当AI真正接管消费决策，AI真的比你更懂省钱吗？

1月15日，阿里巴巴召开千问App发布会，宣布千问全面接入淘宝、支付宝、飞猪、高德等核心业务场景，并在全球范围内率先实现从点外卖、买商品，到订机票、订酒店的AI生活服务闭环，打造一个懂消费、懂生活的个人AI助理。

在发布会之后，大模型之家对千问App的生活服务能力进行了第一时间实测。结论并不简单——它确实更方便了，但也暴露出一些问题。尤其是在“AI帮你做决定”这件事上，千问App已经走得足够远，而用户是否已经准备好，仍然是一个开放问题。

从“能不能用”到“直接替你下单”

从产品形态上看，千问App这次更新的关键不在于支持了多少生活服务场景，而在于“系统级打通”。通过与淘宝闪购、支付宝“AI付”等能力的深度整合，在用户授权后，AI可以在同一对话界面内完成定位、筛选、下单和支付，全流程无需跳转其他应用。

不同于以往只提供建议的AI，千问开始具备真实的执行能力。它不只是告诉用户“该买什么”，而是直接“替用户把单下了”。从表达需求到完成交易，人工操作被极度压缩，消费决策的起点，也随之被前移到AI这一入口之中。

也正因为如此，千问App的上线，某种程度上意味着阿里已经在Agent式电商这条赛道上，占住了“第一公里”的位置，对以搜索、浏览为核心的传统货架式电商模式，形成了自我革新。

实测：AI点外卖，一句话就送到，但真的更划算吗？

在所有生活服务场景中，外卖无疑是最适合AI切入的高频需求之一。大模型之家在实测中，也优先体验了“AI点外卖”这一功能。

值得肯定的是，整个流程非常顺畅。从输入指令到生成可选订单，通常只需要几秒钟。推荐结果支持左右滑动切换，用户只需点击“选它”，即可进入支付环节。支付完成后，订单执行和售后依然回到淘宝闪购体系中，逻辑清晰，没有割裂感。

如果遇到未达到起送费的情况，千问会主动提示凑单，并允许用户在对话中直接修改商品数量或加购其他商品。这种“对话式凑单”在体验上，比传统外卖App的操作路径要自然得多。

从“好不好用”这个层面来看，千问App的外卖能力已经具备了相当成熟度。

AI并不一定替你省钱

在极致的便利之下，AI真的会帮你省钱吗？答案并非是肯定的。

在实测过程中，大模型之家发现了一个现象：在同店、同款商品的情况下，通过千问App下单，价格有时会比直接使用淘宝闪购App更高。

乍一看，这似乎与“AI自动帮你用优惠券”的宣传逻辑相矛盾。进一步排查后，大模型之家发现：在首次使用千问App外卖功能时，系统会发放一张15元的“千问爆红包”（这张红包是平台为了推广新功能而发放的“引流券”）。

虽然在下单过程中，千问能够正确判断这张15元优惠券（比淘宝闪购14元券优惠力度更大），但无法领取淘宝闪购App中的“2元店铺券”，导致用户无法获得最优惠的方案。这一现象在所有支持店铺活动券的商家可以稳定复现。

可见，在千问App与淘宝闪购商业生态的“打通”上，做得尚不算完整。

更进一步的问题在于，千问App目前只支持标准的外卖下单流程。一些淘宝闪购内部的特殊优惠场景，例如“爆品团”等板块商品，尚未被纳入千问的可选范围。这也意味着，即便AI已经帮你“自动下单”，你依然可能错过平台内更低价的选项。

同一句话，不同结果：AI推荐的不可解释性

除了价格问题，另一个更隐蔽、也更值得关注的现象，是推荐结果的不一致性。

在多次输入完全相同的提示词时，例如“我饿了，帮我下单一份猪脚饭，不要辣多加饭”，千问App给出的推荐结果并不完全一致。第二次生成的候选商家和商品，与第一次存在明显差异。

