春节红包，今年不太一样。

2026年这个春节，总投入超40亿元、覆盖大概8亿人次的AI红包大战，直接把“抢红包”玩出了新花样。而腾讯元宝和阿里千问这俩“主角”的对决，把AI入口的竞争也推向了白热化。

两大巨头的角力背后，AI的商业化路径其实正在一点点清晰，对普通投资者来说，也多了一些可以认真观察的方向。

PART 01

红包大战：腾讯社交裂变 vs 阿里生态闭环

这场AI入口之争，腾讯和阿里选择了不太一样的打法，但核心目标其实差不多——先把用户“用AI”的习惯培养起来。

▶腾讯元宝：靠社交裂变抢占流量高地

1月25日，腾讯先官宣了元宝APP的10亿红包计划。2月1日活动一开，靠社交裂变效应直接冲到了苹果商店免费App榜第一名，单日新增用户超过2000万。玩法设计上也挺简单粗暴，但很“腾讯”：

用户每天登录可以拿5次基础抽奖机会；

把红包链接分享到微信或QQ，每有1位好友领取，就再送你1次抽奖机会，一天最多能攒到30次；

不光是0.01到8.88元的小红包，还设置了100张万元小马卡，中奖可以直接兑换现金提现到微信零钱。

更有意思的是，腾讯同步上线了“元宝派”功能，把AI和社交场景揉在一起：

在群里可以直接调AI生成专属拜年祝福；

支持实时共享屏幕协作；

甚至能自动总结群里的红包规则，帮你省不少时间。

这种“社交+AI”的组合，让元宝从一个单纯的红包工具，慢慢变成了一个“社交型智能体”。QuestMobile的数据显示，活动期间元宝日活用户峰值一度超过8000万，比活动前涨了大概3倍。

▶阿里千问：用生态闭环打造“AI办事入口”

如果说腾讯赢在流量裂变，阿里则更像是把生态协同玩到了极致。

2月2日，阿里千问官宣30亿“春节请客计划”，2月6日正式上线，联合淘宝闪购、飞猪、盒马、支付宝这些生态伙伴，以免单的形式覆盖了吃喝玩乐。跟传统红包不太一样，千问更想让用户“体验AI办事”：

在淘宝下单时，AI可以自动生成年货清单，还能帮你比价；

用飞猪规划行程，AI能实时调整路线，顺手把机票酒店给订了；

甚至点外卖时，说一句“帮我点40杯奶茶”，AI就能直接生成订单，再通过支付宝帮你完成支付。

这种从“搜索”到“决策”，再到“支付”和“履约”的全链路闭环，让千问不再只是一个聊天工具。阿里方面也提到，现在千问已经可以帮你点外卖、订机票、购物，测试期间用户平均每天使用AI办事大概3.2次，远高于行业平均的1.5次。

这30亿免单背后，其实就一个目的：让用户慢慢形成“有事找千问”的习惯，抢占未来“AI生活服务”的入口。

PART 02

三大投资主线：从底层算力到顶层生态

开源证券的一份研报里说得很直接：这场春节AI红包大战，更像是中国AI产业从“技术验证”走向“规模化落地”的一次关键测试。它背后折射出来的，是顺着“三层模型”铺开的三条清晰的投资主线。

1. 基础设施与算力层：撑起AI的“底座”

这一层是AI的地基，不管是元宝还是千问，背后都需要庞大的算力来支撑。这里不仅包括智算中心，也包括这几年很火的“算力租赁服务商”。

简单来说，不是每家公司都有财力去建数据中心、买成千上万张GPU卡。于是，专门“出租算力”的企业就出现了。它们把算力打包成服务，按需租给大模型公司、互联网企业，就像是一个个“云端发电厂”，给上层输送能量。

比如润建股份推出的“星算云池”，可以按客户需求提供高性能的智算云服务，目前已经跟阿里巴巴有了深度合作。这种商业模式属于典型的“算力即服务（IaaS）”，随着阿里千问等大模型的需求爆发，这类算力租赁企业的订单量通常会水涨船高。

从行业数据看，2026年国内AI基础设施市场规模预计能做到大约2100亿元，年增速超过40%。在这个最底层的赛道里，谁手握算力资源、谁能稳定供电、谁成本控制得好，谁就能先吃到肉。

2. 模型与智能体技术层：打造AI的“大脑”

