今年春节，我刷到好几个 AI 平台的红包活动，第一反应是：这不是撒币，这是在抢命！
腾讯元宝 10 亿红包、豆包拿下央视春晚、千问包下 B 站跨年和江苏卫视、百度 5 亿红包砸百度 App——四家巨头，同一个窗口期，同一个动作：不再讲模型多强，直接抢”国民级使用习惯”。
这组动作有一个共同点：没有一家还在强调”我的参数比你大””我的能力比你强”。它们在做的事情，本质上是同一件——让用户形成”有问题先问我”的肌肉记忆。
这让我想到一个营销界的老话：当一个品类从”讲我是谁”切换到”让所有人用我”，说明 PMF 成立了，战争进入下半场。
而下半场的战争，从来都更残酷。
01 为什么说大模型的 PMF 已经成立？
PMF（产品市场匹配）到位的标志不是口号，而是行为切换——从”教育市场”切换到”收割习惯”。
看两组硬指标就够了。
用户规模层面，CNNIC 报告显示，截至 2025 年 6 月，我国生成式 AI 用户规模达 5.15 亿，普及率 36.5%，半年净增 2.66 亿。这个增速意味着什么？意味着”用 AI”这件事，已经从尝鲜行为变成了日常习惯。
头部应用层面，豆包在 2025 年 9 月月活达到 1.72 亿，日活过亿。这个数字放在任何一个赛道，都是”国民级应用”的门槛。
当一个赛道还在 PMF 之前，巨头会把钱砸在”让你知道我”；当 PMF 成立，钱会砸在”让你每天用我”。元宝红包、豆包春晚、千问晚会赞助，本质都是一个动作：把 AI 变成默认入口
这是战略重心的根本转移。过去几年，大模型公司的核心叙事是”能力”——谁的模型更聪明、谁的参数更大、谁的评测分数更高。但从今年春节档开始，叙事变了。没有人再强调能力，所有人都在抢一样东西：用户习惯。
因为大家都明白一个道理：当能力差距缩小到用户感知不到的时候，谁先占住入口，谁就是赢家。
02 这场战争的终局：不是资讯分发，而是服务分发
很多人还把 AI 当”更聪明的搜索”，但大厂已经在布一盘更大的棋。
通用 AI 一旦成为入口，它会吞掉三个层级的价值链。
第一层是资讯入口
替代传统搜索的”找信息”功能。这一层已经在发生，很多人现在搜问题的第一反应是问 AI 而不是打开百度。
第二层是决策入口
替用户”先筛一遍”。这一层更关键。当用户问”我想买一台 5000 块的投影仪，有什么推荐”，AI 给出的候选名单，直接决定了哪些品牌有资格进入用户的比较集。你不在名单里，就没有被比较的机会；没有被比较，就不可能成交。
第三层是服务入口
这一层才是真正的终局。AI 不止分发信息，而是分发服务与交易，把履约链路折叠进对话。用户说”帮我订明天去上海的机票，下午到就行”，AI 直接完成搜索、比价、下单、支付。用户说”饿了，想吃点清淡的”，AI 直接推荐附近餐厅、下单、安排配送。
一旦 AI 能分发服务，它就不只是工具，而是下一代”超级入口层”。
千问在 2026 年 1 月宣布重大升级：接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务，宣称在一个入口里实现”点外卖、买东西、订机票酒店”等 AI 购物功能。
这个动作的意义不在于功能本身，而在于它揭示了一条清晰的路线图：AI 入口从”给答案”走向”给结果”，从”内容分发”走向”服务分发”。
当入口能带来交易分发，竞争就变成生死战——因为它动的是所有业务的获客阀门。谁控制了入口，谁就控制了流量的分配权。这比任何广告位、任何搜索排名都更值钱。
03 但别指望一家独大：决胜点不是模型，而是”生态数据”
那问题就来了：既然 AI 入口这么值钱，会不会出现一家通吃的局面？
我的判断是：很难。
原因不是”大家都很强”，而是：分发服务需要生态数据，而生态数据买不来。
这个判断需要展开说。
资讯数据可以买，服务数据买不到
先说资讯数据。资讯内容是开放市场——版权可以买、内容可以采购、网页可以抓取、合作可以谈。只要钱够多，资讯供给可以补齐。这就是为什么各家大模型在”回答问题”这件事上差距越来越小，因为大家的信息源大同小异。
但服务数据完全不同。
