AI巨頭“大撒幣”，依舊難解增長焦慮？

文｜文波

排版｜小西

比馬年新春先來到的，是國產AI巨頭的“紅包大戰”。

騰訊旗下元寶豪擲10億、阿里千問官宣30億“請客計劃”，再加上百度文心助手的5億現金和字節在春晚的重金投入，據不完全統計，以四大巨頭為代表的AI大廠在春節檔的紅包營銷總預算已遠超60億元。

▲ 注：圖片源于AI

狂歡的發生與市場反饋密不可分，盡管自2025年初以來AI的發展一直如火如荼，《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2025年底我國生成式AI普及率仍為42.8%，意味著有接近六成的廣闊市場等待開墾。

在此背景下，國內AI巨頭們顯然都希望借助春節這個擁有最大公約數的國民時間窗口，完成全民級的“AI啟蒙”、一舉搶占用戶心智。但“燒錢換增長”的紅包補貼策略卻并未如預想般高歌猛進，從微信限制到花樣調整，一波三折的“撒幣”之路反而暴露了國內AI廠商藏不住的集體焦慮。

|紅包降速，流量狂歡頻遇阻|

2月4日，當騰訊元寶的紅包在微信中傳播得如火如荼，該應用也成功登頂App Store免費榜之時，微信平臺卻發出一紙公告，以六親不認的姿態限制了其分享鏈接直接打開，來自“自家兄弟”的“精準狙擊”讓元寶的閃電戰瞬間降速。

突如其來的平臺治理影響的遠不止元寶一家，微信隨后便對大部分試圖通過社交裂變進行營銷的AI應用都予以了限制，無論是百度的文心還是阿里的千問，原定通過微信群和朋友圈進行紅包分享的策略都遭到了釜底抽薪式的打擊。

▲ 注：圖片源于微信安全中心

面對微信的強硬禁令，多家AI應用的運營團隊緊急調整分享策略。

首當其沖的元寶采用了更為繁瑣的口令紅包，用戶需要復制口令、切換App、再粘貼口令才能完成助力，造成用戶流失率急劇上升。

不過，作為電商巨頭的阿里則快速展現了其強大的生態調度能力，憑借發放奶茶免單卡的巧妙策略，千問繞開了單純的現金激勵和社交分享的瓶頸。

通過深度綁定阿里自身的電商生態，千問將紅包轉化為實實在在的消費體驗，用最擅長的老本行敲開了破圈的捷徑。活動上線僅9個小時，其AI訂單就已突破1000萬單，千問也借此超越元寶、登頂App Store榜首。

▲ 注：圖片源于阿里巴巴

從元寶的分享受阻到千問的巧妙規避，AI紅包大戰波折頻發的開局清晰地揭示出，互聯網經典的紅包補貼玩法在AI應用時代的戰略價值正逐步減弱。

回顧歷史，紅包補貼策略曾是互聯網賽局中的殺手锏。2014年的網約車大戰中，滴滴就通過每單高達10-20元的補貼在短短數月內燒掉超過20億元，換來了其用戶數從2200萬飆升至1億、日訂單量突破500萬，最終以超過90%的市場份額一統江湖。

2025年令消費者瘋狂的外賣大戰，也同樣是由美團、京東和淘寶閃購投入百億級別的資金，通過大額滿減紅包等方式硬生生將點外賣培養成了數億人每日的剛需習慣，換得用戶數量和市占率的飆升。

這些傳統互聯網產品的紅包策略行之有效，關鍵在于它們是以補貼快速構建龐大的用戶或商戶網絡，一旦網絡效應形成，平臺的訂單和價值便會指數級增長，迅速擴大用戶的基本盤。

然而，AI應用的核心邏輯與此截然不同，它的核心競爭力并非“連接”，而是模型能力和產品體驗本身——AI助手是否足夠智能、能否準確理解并執行指令、能否提供不可替代的價值，才是決定用戶去留的根本。

在AI應用領域，用戶不會因為朋友都在用“人工智障”而選擇留下，卻會因為某個AI模型能幫自己解決問題而成為忠實擁躉。而當產品價值本身成為護城河，紅包帶來的流量自然不再是能夠沉淀下來的核心資產。

|增長焦慮，成巨頭難言之痛|

既然紅包策略的效用正在降速，為何巨頭們依舊不惜投入真金白銀，掀起這場60億的豪賭？答案只有一個：增長焦慮。

時至今日，國內大模型的使用路徑對大多數普通用戶而言依然狹窄。不少AI應用仍掙扎在查找資料、簡易制圖等功能中，遠未成為像社交、電商、短視頻一樣不可或缺的“殺手級應用”。

騰訊元寶等產品之所以在春節前動作頻頻，無疑是希望復刻2025年春節期間DeepSeek依靠卓越產品體驗驅動增長的黑馬路線，但市場環境經過一年的激烈追趕已然改變，各大巨頭的模型能力和產品體驗差距顯著縮小，一騎絕塵的黑馬再難誕生。

騰訊的混元大模型、百度的文心大模型4.5 Turbo、阿里的通義千問2.5，在基礎的對話、寫作、知識問答等方面的能力已經高度趨同，用戶很難再體驗到DeepSeek帶來的顛覆性驚艷感，當產品本身無法形成壓倒性優勢時，單靠紅包這種外部激勵自然難以構建堅固的護城河、吸引更多用戶使用。

而在喧囂的C端戰場之下，關于B端核心能力的競爭也早已打響。評價AI成敗的標準絕不僅依靠C端用戶量逐漸成為行業共識，對于AI應用的創造者來說，核心的評價標準往往在于大模型本身和包括自研芯片在內的全棧能力。

