阿里千问迎来重大转型，从聊天助手升级为能办事的Agent，全面接入淘宝、高德等阿里生态服务。这次更新背后是大模型厂商从参数竞赛转向商业应用的行业趋势，阿里凭借庞大生态数据优势，正在探索AI与用户、平台共生的未来模式。
1月15日，阿里千问又迎来一次重要更新，从之前的“AI聊天助手”转换为“能办事的agent”，在众多大模型产品里，千问似乎找到了属于自己的路线图，不再纠结DAU、不再一昧堆参数，而是打造真正解决问题的通过能够用人工智能助手。
这一次的千问最主要的更新是，在软件内部全面接通了阿里的旗下的生态产品—-淘宝、天猫、闪购、飞猪、高德、支付宝等，用户可以直接在千问app里去使用这些软件的核心功能，比如点外卖、购买商品、打车和订机票等等。
据相关媒体报道，阿里在千问的研发上，已经进入了一个“闭门”的状态，内部相关的产研团队聚集在一块，有问题、有需求直接沟通，有些员工工作日从全国各地来到杭州总部，周末再飞回去。去年11月千问迎来第一次大的更新，一个多月过去，千问又给用户带来一个新的玩法，但是，这样做有什么必要吗？一些网友留言，有其他AI相关团队已经开发出购物、消费和办公的agent，这样做能否带来商业化？
一、AI 的下半场是应用今天的大模型不应该只停留在堆参数上面，更应该向商业应用看齐。原因也很简单，模型厂商都在亏钱。
事实上从2022年chat GPT3诞生以来，大模型的能力的进步速度都在缓慢下降，业界认为这符合scaling law的理论，简单来说就是，当增大模型规模、数据规模或计算预算时，模型的损失（loss）或错误率会以可预测的幂律（power law）方式下降。
这意味着：“越大越好”不是偶然，而是可量化的规律。尽管继续增加规模（参数/数据/算力），性能仍会提升，但钱似乎是一个是总绕不开的话题，最优做法是同步扩大模型和数据，数据不会凭空产生，它需要用户真正的实践，谁有应用，谁就有用户，有了用户也就有数据，模型的能力也会有越来越好。
这一点可以从open AI以及其他顶级模型厂商的产品图可以看出来，大家都在不断的拓宽自己的商业路线，试图挽救自己入不敷出的事实，这里举一些代表性的案例，比如open AI打算入局硬件行业，通过自己的模型软实力和硬件供应商合作，打造智能化设备；还有一些做Maas业务的，依靠API和私有化服务去提高收入；再比如过去做企业端的模型服务，也开始尝试在c端应用上开发，获取流量和收入。
总而言之，大模型的厂商日子不太好过，导致行业内卷化也很严重，且上游端的算力、电力的成本都是固定的，如果不能提高模型的商业价值，将会很难支付其这么高昂的研发和使用成本。
百度CEO李彦宏曾在去年百度开发者大会上谈到，今天的大模型更新频率很高，最快可能一周更新一次，未来百度AI的方向更加转型应用为主。
我认为：模型的更新固然是好事，是厂商研发实力的体现，是科技进步进步的结果，但是，这样一种更新具体能在用户身上带来多大的感知，能给企业端的场景带来多大效果，要打上一个大大的问号，否则你的更新可能只是炫技，也可能是内部kpi的考核结果，是一种无效提升。这是今天大模型厂商都应该考虑到的一问题。
回到千问的问题上，这一次不再是推出更多的模型、更大的参数，而是一改常态，聚焦更加真实用户习惯，购物、外卖和打车等，这些高频的生活场景，对于用户来说，今天有了AI，有了大模型，它们可以辅助设置帮助我们完成这样的事情，这就让过去一直是“chat”为主的千问，突然转变为“解决问题”的智能助手了，用户甚至可以在一个平台上享受到多种服务，这就是阿里在做的事，是一种对于大模型后期发展的战略行动。
二、AI和阿里的生态贴合，互相成就为什么是阿里？
上文提到过，今天的大模型要想获得好的能力的提升，并不是缺少算力和算法、架构、而是缺少数据，这些数据并非来自公开的平台、知识、资料等，而是以模型和用户在真实交互中，获取到的用户的习惯、行为和状态。
有数据显示，在去年黑五期间，美国很多消费者开始尝试去AI去帮助自己购物，用户会去向AI描述自己的购物需求，然后让AI来整合平台的商品信息，去帮助自己完成选品和下单。这通常由平台和大模型公司合作，把平台商品信息接入到大模型，对比下来，就是今天淘宝和千问正在做的事。
因此，与其说看好千问，不如说看好的是阿里，阿里拥有的是整个服务生态，淘天用于消费、高德用于出行、闪购用于餐饮、支付宝用于支付和货币，这些国民级别的应用，不仅在使用场景上包含了吃喝住行，而且都还是同一个集团旗下，可以说，阿里本身就拥有其他AI厂商所没有天然优势，庞大的用户群和消费数据，每一次浏览、每一次点赞、每一次购物单、每一次扫一扫，甚至每一次地点收藏，都在形成个人的数据集，用于AI的训练和学习之中，而这些，今天都只需要千问一个平台就能完成。
我们有过这样一个设想：未来，用户、平台和AI是共生的关系，因为需要平台去完成社会化，这个过程中用户产生的所有数据都会被平台保留和整合，反过来AI需要这些数据信息不断优化用户服务，提高使用体验和感受，继而增强平台的竞争力。三者真正实现生态闭环。
而大模型要做的就是，不单是是提升多模态的使用能力，还要整合下游应用的互通。
从战略上来说，千问今天做到这一步是集团早就预想到的吗？我认为不是，战略部署的前提是需要有行动上的反馈，要想能在战略上敌人，比别人看得远，就要多获取反馈，因此，与其说今天的千问的成功，更多事来自于阿里在AI事业上行动别别的竞争对手更多，做了更多的事情，投入了更多的时间，花了更多的钱，摸爬滚打出来的。
可能就如马云所说：谁也没想到一开始要去做支付宝，也没有想到要去做菜鸟，只是因为当时发现在做电商的时候没有好的解决办法，1只能硬着头皮干下去。
今天的阿里最让我难以释怀的事，一个20多年的互联网公司，能仍然着一份创业的初心，一群人，一个团队，从高德扫街，再到千问，大家坐在一起，就想把一件事做好。
不积跬步，无以至千里，以行动派为主的阿里似乎正在慢慢找到他们的方向。
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