服务数据包含什么？SKU 与定价体系、库存与履约能力、商户供给、地理位置、可服务半径、交易转化率、用户评价、退款率、投诉率、即时配送能力、时间承诺、履约质量。以及更重要的：用户的真实行为反馈——点击了什么、下单了什么、取消了什么、复购了什么。
这些是”业务系统内部数据”，不是抓网页就能替代的。你可以抓到一家餐厅的菜单和评分，但你抓不到它今天还剩多少座位、外卖配送要多久、哪个骑手现在有空。这些数据只存在于业务系统内部，只有真正运营这套业务的人才有。
这就解释了一个关键问题：为什么服务分发不可能一家独大？因为不同的生态拥有不同的服务数据，而这些数据互相买不到。
阿里有电商和本地生活的数据，腾讯有社交和支付的数据，字节有内容和兴趣的数据，美团有餐饮和到店的数据。每家的数据都是独占的，每家能分发的服务都不一样。
“豆包手机”的教训：跨生态调用有天然阻力
有人可能会问：能不能通过技术手段打通？比如让 AI 直接操作手机上的其他 App？
豆包手机尝试过这条路，用系统层能力打通应用。结果触碰了行业的安全与商业红线。
一份团体标准《智能体任务执行安全要求》明确提出：智能体不得利用无障碍权限或操作系统技术优势操作第三方 App，必须通过标准化接口协作。并且强调，第三方 App 在授权后仍”有权拒绝不合理操作”。
这段材料的意义不是讨论谁对谁错，而是给出一个客观结论：跨生态调用不是技术问题，是权限、合规与商业边界问题。
想想也正常。美团会允许字节的 AI 直接调用自己的订单系统吗？淘宝会允许腾讯的 AI 直接操作自己的购物车吗？不可能的。这涉及到用户数据安全、商业利益分配、竞争格局——没有任何一家公司会把自己的核心资产拱手让给竞争对手。
所以最终更现实的路径会变成：谁能把”自己生态的服务”先折叠进 AI，谁就先拥有”服务分发”能力。 阿里的千问分发阿里的服务，腾讯的元宝分发腾讯的服务，字节的豆包分发字节的服务。大家各做各的，井水不犯河水。
生态数据壁垒有多硬？以本地生活为例
这个壁垒到底有多硬？拿本地生活举个例子。
本地生活是最残酷的生态壁垒，因为它依赖线下供给与履约网络。不是有数据就行，还得有商户愿意接单、有骑手能配送、有系统能调度。
美团披露的 25年Q3 数据：年交易用户数突破 8 亿，年活跃商户数增至 1450 万。
这意味着什么？如果未来 AI 要”分发本地服务”，它需要的不是一堆餐厅介绍的文章，而是一套能完成”发现—下单—履约—售后”的供给网络与数据闭环。这套东西，竞品想买都买不到，想补也不可能短期补齐。
你可以烧十个亿买流量，但你买不来 1450 万活跃商户的供给关系。你可以挖一百个产品经理，但你挖不来人家十年积累的履约网络。
所以这里可以下一个判断：资讯、产品、服务都是数据；资讯数据可采购，产品/服务数据不可外购。 这就解释了为什么”有机会上牌桌的”更可能是具备强生态的数据巨头，而不是纯模型公司——它们能把服务数据变成 AI 的分发能力。
04 服务分发成立之后，用户习惯会发生根本变化
说完供给侧，再说需求侧。
一旦服务分发成立，用户习惯会发生根本变化。
过去用户是怎么做的？看完 AI 给的信息，再去对应的 App 做事。AI 说这家餐厅不错，用户打开美团下单；AI 说这个酒店性价比高，用户打开携程预订。AI 是”参谋”，App 是”执行”。
未来用户会怎么做？在 AI 里直接完成”找—比—买—用”的全流程。不需要跳转，不需要切换，一句话搞定。
这个变化的影响是深远的。当用户习惯了”一句话搞定”，他们就不会再忍受”打开五个 App 比价”。 就像习惯了外卖的人不会再忍受出门吃饭，习惯了打车软件的人不会再忍受路边招手。便利性是不可逆的。
这也会导致平台长期分化。不同生态能分发的服务不同，AI 输出就不可能一致，入口格局会呈现”多强并存”的局面。
最终的格局，不是”一个 AI 统治一切”，而是”不同的 AI 统治不同的场景”。
05 GEO 在新格局中的位置：不出现在 AI 结果里，等于品牌不存在
说到这里，很多品牌人可能会问：这跟我有什么关系？我又不是做 AI 的。
关系大了。
在传统搜索时代，SEO 的核心是”让你出现在链接列表里”。排名靠前，点击率就高；排名靠后，就没人看。但好歹还有个列表，用户愿意翻页的话还能找到你。
