘汰;而那些深耕技术、聚焦需求、能够创造实际价值的玩家,将在洗牌中脱颖而出。

本文由 @千宇 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议