不少AI巨頭選擇堅定地走“芯片-框架-模型-應用”的全棧自研路線。比如，阿里的“通云哥”：平頭哥自研的倚天710、含光800等芯片，為阿里云提供了強大的算力底座；阿里云則為通義千問大模型的訓練和推理提供穩定高效的平臺。

通過完整的布局，通義千問不僅全球下載量突破10億、獲得巨大的成功，還通過千問反哺了生態，形成技術與應用的良性循環。

▲ 注：圖片源于Hugging Face

百度同樣堅持全棧布局，自研的昆侖芯為AI大模型提供底層算力，飛槳深度學習框架構建技術生態，文心大模型最終賦能搜索、地圖等核心業務及文心一言等獨立應用，不僅技術自主可控，其AI能力也內化于龐大的產品體系、形成協同效應。

相比之下，騰訊的布局看不出清晰的全棧路徑，明明混元大模型在多個評測中表現優異，但其敘事卻更多地聚焦于生態融入。

目前看來，其目標是將AI能力作為賦能工具，植入微信、QQ、騰訊會議等數以十億計用戶的產品中，這能夠讓應用快速觸達海量用戶，但在構建底層技術壁壘的層面，與阿里和百度相比還是顯得有些不夠“硬核”。

底層技術棧上沒有形成明確的硬件閉環優勢，引以為傲的社交生態也成為雙刃劍，難言的窘境證明了AI巨頭無法依靠紅包流量簡單地“灌”出超級應用，也加劇了以騰訊為代表的巨頭們尋找突破口的急迫。

|紅包之外，須猛練“內功”|

紅包大戰的遇阻與巨頭的深層焦慮共同宣告，AI領域靠概念包裝和“燒錢出奇跡”的流量模式已經走到了盡頭，為了解決增長難題，廠商們必須放棄對“撒幣”這一短期路徑的依賴，打磨產品“內功”、回歸商業本質。

放眼全球，頂尖模型的進化已經給出了明確的指引：OpenAI的GPT-4 Turbo在代碼生成和邏輯推理上持續精進，成為無數開發者的得力助手；Anthropic的Claude 3憑借其高達200K tokens的上下文窗口，能夠輕松處理和分析整本書籍內容；Google的Gemini 3則可以“看懂”并分析文本、圖像、音頻、視頻等多種信息。

與它們相比，國內AI應用的紅包補貼似乎還停留在舊有思維里，因此對國產AI應用來說，持續優化模型的基礎能力、打磨極致的核心體驗成為探索的第一步，當AI在信息準確性、多模態交互等方面持續精進，能穩定地完成任務時，用戶信任才得以建立，產品的口碑和使用范圍才能迅速發酵。

當然，將AI能力與特定場景深度結合、創造不可替代的高價值解決方案同樣是國內AI應用發展的核心目標，畢竟用戶很難為“聊天”付費、卻會為“辦事”買單，未來的AI競爭也將可能迭代為無數個垂直場景的競爭。

比如，誰能率先打造出真正懂教育的AI私教，能根據學生的學習進度和薄弱環節動態調整教學內容；誰能推出真正懂科研的AI伙伴，能自動追蹤最新文獻、整理實驗數據并輔助撰寫論文，誰就能在相應的領域形成高粘性的用戶群體和堅固的商業壁壘。

字節跳動悄然上線的AI視頻模型Seedance 2.0便是最新案例，聚焦于視頻生成領域的它上線后之所以成功刷屏，并非源于任何補貼、而是歸功于其壓倒性的產品體驗。

Seedance 2.0給予了用戶近乎導演級的控制精度，通過支持圖像、視頻、音頻、文本四種模態的參考輸入，它能精準還原角色、復刻運鏡、保持多鏡頭敘事的一致性。有創作者實測，過去需要借助多個工具、耗費大半天才能完成的60秒AI短劇，使用Seedance 2.0在15分鐘內即可高質量完成。

當產品能為用戶節省數萬倍的時間和成本時，其增長速度自然遠非60億紅包所能催化。

另一方面，與ChatGPT接入廣告需尋求外部廣告主贊助不同，國內AI巨頭的鮮明優勢在于可以將AI能力無縫融入自身強大的生態體系，創造“1+1>2”的獨特體驗。在這方面，阿里千問的春節攻勢提供了極具啟發性的范本。

微信分享被限制后，它沒有停留在“給你錢，快來用我”的初級階段，而是通過奶茶免單的活動，極其精準地抓住了用戶的心理，利用對即時滿足的期待將抽象的紅包轉化為觸手可及的實物優惠，其驅動力遠超隨機的現金抽獎。

當用戶使用千問訂購奶茶，享受價格優惠的過程中不知不覺地完成了從“與AI對話”到“讓AI辦事”的關鍵心智跨越，它讓數百萬用戶感受到AI不再是只能聊天的“玩具”，而是能夠連接物理世界、為自己處理現實任務的“助理”，一場大規模、低成本的用戶教育也隨之完成。

作為字節系營銷投入最少、月活卻穩居行業第一的產品，豆包的成功同樣并非依賴于短期、高強度的現金補貼，而是依托抖音等核心生態的持續導流和優秀的產品運營。這些現象都展示出了自傳播對AI產品傳播的重要性，畢竟真正好用又有價值的產品本身就具備強增長動力。

事實上，喧囂的紅包補貼大戰更像是宣告國產AI應用真正考驗的開始，而擺脫“紅包依賴癥”、在具體場景中為用戶創造出不可或缺的價值，或許才是贏得AI時代終局門票的正解。

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