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中金点睛
摘要
近期，国内Chatbot市场风起云涌，豆包DAU破亿，且有望借助26年央视春晚赞助机遇继续拓展；元宝则率先通过10亿元红包大战和元宝派社交创新等获取增长；此外，阿里旗下千问则聚焦打造Agent能力，通过电商、本地生活等服务用户需求。如何看待国内Chatbot竞争格局？
我们认为国内Chatbot竞争格局或已初定。我们重申《Chatbot专题：未来已来》中形成的判断：基于豆包目前独特的“始于EQ，兼容IQ”的产品定位，以及用户规模、粘性、留存率等全方位领先的数据，其他应用或很难显著缩小和豆包规模差距。
始于EQ，兼容IQ是豆包独特定位。如果将大模型的理性智能能力比如编程等类比为大模型的IQ，将大模型的感性陪伴、鼓励等维度定义为大模型的EQ。豆包从人机互动方式、产品定义、模型能力等维度都相对更强调“情绪和EQ”，成为其相对于竞品的核心差异化和优势所在。
用户数据证明豆包定位切中用户核心需求。根据晚点，豆包DAU在25年12月已突破1亿，其属于字节历史上投流一直相对克制的产品。根据QuestMobile，25年12月豆包DAU/MAU已经超过30%，且仍在持续提升趋势中，显著领先其他竞对的15%左右水平。豆包的新用户30日留存率同样也明显领先。这些数据证明豆包独特的始于EQ、兼容IQ定位切中用户核心需求。
EQ能力追赶难度较大。从产品来看，当下竞品并未显著模仿豆包独特定位（是否愿意追）。此外，豆包的高情商本质上是模型、产品、工程化、大数据等多项优化的综合结果，其也成为竞争壁垒之一——其他人要追赶必须系统性追赶，而无法实现类似Gemini对于ChatGPT类似的单点突破式的追赶（通过模型智能进步实现）（追赶客观难度高）。基于此，我们建议关注海外版本豆包Dola在后续的发展情况，其同样具备潜力。
风险
大模型的发展路径具备不确定性；产品商业化的不确定性；监管与地缘政治风险；从Chatbot到Agent进化的不确定性。
Text
正文
事件：Chatbot迎来春节“红包大战”
2025年12月至2026年2月春节，围绕AI助手的新一轮竞争全面展开。与此前聚焦于大模型能力的比拼不同，本轮竞争的核心在于实际用户入口和场景。字节跳动、阿里巴巴、腾讯三大互联网公司，基于各自的核心优势，选择了差异化的竞争路径，并在春节这一关键节点集中发力。
第一阶段：组织与战略定调期（2025年12月）
2025年12月初，阿里巴巴集团合并相关业务线，正式成立“千问C端事业群”。2025年12月17日，腾讯公司升级其大模型研发架构，任命前OpenAI研究员姚顺雨为首席AI科学家。2025年12月24日，字节跳动旗下AI助手“豆包”的日均活跃用户数（DAU）突破1亿大关，成为国内首个达成此数据的独立AI应用，2025年12月29日，字节跳动官宣旗下火山引擎成为2026年总台春晚的独家AI云合作伙伴，旗下AI助手“豆包”将同步上线春晚互动玩法。
第二阶段：产品功能发布与春节备战期（2026年1月）
2026年1月15日，阿里“千问”全面接入淘宝、支付宝、高德、飞猪等生态应用，上线超过400项“AI办事”功能，用户可通过自然语言指令直接完成订票、购物、点外卖等操作，并实现应用内支付。2026年1月26日，腾讯公布“社交+红包”春节组合拳，“元宝”预告将启动两项关键动作：1）上线创新性社交功能“元宝派”，支持用户与好友及AI进行群聊、同步娱乐等互动；2）预告2月1日启动 “上元宝，分10亿”现金红包活动。马化腾在内部表示，希望借此重现当年微信红包通过春节社交裂变取得成功的路径。2026年1月29日，在字节跳动的全员大会上，CEO梁汝波将公司年度关键词定为“勇攀高峰”，并明确“短期内的山峰就是做好豆包/Dola助手应用”。这一定调意味着公司资源将向AI助手业务进行高强度集中，回应了市场竞争压力。
第三阶段：春节会战与正面交锋期（2026年2月）
