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中国AI应用正式进入10亿用户时代
2025年，AI竞争从模型问答走向Agent执行。本文以支付宝AI版“阿宝”改版为切入点，论证拥有十亿级用户、数百万服务的超级App，正拆解传统移动端入口，将用户与服务的连接方式从“找服务”变为“说需求”。核心观点是：Agent时代的竞争力不取决于模型参数，而取决于平台的可调度服务密度（AI人口）和场景厚度。文章同时对比微信内嵌Agent的动态，并指出中国在生活服务场景上的复杂性和信任基础设施（账户、风控、履约）是区别于美国模型层面的独特竞争支点。适合关注AI应用落地、超级App战略变化和中美AI竞争差异的深度读者。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍AI竞争已进入第二阶段：核心不再是模型参数，而是AI能否在真实任务中执行并完成闭环。Agent的能力上限不完全由模型决定，更取决于平台背後的「场景厚度」和「可调度服务密度」。
- ▍超级App（如支付宝、微信）在Agent时代拥有天然优势——它们既有庞大的服务网络可被调度，又有数十年的交易数据和信任资产（账户、风控、履约），这是独立AI应用短期内无法复制的壁垒。
- 012025年6月16日，支付宝上线AI版“阿宝”，用户通过右滑进入，可用自然语言一句话完成找充电桩、挂号、缴费等任务，原本分散在小程序和页面里的服务被Agent统一调度。
- 02微信被报道正在内测类似Agent功能，同样通过右滑入口，用自然语言调度小程序实现打车、外卖、订票等服务，表明两个十亿级App正收敛于同一方向。
- 03Agent与传统聊天机器人的本质差异在于执行能力：理解目标、拆解任务、调用工具、拿到结果。2025年1月OpenAI推出Operator、3月Manus引发关注，标志着行业焦点的转移。
- 04支付宝为Agent训练了垂直模型，依托T级语料、千万级界面数据和百万级服务轨迹，在意图解析和服务匹配上达到行业前列。
- 05支付宝在安全设计上主动划定边界：“资产”页面独立，AI不直接操作资金，涉及资金变动必须由本人确认，表明信任是服务型Agent进入高价值场景的前提。
反方 / 局限
- — 尽管文章强调了中国场景厚度的优势，但中美模型的根本差异可能使中国在复杂任务链所需的底层推理能力上受限——Agent的「执行质量」最终仍受制于模型的规划与推理上限，这是本文未充分展开的局限。
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前置背景
平行视角
争议局限
未来推演
延伸追问