从技术角度看，这种差异并不罕见。大模型本身就具有一定的随机性，但站在用户视角，这种“不可解释性”会带来新的问题。当AI成为主要的决策入口，用户实际上已经很难判断，自己是否错过了某个“更符合需求”的选项。

更进一步，在大模型的“黑盒”机制下，这种非确定性成为了消费决策中的变数。用户很难界定，这种差异是因为AI推荐机制在进行实时动态优化，还是因为用户看到的结果其实被牢牢掌握在AI背后的服务商手中。

当“黑盒”开始直接影响消费选择时，信任问题就不再只是技术问题，而是商业问题。

阿里生态是优势，也是边界

需要明确的是，目前千问App目前所有生活服务能力，几乎都建立在阿里自身的商业生态之上。

用千问App点外卖，当前只支持淘宝闪购，不支持美团外卖、京东外卖等其他平台；支付只能通过支付宝完成。

当向千问App反问为何外卖没有其他家便宜时，千问甚至会建议你去其他平台“薅羊毛”

这种强绑定在短期内显然有助于体验的一致性，也符合阿里一贯的生态打法。但从用户角度看，它同样意味着无法进行跨平台比价，也无法获得全市场范围内的最优解。

AI在这里扮演的，并不是“全局最优”的中立助手，而是一个深度内嵌在阿里商业体系中的执行代理。

AI时代的“终极App”正在成形

如果把这次千问App的更新放到更大的背景下来看，它的目标并不只是“帮你点外卖”。

在移动互联网时代，我们谈论“超级App”，关注的是功能的多样性。而在AI时代，所谓的“终极App”则是通过强大的泛化与通用能力，全面接管用户生活中的各项数据与决策逻辑。千问正在尝试一种更激进的形态：通过AI，把原本分散在不同App中的生活服务，重新收敛到一个统一的入口之中。

从积极的一面看，这种模式确实带来了明显变化。用户的数据被打通之后，AI对个人需求的理解会更立体；操作路径被极度压缩，效率显著提升；在跨场景任务中，AI具备了更强的连续执行能力。

例如，如果你在飞猪订了票，千问可以自动在出行前一天通过高德帮你规划路线，并在到达目的地后通过淘宝闪购推荐当地的特色外卖。这种跨场景的理解力是碎片化的App时代无法企及的。

然而，更集中的入口，意味着更集中的数据；更封闭的生态，意味着更难逃离的系统；用户的所有消费习惯、地理位置、偏好数据都在阿里内部流转，结果的控制权，也正在悄然向平台一侧倾斜，虽然提高了效率，却也将用户完全绑定在了大厂的商业逻辑之上。用户被困在了一堵透明的围墙内，无法通过多平台比价获得真正的市场竞争红利。

入口之争，从手机系统到AI对话框

与豆包等产品深度嵌入手机系统底层的路径相比，千问App选择了一条看似更“温和”的路线。它并不直接与手机厂商争夺系统级入口，而是试图通过“终极App”的形态，占据用户日常决策的核心位置。

但在终点上，这两条路线并没有本质差异。无论是系统层，还是应用层，最终目标都是通过统一入口，垄断用户的行为数据与消费路径。

当AI成为用户的主要入口之后，它同时也为大模型提供了一种“官方GEO（Generative Engine Optimization，生成式AI引擎优化）”的工具。哪些商品、哪些服务，会更频繁地出现在AI生成的结果中，本身就具备巨大的商业价值。

这一点，与OpenAI近期上线购物能力、并探索生成结果中商业排序模式的方向，并无本质区别。当AI成为用户唯一的入口，人们难免会担忧它是否会像OpenAI上线购物板块后开启的“生成结果付费排名”模式一样，最终演变为一种新型的、更隐蔽的广告寻租？

这听起来或许有些不讲道理，却恰恰符合互联网商业最原始的逻辑——流量为王。

当用户的生活被全面绑定在某一大厂生态之内，企业的商业利益最大化，往往会被放在更高优先级之上。用户的利益，并非不存在，但通常建立在企业目标实现之后。

在AI越来越贴近商业的当下，如何在效率、收益与信任之间找到新的平衡，将成为所有厂商必须面对的长期命题。