2026年2月1日，腾讯“元宝”的10亿元红包活动如期上线，活动链接通过微信、QQ等社交网络迅速扩散。2026年2月2日，阿里巴巴宣布千问App将启动一项投入高达30亿元人民币的“春节请客计划”，该计划定于2月6日正式上线，将联合淘宝闪购、飞猪、大麦、盒马、天猫超市、支付宝等阿里生态核心业务共同展开。2月3日，阿里进一步宣布已独家冠名东方卫视、浙江卫视、江苏卫视、河南卫视四家省级卫视的春节晚会。
如何看待国内Chatbot市场竞争格局？
我们重申《Chatbot专题：未来已来》中形成的判断：Chatbot已经成为AI应用时代的“Killer App”，且其有潜力进化为综合Agent的超级入口，其对互联网巨头具备重要战略意义，这也是近期相关公司利用春节临近，采用红包等手段尝试吸引用户的核心原因。而从竞争格局判断来看，基于豆包目前独特的“始于EQ，兼容IQ”的产品定位，以及用户规模、粘性、留存率等全方位领先的用户数据，我们认为国内Chatbot竞争格局或已经初定。短期来看，红包、社交等元素或有利于拉新获客，但长期决定竞争格局的因素还是产品核心竞争力，其决定了用户留存率。
“始于EQ，兼容IQ”是什么意思，为何说豆包的产品定位独特？
我们类比人类的智商（IQ）和情商（EQ）的概念：如果将大模型的理性智能能力比如逻辑、编程、数学等类比为大模型的IQ，则在IQ语境下，Chatbot更像一个效率工具。此外，我们将大模型的感性陪伴、友好、鼓励等维度定义为大模型的EQ，在EQ语境下，Chatbot更像一个伙伴，或者值得信任的朋友。我们认为区别于海外ChatGPT、Gemini等产品更聚焦IQ，豆包的独特定位抢先聚焦了EQ。事实证明，大模型日益进步的智能能力虽然是实现AGI的必要步骤，但编程、数学等顶尖能力，对于大部分普通C端用户可能并不是刚需。相反，人类本身是有情绪、有感情的生物，一个高情商的伙伴，被验证为是更符合大部分普通用户的需求的应用场景。
为何说豆包定位独特？
我们从产品、用户数据等维度来论证豆包独特的始于EQ，兼容IQ的定位。首先是产品端，和ChatGPT核心类似搜索简洁的效率工具搜索界面不同，豆包23年推出时候核心借鉴的产品为Charater.ai，其本身就是定位AI聊天的工具。根据晚点报道：豆包负责人朱骏对AI有着较多差异化的想象——在ChatGPT看似定义了 AI助手产品形态时，他坚持认为 AI 应该要更“拟人化”“有人味”。此外，豆包是主流Chatbot产品中唯一有拟人化形象的Chatbot，豆包的默认音色和形象是“桃子”。
图表：豆包全量上线拟人的实时语音；语音通话支持多种方言声线，情景可选择且音色支持定制化
资料来源：豆包App，澎湃新闻，中金公司研究部
图表：元宝首页顶部进入自由通话以及视频聊天；音色选择较为有限
资料来源：元宝App，中金公司研究部
图表：千问即时通话入口较深，视频聊天beta测试中
资料来源：千问App，中金公司研究部
文字本身是偏理性的，情绪传递更多需要依赖多模态能力。豆包充分利用了字节在多模态系列大模型能力优势和自身产品工程化能力实现了高情商。从模型能力来看，字节豆包系列大模型从IQ维度相对DeepSeek、千问等竞品并不存在明显优势。然而，豆包在多模态维度，特别是语音端到端模型维度却早在豆包语音1.5版本（25年1月）推出，其聊天拟人化程度等就超越了GPT4o。对话式互动是大模型时代新的人机交互方式，相对于传统的Multitouch，其是显著的补充甚至升级。另一方面，语音对话也成为情感陪伴等EQ维度重要用户使用场景。
此外，豆包还基于不同用户EQ需求进行深度产品优化。根据晚点报道：“豆包上线了实时语音通话功能，“情绪”是重点打磨的方向——他们奔赴全国各地采集方言，口音的颗粒度细化到了城市内部的区县级；又对模型做了一系列风格化对话训练，赋予其鲜明的个性。”我们对比了豆包、千问、元宝的对话聊天能力，其中豆包在可使用音色、方言数量等多维度显著领先。其中，千问的对话功能置于较深的入口，说明其并不是千问核心功能。整体来看，我们认为豆包独特的始于EQ，兼容IQ的定位在其他竞对例如元宝、千问，甚至海外ChatGPT、Gemini等产品维度都未充分体现，豆包当下依然拥有显著差异化。
