文 | 市值榜，作者 | 贾乐乐，编辑 | 嘉辛

2026年7月8日，苹果技术开发（上海）有限公司申报的“Apple智能”完成生成式人工智能服务备案。7月15日，网信中国公布7款手机端侧生成式人工智能服务备案信息，“Apple智能”正式在列。

这意味着筹备一年半的国行Apple Intelligence，扫清了上线前的最后一个合规障碍。

消息公布当天，阿里巴巴方面确认，千问将作为AI能力集成至Apple智能，覆盖中国区iOS、iPadOS、macOS和visionOS全系列设备，提供文本与图像理解、内容生成、多轮对话等服务。资本市场迅速反应，阿里巴巴美股股价一度涨超7%。

当国内存量iPhone超过2亿部，千问作为背后的AI底座被默认调用，这件事对千问、对阿里、对整个大模型行业，意味着什么？当AI成为操作系统背后的默认能力，整个行业的游戏规则将如何改写？

一、千问获得了什么？

2025年2月，在阿联酋迪拜举行的世界***峰会上，阿里巴巴董事局***蔡崇信首次确认，阿里正在与苹果合作，为Apple Intelligence进入中国市场提供本地化AI能力。

蔡崇信当时透露，苹果为了进入中国市场，需要寻找一家本土AI合作伙伴，并曾与多家中国企业进行接触，最终选择阿里。

这场合作的意义，并不只是阿里获得了一个重要客户。

对千问而言，此次合作发生在一个微妙的时点。

当前，中国大模型行业的C端竞争正趋于白热化：一边是豆包凭借规模优势在应用端快速起量，一边是依托12亿月活生态的微信Agent蓄势待发，千问面临的是一个已经被分割的流量战场。在这种格局下，继续走“让用户主动下载AI应用”的路径，意味着要在已经拥挤的应用商店里与对手贴身肉搏。

苹果的原生入口，恰恰提供了一种绕开这条拥挤赛道的机会。它让千问有机会进入一个完全不同的竞争维度。

此前，无论是在阿里内部业务中的AI应用，还是通过通义千问App触达消费者，这些场景下，用户或者企业都是在主动选择AI。

而进入Apple Intelligence后，千问面对的是完全不同的分发逻辑。它不再只是一个被用户下载、被开发者调用的模型，而有机会成为操作系统背后的默认AI能力。

这意味着，大模型竞争的价值衡量标准正在发生变化，从参数规模、推理能力、开源生态等技术能力，到真实商业环境中的工程与生态指标。

从公开信息来看，合作***用端云协同的技术方案。设备端依托苹果自研芯片完成轻量级基础AI运算，保障响应速度和隐私安全；长文本处理、复杂逻辑对话、多模态生成等云端需求由阿里千问提供算力支撑。全部用户相关数据按监管要求存储于境内服务器。

具体到场景上，据多家科技媒体引述知情人士消息，千问承担“大部分文本生成、摘要总结、图文理解、内容创作能力”，“相机识别、地标搜索、图片处理、语音唤醒、Siri中文优化”等场景化能力则由百度负责。

对于千问而言，这种合作价值并不在于短期增加多少调用量，而在于获得一次大规模终端验证。

大模型行业正在进入一个新的阶段。此前，企业可以通过榜单、评测和开源下载证明模型能力；但真正进入手机操作系统后，需要面对的是另一套标准：模型是否足够稳定？是否能够适应真实用户需求？是否能够在复杂场景中持续运行？是否能够满足全球级消费电子企业对安全、隐私和可靠性的要求？

苹果生态提供的，正是这样一次高规格验证。

这笔合作让人想起十多年前Android走过的路。Android当年靠开源系统和免费授权，绑定全球手机厂商，占据了移动互联网的入口，再通过应用商店和广告生态变现。

虽然千问目前并不拥有操作系统控制权，但二者有一个共同点：都试图成为下一代计算平台背后的基础能力，让用户没有选择，只有使用。

二、 商业化路径猜想

前面提到，这笔合作的消息影响了阿里巴巴当天的股价，而将如何影响阿里云甚至是阿里的财报数据，苹果和阿里都未披露具体的商业条款。

券商的研报分析这笔合作对阿里收入的贡献方式，可能有以下几个路径。

第一层是固定年度授权费。这是最直接的收入，也被认为是确定性比较高的收益形式。

国行Apple Intelligence上线后，苹果需要获得千问模型的系统级使用授权。市场参照苹果向谷歌支付每年约10亿美元授权费的先例，认为这将是一笔可观的年度固定收入。

第二层是算力Token按量计费。机构预计这一部分将超过固定授权费。

国行Apple Intelligence受监管要求，生成式AI的推理算力和用户交互数据必须落地境内服务器。苹果在中国没有自建的大规模AI算力基础设施，复杂AI任务的云端算力全部***购自阿里云灵骏智算集群。