有了地基，还得有“大脑”来思考。这就是大模型和AI Agent（智能体）技术商的战场，也是技术壁垒最高的一层。

科大讯飞的“讯飞星火”大模型，在教育、医疗等行业的不少技术指标已经可以对标全球第一梯队。比如AI批改作业、智能问诊这些功能，已经落地到了2000多所学校和300多家医院；

DeepSeek则在加码多语言AI搜索引擎与智能体开发，想做一个能同时处理文本、图像、音频的多模态搜索工具，目前已经启动了相关人才招聘，估值相比去年也涨了大概2倍。

券商观点方面，中航证券认为“大模型正在进入智能体执行时代”，预计2026年全球AI Agent市场规模有望突破500亿美元，技术领先的企业会优先吃到这部分红利。太平洋证券也提到，OpenRouter的数据显示，1月以来大模型Token调用量连续3周创新高，说明底层技术需求确实挺旺盛。

3. 应用与入口生态层：直面用户的“入口”

最后这一层，就是我们最直接感知到的“前台”——应用场景和生态入口。

这层的企业优势在于“有成熟的场景和用户基础”，能比较快地把AI能力转化成实际的业绩：

淘宝闪购借助千问的AI推荐，测试期间用户转化率提升了大约25%；

飞猪的AI行程规划功能，让订单取消率下降了大概18%；

甚至一些传统教育机构在引入AI课后辅导后，续课率提高了大约30%。

高盛的研报预测，2026年AI有望给电商、本地生活这些行业带来超过3000亿元的增量市场，而那些跟大厂生态绑得比较紧的场景型企业，增长的确定性会更强一些。

PART 03

普通人的投资建议：避坑指南与实操方法

面对AI赛道的热度，普通投资者很容易一不小心就变成“追高”。结合行业特点和券商建议，可以从三个方面稍微冷静一下：

1. 借道指数ETF，分散风险

直接投个股门槛高、风险也大。通过ETF来跟踪AI相关指数，会相对稳妥一些。

全产业链指数，比如中证人工智能主题/产业指数，覆盖了AI基础资源、技术、应用等环节，比较适合想要“广谱布局”的保守型投资者；

细分赛道指数，比如云计算与大数据主题指数，是较常用、流动性较好的AI算力相关指数之一，中证算力基础设施主题指数可作为观察算力景气度的温度计。这些指数更适合能承受短期波动、偏进取型的投资者。

2. 控制节奏，避免追高

现在AI赛道里有一部分标的的估值已经处在历史相对高位，不太建议一次性满仓。更稳妥的做法通常是分2～3批布局，每批间隔1～2周，如果指数回调5%～8%再考虑加仓。

3. 动态跟踪行业数据

投资AI赛道，可以适当关注两类信号：

一是用户留存率。目前AI助手的30天留存率大概只有18.7%，如果后续大厂能通过功能优化把留存率提升到40%以上，行业景气度会更有说服力；

二是算力需求。比如AWS、谷歌云这些大厂商近期都有上调AI算力价格的动作，多少反映了底层需求的旺盛程度。也可以定期关注OpenRouter的Token调用量数据，当作一种参考。

PART 04

风险提示：理性看待热度

长期看，AI的发展前景确实值得重视，但短期还是得留个心眼。主要有几类风险：

技术迭代风险：如果AI办事效率没有达到预期，可能会影响用户的使用习惯；

行业竞争风险：大厂如果持续加码补贴，可能会挤压中小厂商的利润空间；

估值波动风险：部分AI标的当前的PE已经处于近5年90%以上的分位，盲目追高比较容易被套；

政策风险：AI数据安全、隐私保护等相关政策，也可能对行业发展产生影响。

PART 05

专业助力：避开盲目投资陷阱

AI赛道涉及技术、生态、场景等多个维度，普通人仅靠自己的信息渠道，确实容易“踩坑”——比如误选了高波动的单一赛道产品，或者因为不了解企业的技术实力而盲目跟风，最后亏损。

这时候，专业的客户经理其实能帮上大忙：结合你的资金规模、风险偏好，帮你筛选相对适配的产品，同时也可以优化一些交易成本。不过，传统渠道找客户经理，经常出现“效率低、门槛高”的问题：要么需要排队，要么只服务大额资金客户。

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最后想再提醒一句：AI投资是一个长赛道，短期波动很难避免。最重要的是结合自己的风险承受能力，借助一点专业力量，尽量理性地去布局，才更有可能在行业红利中走得稳一些。

免责声明：本文不构成任何投资建议。市场有风险，入市须谨慎。投资者应基于自身风险承受能力独立决策，并咨询专业顾问。