图表：豆包满意值分布
资料来源：字节跳动，中金公司研究部
图表：国内主流大模型EQ维度对比（根据我们的产品测评）
注：1）本轮测评均依据截至2026年2月的结果；2）绿色表示具备，红色表示尚不具备，颜色越深表示特性越强
资料来源：公司官网，中金公司研究部
始于EQ并不等于情感陪聊，也不等于舍弃IQ。高情商是豆包独特定位和优势所在，但其并不代表其唯一属性（并没有舍弃IQ），其作为效率工具和IQ维度依然不弱于主要竞争对手。以大模型综合智能对比来看，豆包依然处于国内第一梯队。而从效率工具核心功能对比来看，豆包同样不落后，甚至局部领先。另一方面，即使在情商维度，我们也不认为情感陪聊是唯一的场景，高情商可以融进每一个用户的提问和互动，其可以理解为一种和用户互动方式，有助于用户信任和粘性的建立。
图表：国内主流大模型IQ维度（功能性）对比
注：1）本轮测评均依据截至2026年2月的结果；2）绿色表示具备，红色表示尚不具备，颜色越深表示特性越强
资料来源：公司官网，SuperCLUE智能指数，中金公司研究部
图表：SuperCLUE中文大模型测评
资料来源：SuperCLUE智能指数，中金公司研究部
豆包独特定位核心来自字节拥抱创新态度，以及基于用户数据做决策的方法论。面对未知的AI产品路线，字节跳动&豆包是大厂中更舍得投入资源、舍得试错、前瞻探索的公司之一，在初期豆包尝试多种可能性。其本质在于AI时代，正确的路线是未知的，合理客观的思路就是坚持试错、去探索可能性。也正因此，豆包的市场营销费用是字节系产品里相对较少的，因为它本身不预设路线，不是去比拼执行力完成一个既有成熟产品的推广。另一方面，生成式AI本质上还是技术飞跃带来产业变革，常用的产品思维更多从技术本身出发寻找应用场景，容易犯“拿着锤子找钉子”的错误。反观字节，基于用户数据的AB Test归因是其核心产品方法论，而豆包的独特的始于EQ，兼容IQ的独特定位并不是来自“高屋建瓴”的预设，而是来自其用户数据的真实反馈。其再次证明了用户需求决定产品核心路线，而不是技术。
用户数据证明EQ路线在C端切中核心用户的核心需求
豆包不仅用户规模显著领先，其用户粘性、时长留存同样断档式领先。根据晚点报道，豆包DAU在25年12月已经突破1亿，且其属于字节历史上投流一直相对克制的产品。此外，根据QuestMobile，25年12月豆包DAU/MAU已经超过30%，且仍在持续提升趋势中，显著领先其他竞对的15%左右水平。豆包的新用户30日留存率同样也明显领先，使用时长的分布来看，豆包时长在0-3秒的浅度用户占比显著低于元宝和千问，而高于10分钟的深度用户占比高于元宝和千问。如果用户规模我们可以归因于字节的渠道流量优势，用户粘性和留存等属于则论证豆包独特的差异化——其似乎更深度、更好的满足了用户需求。最后，Questmobile用户时长使用分布，我们对比DeepSeek和豆包得出，在周一到周五，前者用户使用峰值是上午和下午的工作时间，而豆包使用峰值则处于晚上更偏休息时间。其验证了前者更偏效率工具，而后者则是始于EQ，兼容IQ定位。
海外Chatbot市场也呈现类似的用户需求趋势，ChatGPT正从效率工具泛化为生活方式。SensorTower《2025年AI应用市场洞察报告》表明ChatGPT的发展符合这一描述的趋势。2024Q2至2025Q2，ChatGPT的会话主题中，工作与教育等“生产力”类别的总占比已从近50%下降至37%，健康、理财、旅行、娱乐等生活类场景的占比从22%提升至35%。
图表：超过三分之一的ChatGPT会话关键词用于生活与娱乐
资料来源：Sensor Tower，中金公司研究部
图表：各应用场景ChatGPT会话关键词占比美国网页搜索
资料来源：Sensor Tower，中金公司研究部
EQ路线，竞对追赶难度如何？
