千问新物种，需要旧王李佳琦

本文来自微信公众号： 数智奔流 ，作者：吴坤谚

去年初，腾讯元宝把大模型广告刷上农村院墙时，不少人的第一反应还是魔幻。AI怎么突然就和化肥、种子抢起了村头墙面？

科技的祛魅一向来得很快。既然大模型可以“上山下乡”，Token和AI应用自然也可以走上货架、钻进李佳琦的直播间。

11月2日晚，千问办公CEO陈宇森坐到李佳琦身边，把原价28元的千问办公个人基础版月卡，以1分钱的价格挂上链接。直播镜头前演示的不再是口红试色与面霜质地，而是如何用AI整理孩子的错题试卷、做周报，甚至生成一张全球钓鱼地图。

反复促单下，直播间半小时就售出了近10万份月卡，对应约2万亿Token额度。

去村头“刷墙”，是为了向下沉市场要规模；如今，千问办公这类Agent同样走到了跨出科技圈、向大众市场要增量的节点。算账要效益时，行业对超头达播避之不及；但真到了要破圈的时候，还得回头求助达人。

况且，近两个月以来，把Token搬上电商货架的也远不止阿里一家。

9月智谱在天猫开售套餐后，天猫迅速上线“AI空间站”，汇集智谱、MiniMax、Kimi、DeepSeek等厂商；京东采销直播间将多家模型的Token包与电脑、合约机捆绑销售；豆包工作也在抖音开启常态化自播，直接售卖订阅服务。

顺着李佳琦直播间里的这张1分钱月卡往里看，阿里的两层算盘打得很清楚。

先借李佳琦卖美妆“小样”的套路，帮千问办公博取大众声量与破圈新客。再以千问办公为样板，证明淘宝天猫沉淀多年的电商基建，完全可以复用到Token经济中。

像卖小样一样卖AI

在消费品行业，“小样”长期承担着低成本获客的任务。消费者先花很少的钱试用，主播在镜头前讲解成分、演示肤感，品牌再等待后续的正装成交与复购。

当消费者把小样带回家、真正涂在脸上，建立起切身的肤感认知后，才有机会触发正装购买与复购。这是一个典型的降低消费决策成本的逻辑。

千问办公在双11期间卖出的1分钱月卡，完全可以放进这套熟悉的模式里理解。

直播间里，李佳琦与陈宇森现场展示用途，把抽象的技术能力转化为具体的使用画面。1分钱月卡承担了“小样”的角色，后续的续订、升级和加购则负责承接被激活的长期需求。

这种销售逻辑之所以能够跨界复用，是因为AI办公与美妆一样，高度依赖消费者的亲自试用。但原样照搬，还需要跨过一道比美妆更高的认知门槛。

美妆小样解决的是成熟品类里的决策成本问题。泡在李佳琦直播间里的消费者早就知道面霜和口红有什么用，直播间的内容更多展示不同色号的具体显色、面霜的适用肤质等。

AI办公面对的情况更复杂，许多用户不清楚这样的AI能用来干嘛，也不知道怎么和AI表达自己的需求，从而获得产出。

另一方面，千问办公以及WorkBuddy、豆包工作这样的办公Agent都在持续做实操教学与直播，厂商手里并不缺演示案例。但官方直播间触达的往往是对AI本就有兴趣的存量人群。

李佳琦的价值，在于把这套实操教学直接搬进了大众消费者原本就会高频停留的交易场。

于是，直播间里展示了相当接地气的基础任务。陈宇森现场演示整理孩子试卷、生成训练游戏，直播运营人员把回放和弹幕交给AI生成复盘报告，Token成了藏在幕后的计量单位。

那么，半小时卖出的2万亿Token算多吗？

千问办公基础版月卡包含500通用积分。按照直播间给出的参考口径，这些积分大约可以生成50个PPT、160份Word周报、250张Excel表格，或者20张高清图。

大模型API的成熟计费模式都是按每百万Token与缓存是否命中进行计费。2万亿的数字看着唬人，可落到真实任务中就不一定了。

有单日Token消耗1.2亿的重度AI消费者向我们坦言，自己抢购的千问办公基础版会员，随手跑两个相对重的任务，便消耗殆尽，“比李佳琦喊‘买它’还快”。

由此可见，AI“小样”确实是“小样”。首月1分钱破价冲刺，但恢复28元常规价格后的续费率，才是检验这场“小样”实验的真实含金量。

更重要的是，要让AI像美妆小样一样在直播间顺畅流转，前提是它得先变成一件规格清晰的标准商品。在这一点上，阿里跑得快一些。

怎么用电商做Token生意？

回溯过去两个月，AI走上货架的铺垫早已开始。

在厂商卷起袖子亲自下场前，淘宝、闲鱼等平台上就已经存在API Key、共享额度和代充交易。个人开发者与小团队对模型额度的零售需求，远早于这轮双11。

今年9月，智谱正式入驻天猫。其上架的GLM Coding Plan，将原本面向开发者的模型调用服务包装成有固定档位、订阅周期和使用规则的标准化套餐。旗舰店开设后48小时内，智谱品牌搜索量环比暴增50倍。