这意味着每一次用户发起复杂AI请求，背后都对应着阿里云的Token消耗。

IDC数据显示，国内存量iPhone约在2.2亿至2.5亿部之间，随着AI功能成为设备标配，用户调用频率会逐步上升，这部分收入的持续性比固定授权费更强。

第三层是电商交易分成。这是阿里独有的收入来源。

国行Apple Intelligence内置了阿里生态的专属导流权益。用户在购物类问答、识图搜同款等场景下，系统会生成结构化商品卡片，一键唤起淘宝App直接进入交易链路，苹果按成交GMV分成。

这层收入不依赖AI调用量，而依赖交易转化，天花板取决于用户通过AI功能产生的实际购买行为。如果未来Apple Intelligence推出订阅制服务，阿里也有望获得远期订阅分成。

前三层收入，本质上分别对应着三种不同的商业***在变现：技术授权、算力基础设施、用户交易场景。

除此之外，提供“服务与经验”也是可能的合作方式。阿里云如果以技术输出或联合运营的方式，参与苹果AI系统在中国的部署与运维，就等于将自己的工程化经验和云运维能力直接转化为服务型收入。这笔收入不依赖用户调用量，也不依赖电商转化率，而是对阿里云长期积累的行业服务能力的一次直接定价。

这些预测何时能转化为财报上的实际数字，可以参考行业先例。华为、小米等厂商的端侧AI功能从完成备案到正式上线，通常需要1.5到3个月。

基于这笔合作，券商纷纷上调了对阿里云的收入预测，国投证券国际将阿里云FY27收入预测上调了4%，预计云智能业务收入增速为47%。富瑞预计，得益于MaaS及AI相关收入的强劲表现，AI相关收入贡献预计在未来12个月内达到外部收入的50%，在MaaS方面，预期ARR(年度经常性收入)在2026年第二自然季度提前达到15亿美元，并于年底朝45亿美元目标迈进。

前提是Apple Intelligence在中国会被用户高频使用。

三、大模型竞争进入下一个阶段

在技术扩散的进程中，一项新技术的真正普及，往往不取决于它作为一个独立产品有多强大，而取决于它能否被整合进用户已有的行为习惯和工具环境中，成为“不需要被意识到”的存在。

完全标准化的电力是如此：早期，谁掌握大规模发电和长距离输电，谁就掌握行业话语权，今天没人关心电从哪来，只关心电器是否正常运行。云计算部分如此，早期企业讨论的是服务器、虚拟机和云平台，现在云服务隐藏在各类应用背后，很少有人在使用在线文档或***会议时会关心数据跑在哪个数据中心。

大模型正在经历同样的跨越，但难度更高。

与电力和云计算不同，大模型的表现差异化更大。用户对豆包、千问、ChatGPT的“错”和Siri的“笨”，容忍度截然不同：前者只是觉得“工具不够好”，后者会归咎于“手机不行”。

这意味着，系统级AI没有试错空间，***化的前提是模型必须在用户看不见的地方持续提供高质量输出。因此，进入系统层并不意味着竞争结束，反而是更高门槛的开始。

这种无感化对能力提出了多个层面的要求。

首先是稳定性。系统级AI需要面对的是数亿用户、数十亿次交互，任何小概率错误都会被放大。其次是响应速度。用户可以等待一个AI应用生成长答案，但不会接受手机助手每次操作都需要等待很久。

具体到苹果Apple Intelligence，还包括多模型协同能力。

不同模型承担不同能力模块的合作模式，可以发挥各家优势，也带来了新的工程挑战：用户感受到的必须是一个完整的AI助手，而不是多个模型拼接后的复杂系统。

当用户提出一个需求时，后台可能涉及语音识别、视觉理解、文本生成、搜索和任务执行多个环节，但最终呈现给用户的必须是连续、自然的交互体验。系统需要决定哪个请求该由谁处理，以及多个模型之间的结果如何衔接。

这些使用体验，都会影响Apple Intelligence被中国用户使用的频次。

这也意味着，在系统级层面上，未来大模型公司的竞争，不再只是算法能力的竞争，也是工程能力、生态协同能力以及基础设施能力的竞争。

苹果与千问的合作，可能成为行业格局变化的一个信号。更准确地说，大模型的竞争正在裂变为两条线。

一条在系统层，争夺的是“用户无感调用”。千问进入Apple Intelligence、豆包嵌入努比亚，都是这条路的实验。它们的共同点是：不直接拥有消费者入口，通过进入手机、汽车等超级生态同样可以获得规模化应用。

一条在应用层，争夺的是“用户主动选择”。

系统层AI势必会压缩一些薄壳型的AI应用的生存空间，比如仅仅提供简单对话界面或者通用模型调用服务的AI应用，但很难吞噬那些需要深度思考、复杂操作和专业知识的“专家需求”，也很难替代那些嵌入工作流、私有数据闭环的服务。

未来的AI终端，更大的可能是一个系统层AI（总调度） + 无数个“能力化”的应用层AI（执行者）协同工作的模式。

说到底，不管是系统层还是应用层，都是“平庸”与“不可替代”之间的淘汰赛。能够留下来的，要么是在系统层成为用户感知不到却离不开的水电煤，要么是在应用层建立起不可替代的场景护城河。返回搜狐，查看更多