基于第一章分析，我们认为这背后是主客观多重因素共同作用的结果：一方面涉及到战略认知与路线认同问题（是否愿意追），另外，追赶也是一个难以单点突破的“系统性工程”（是否能够追）。从主观上，豆包竞品当下并未显著模仿豆包独特定位，可能涉及战略认知与路线认同问题，或因对自身生态优势的路径依赖（千问强调“办事”、元宝侧重“社交”），或因对“智能”的传统定义，在主观上可能并未完全认同将“情感化”作为最高优先级，因此并未全力跟进。从客观上，即便竞品决意追赶，“高情商”也是一个难以单点突破的“系统性工程”，豆包的高情商本质上是模型、产品、工程化、大数据等多项优化的综合结果，其也成为竞争壁垒之一——其他人要追赶必须系统性追赶，而无法实现类似Gemini对于ChatGPT类似的单点突破式的追赶（通过模型智能进步实现）。此外，假若豆包基于用户规模优势进入数据成长飞轮（更多用户数据意味着更好用户体验），则类似互联网格局，龙头和其他参与者的差距甚至会加大。
此外，基于现有的AI模型训练架构，强化学习是目前模型能力提升关键算法机制，而高情商路线的目标函数则是用户的反馈，其有相对清晰的目标函数，即使基于现有架构，豆包的EQ仍有显著提升空间。相反的，基于现有的大模型架构，部分前瞻性的、系统性的思考依然没有情绪目标函数，或许需要底层算法机制突破才能实现真正的AGI。
追本溯源，豆包的领先，其本质在于字节跳动是大厂中对AI助手投入更坚决、容错空间更大、探索更为激进的一家。在AI时代无人清楚绝对正确路线的背景下，其早期“大杂烩”式的探索恰是合理策略，因此，其市场营销费用相对克制，因为其目标并非推广一个预设的成熟产品。反观部分竞品，则可能呈现出一种战略矛盾：前期在方向未知时，试错投入不足、探索不够坚决；后期在看到某种路径（如红包营销、生态整合）后，又倾向于将其认定为“正确路线”并投入饱和式营销。这种“前期探索保守，后期营销激进”的模式，可能反映了其对产品本身应具备何种独特价值的思考尚不清晰，或急于在窗口期确立地位，试图用执行力和资源投入替代根本性的产品创新与路线探索。
如何看待国内Chatbot春节红包雨？
短期扰动难以撼动长期Chatbot格局判断。简单来讲，我们认为这些要素都没有切中产品核心要害，更多是短期扰动因素。如果竞品无法在产品核心竞争力维度显著缩小用户体验的差异，即使红包等有助于拉新，用户留存依然值得观察。实际上，这种短期扰动甚至可能都是有限的。例如，根据DataEye数据，25年11月-12月，千问、元宝等应用在买量市场曝光显著高于豆包，但豆包在绝大部分时间内处于iOS下载榜第一名。元宝借助春节红包在近期排名超越豆包。1月29日，在字节跳动2026年首次全员会议上，公司CEO（首席执行官）梁汝波将新一年的关键词设定为“勇攀高峰”。短期而言，高峰就是“豆包/Dola助手应用”，这体现了豆包当下在字节整体AI战略中的重要性，后续豆包在春节营销维度动作同样值得期待。另一方面，梁汝波提到的Dola则是豆包海外版本，根据晚点报道，目前DAU已经突破1000万，我们认为也有借鉴豆包类似独特的始于EQ，兼容IQ定位在海外市场打开空间。
图表：2025年10月-11月大陆头部市场原生AI APP买量素材变化
资料来源：DataEye-ADX行业版，点点数据，中金公司研究部
图表：2025年11月-2026年2月ios应用免费榜排名趋势
资料来源：七麦数据，中金公司研究部
Dola是什么？
Dola是字节跳动专为海外市场打造的免费AI助手应用，前身为2023年8月上线的Cici，于2025年底完成品牌升级更名。Dola的界面和豆包相似，同样配备丰富的官方智能体，并支持创建和分享个性化的智能体，此外提供较多的拟人化音色选择。其图像生成功能支持多种模板，综合苹果App Store等渠道的用户反馈图像生成能力是Dola获得较多好评的功能点，用户普遍认为其AI绘图质量高、细节丰富，能准确保持原图人脸特征，效果可媲美甚至超过部分付费工具，且操作简便；2）此外，用户评价显示，其与一些需要多步验证的竞品相比，Dola上手更为友好，无需复杂注册、下载即可直用。但相较于国内豆包已开始尝试向抖音商城导流甚至探索系统级“手机助手”，Dola在海外与电商、生活服务等生态的深度整合尚未规模化，功能目前相对集中于基础助手服务。