随后，天猫“AI空间站”等入口汇集了更多厂商，MiniMax开业期间推出月卡首单五折。到了双11，千问办公又提供了一种更容易现场演示的商品形态，即用户买完会员，无需关心底层接口，直接向应用提交任务，便由它组织模型和工具完成交付。

这两个月以来，比较明显的变化，是面向C端的Token经济的包装逐渐完整起来。最开始是明确的价格、周期与清晰的账号、额度和权益，这时候已经能够保障模型服务的稳定交付。再来是可演示的交付成果，以及相对统一的使用入口。

不同规格的商品共同丰富了AI货架，也对应着开发者与大众职场人群不同的消费方式。

两者需求之间的微妙区别，在于开发者们都有惯用的工具，只需要可调用的模型能力；消费者就没那么多讲究，主播怎么用，自己买回来也怎么用。他们需要的是一个熟悉、低学习成本的任务入口。

此前提到，京东打包Token进PC与合约机，天猫也计划首发70款搭载千问办公的电脑硬件。其中部分产品直接附赠会员，配合听记卡等设备，核心目的都是引导用户通往持续的软件服务。

这也解释了办公Agent为何开始放松应用与自有模型之间的绑定。

10月底，豆包工作面向团队版和企业版接入Kimi、GLM、DeepSeek等外部模型。要知道，模型可以因能力和价格被替换，工作流却不容易整体搬走。

相比向更少用户争取模型与产品的Co-design，厂商现阶段更迫切的需求，是让一切Token消耗发生在自家生态内。

于此，我们也不能否认千问办公未来也采取类似策略的可能性。

如果只是为了给单一应用拉新，花钱买量、刷墙投流都能做到。阿里之所以动用淘宝天猫与头部主播的货架体系，在于为千问办公在个人生产力市场卡位，更在于验证其电商基建，可以以较低摩擦的形式复用到Token经济上。

千问办公冲在前面跑马圈地，在应用端，通过会员、席位和积分包承接直接付费；在底层，只要用户留在千问办公的习惯里交代任务，每一次调用就会优先沉淀为模型推理、计算与存储消耗。

阿里要双管齐下

把视野从千问办公拉高到整个行业，更能看清阿里的卡位意图。

眼下，无论是大模型独角兽还是应用创业公司，都在面对一项共同的难题。即单纯的模型能力无法自动变成收入，它必须经过产品、工具和销售渠道，才能转化为真实的客户与调用规模。

训练底层模型需要海量资本投入，如果再从零打造Agent产品，还得自己扛起获客与留存。资源有限的模型公司很难双线作战，进入第三方应用与成熟销售渠道，成为一种更轻的分发方式。

海内外的市场动作都在印证这种前后端解耦与渠道借力的趋势。

此前提到豆包工作开放第三方模型接入，Workbuddy更是一早就已开放生态站住了位置。据QuestMobile，9月，WorkBuddy的多端合计月活跃用户数为3235.3万，季度环比增速达647.1%。

在海外，Anthropic的申报文件显示，其经由亚马逊和谷歌云服务商市场产生的收入占比，从2023年的11%、2024年的32%，一路升至2025年的47%。云平台提供的分发、计费和收款体系，已经成为模型公司最重要的销售管道之一。

多方参照下，阿里剑指渠道的价值便一目了然。Anthropic是带着模型寻找云厂商的货架，阿里则是带着现成的电商货架，寻找AI时代的新商品。

阿里的特殊之处还在于，它同时握有电商、云、模型与应用四张牌。货架上的供给越丰富，阿里的电商管道就越能在“一片散沙”式的Token分发中占据话语权。

渠道问题之外，同样摆在模型厂商面前的现实难题还有交付。

近段时间，以FDE（前线部署工程师）为主的AI服务交付方式迎来市场更多审视。Gartner甚至预计，到2028年，70%的企业将放弃由供应商FDE模式构建的智能体应用，原因包括成本攀升，以及客户无法自行维护和演进系统等。它还预计，到2028年，能够将客户反复出现的需求沉淀进厂商核心产品的FDE项目，将不足20%。

我们曾在三个月前接触过当时颇为春风得意的营销Agent创业者。彼时他为客户提供月费约10万元，为期三个月的驻场陪跑服务，ARR近亿。伴随着高昂的人力成本与交付难度，他的公司已经开始单休，销售人员的数量也超出了驻场人员的数量。

如果AI服务必须靠驻场换来增长，稍有摇摆，商业模式便很可能倒退回20年前的IBM那样的咨询生意，而非软件生意。

在超级平台之前，AI时代似乎会更优先催生出超级个体，个人生产力市场由此显现出另一种吸引力。AI服务需要交付的是需求的最大公约数，商业模型也更具边际效应。

李佳琦打好了样之后，想必这不会是陈宇森这样的AI明星最后一次走进达人直播间。

美妆小样最终要靠正装复购验收，AI“小样”也要靠续费验收。Token上电商的商业化路径，还有待更多平台的持续探索。