在服务分发时代，GEO（生成式引擎优化）的核心是更残酷的一句话：不出现在 AI 结果中，就等于品牌不存在。
为什么这么说？因为 AI 正在接管用户的”初筛”环节。
用户问的是需求：”我想买一台适合小户型的洗衣机””推荐一个周末带孩子去的地方””有什么适合油皮的防晒霜”。AI 给的是候选与路径：直接告诉你买哪个、去哪里、用什么。
在这个过程中，你不在候选名单里，就没有被比较的资格；你没有被比较，就没有成交的机会。
传统搜索时代，用户会看第一页的十个结果，甚至翻到第二页。AI 时代，用户只会看 AI 给出的那三五个推荐。这不是”排名靠后”的问题，而是”根本不存在”的问题。
所以 GEO 的本质不是写作技巧，不是”怎么让文章更容易被 AI 抓取”，而是让你的产品/服务以可被采纳的形式，进入 AI 的答案结构。
这个”可被采纳的形式”是什么意思？
AI 在回答用户问题的时候，会从它的知识库里筛选信息。它筛选的标准是什么？是信息的权威性、相关性、结构化程度、被引用的频率。如果你的品牌信息散落在各种营销软文里，AI 很难把它们整合成一个清晰的推荐。但如果你的品牌信息是结构化的、权威的、被广泛认可的，AI 就更容易把你纳入答案。
在服务分发场景下，这个逻辑会被进一步放大。因为 AI 不止要推荐你，还要能帮用户完成交易。如果你的产品信息不完整、库存数据不同步、履约能力不清晰，AI 就不敢推荐你——推荐了也完成不了交易，反而影响用户体验。
所以 GEO 在服务分发时代的含义变了。你不是争排名，你是争”被选中进入行动路径”；你不是争曝光，你是争”成为默认推荐与默认引用”。
当老板理解到这点，预算迁移会非常快：从投放与内容，迁移到”AI 可见性资产”。
06 商业化已经在路上：自然位会越来越稀缺
最后说一个很多人还没意识到的趋势：AI 入口的商业化，已经开始了。
路透社报道，OpenAI 将在 ChatGPT 的免费版和 Go 档对部分美国用户测试广告，广告与回复区分展示，不对未成年人和敏感话题展示。The Verge 跟进报道，OpenAI 可能以约 60 美元 CPM 的高价试水，早期提供的数据维度有限。
60 美元 CPM 是什么概念？这是信息流广告的好几倍。为什么这么贵？因为 AI 对话界面的注意力密度极高——用户是带着明确需求来的，每一条回复都会被认真阅读。这和刷信息流时的”扫一眼就滑走”完全不同。
这对 GEO 意味着什么？两件事会同时发生。
第一，数据会更丰富。平台为了卖广告，必须把”曝光—点击—转化”这类指标产品化，让广告主能看到效果。这意味着商家未来能拿到更多可观测的信号，知道自己在 AI 里的表现如何。
第二，自然位会更稀缺。对话界面的可展示空间极其有限——不像搜索结果页可以放十个链接，AI 的回复通常只会提到两三个选项。付费位进入之后，必然挤压自然引用和自然推荐的空间。
所以商家必须提前布局 GEO 的原因不是”赶热点”，而是”抢自然位”。
现在 AI 平台还没有大规模商业化，自然位是相对充裕的。但等商业化全面铺开，留给自然位的空间只会越来越小。到那时候再想挤进去，要么花更多钱买付费位，要么面对更激烈的自然位竞争。
晚做的成本会指数级上升。
写在最后
今年春节档各家平台的动作，把一个趋势按下了加速键。
大模型走到 PMF 之后，开始寻找决胜点。决胜点不是模型参数，而是”谁能成为下一代入口”。入口的终局不是资讯分发，而是服务分发。服务分发拼的是生态数据，而生态数据买不来、补不齐。因此格局很难一家独大，会形成巨头生态分化。在这种分化里，GEO 成为连接用户需求与产品服务的桥梁——不出现在 AI 结果里，等于品牌不存在。而商业化会进一步挤压自然位，越早布局越便宜。
用一句话概括这场战争：春节档只是开关，真正的战场是”生态数据 + 可见性资产”。
摘低处的果子当然容易，但种树难。同样地，现在布局 GEO 看起来没那么紧迫，但等 AI 入口格局定型，再想挤进去，成本会是现在的十倍。
GEO优化，赶紧布局吧。
源：拔刀刘AI学习
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