图表：海外版Dola的界面和豆包相似
资料来源：Dola App，Youtube，中金公司研究部
2025年底其日活跃用户数（DAU）已突破千万，已成为在海外具备稳定用户规模的第二梯队AI应用（和Grok、Character.ai量级相当）。根据Sensor Tower，截至2025年12月，Dola MAU合计达到5，593万人。
图表：海外Chatbot DAU（月度）
资料来源：Sensor Tower，中金公司研究部
图表：海外Chatbot DAU与MAU的比率
资料来源：Sensor Tower，中金公司研究部
复制字节跳动“新兴市场优先”的全球化策略。其避开在北美与OpenAI、Google等巨头正面对抗，而是聚焦于印尼、墨西哥等AI助手渗透率尚低、移动互联网高速增长的区域，通过免费、轻量、强实用性的产品策略抢占市场：2025年10月以来，Dola一度登上印尼、马来西亚、墨西哥和英国连续位列谷歌应用商店免费应用下载量前20名；此外，Dola积极向拉美市场拓展，以墨西哥为代表，曾连续一周蝉联Google Play商店单日下载冠军，截至目前，其墨西哥MAU已达到829万人。在东南亚与拉美两大市场稳步增长的基础上，Dola积极向发达市场渗透（如Dola在英国市场的MAU已突破100万人），其整体增长依然具备广阔空间。
图表：Dola MAU区域分布
资料来源：Sensor Tower，中金公司研究部
风险提示
大模型的发展路径具备不确定性：尽管以OpenAI、Google、字节跳动等为代表的头部厂商在基础模型能力、推理性能及多模态方向持续取得突破，但整体而言，大模型与Agent仍处于快速迭代阶段，其稳定性、可解释性、成本可控性及在真实复杂场景中的泛化能力尚未完全成熟。一方面，模型在多步骤决策、真实世界执行（如跨系统操作、交易闭环）中仍可能出现幻觉、执行偏差或失败，且生成式人工智能底层技术路径、架构选择尚未完全定型，存在迭代或转向的可能。此外，该行业属于技术与资本密集型领域，企业需持续进行大规模研发及算力投入，且投资回报周期较长。同时，由于核心技术开源化程度较高，且众多科技企业竞相布局，行业进入壁垒相对有限，市场竞争持续激烈。上述技术、投入与竞争环境的多重不确定性，可能影响具体公司或技术路线的长期稳定发展。
产品商业化的不确定性：当前各家围绕订阅与API收费、云与平台化赋能、广告与电商转化、企业级解决方案等多元路径探索商业化，但盈利模式整体仍处于验证阶段，商业化存在较大不确定性。此外，行业价格战也可能压缩行业利润空间，现有Chatbot与Agent的用户黏性、付费能力均可能面临波动。
监管与地缘政治风险：AI原生应用直接触达终端用户与企业核心业务，涉及数据隐私、内容安全、算法透明度等多重监管议题。大模型训练数据来源、输出内容责任、系统级入口的审查有可能趋严，或对模型训练、产品功能和跨境数据流动形成约束。同时，高端算力芯片与云基础设施亦受地缘政治与出口管制影响，或导致算力成本显著抬升、模型迭代放缓。
从Chatbot到Agent进化的不确定性。从Chatbot到Agent的演进，并非平滑的功能升级，而是一次涉及技术、产品、商业和生态标准的跨越。当前行业共识虽指向能自主理解、规划并执行复杂任务的Agent，但其技术成熟度（如长期记忆、可靠推理）、可信的用户接受度及清晰的商业模式均未成型。此外，用户是否愿意将涉及隐私、支付或关键决策的任务委托给Agent，并接受其可能产生的错误结果与责任模糊地带，存在较大的习惯培养与信任建立门槛。对于现有的领先者而言，其现有成功奠基于Chatbot时代的逻辑，能否在Agent时代继续引领，存在较大不确定性。
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责任编辑：凌辰
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