千问30亿春节营销战役暴露出AI产品与流量承载的尖锐矛盾。这场精心设计的流量洪峰不仅考验系统稳定性，更揭示了产品设计中缺失的承压预案与技术协同问题。当营销完美击中用户G点，产品却无法兑现承诺时，我们看到了AI赛道野蛮生长背后的系统性风险。

春节这波 AI 拉新，已经不是试水了，而是一次正面冲锋。

元宝 10 亿刚热起来，千问直接加码到 30 亿，1 分钱喝奶茶、AI 一句话下单，声量、话题、转发，全都拉满。

但很快，问题也一起出现了：卡顿、失败、反复刷新。很多人第一次认真点进来，却也是第一次明确感受到——它接不住人。

这件事如果只当成一次活动翻车，其实没什么价值。

真正值得拆的，是在流量被无限放大的时候，产品、营销和技术到底有没有站在同一条线上。

我们一起来聊聊~

01 营销赢麻了，但赢的是“最难伺候的流量”

先说一个不太好听、但很现实的判断：这次千问的营销，其实是成功的。

30 亿免单这种级别的刺激，本来就不是为了精细增长，而是为了在最短时间内把规模和声量推到极限。春节时间点、低门槛玩法、强交易闭环，传播不爆反而才奇怪。

但站在产品视角回看，会发现它吸引来的用户类型高度一致。

绝大多数人点进来，目的只有一个：能不能立刻下单，立刻拿到结果。

这种流量有几个非常明显的特征：来得极快、路径极短、几乎没有耐心。

它不会慢慢体验产品，也不会理解系统复杂度，一旦失败，情绪反馈会被迅速放大。

从这个角度看，营销确实赢了，但赢的是系统最难承载的一种流量形态。

补贴越狠、路径越短、承诺越直接，对系统的冲击就越集中。

很多人事后会用一句话总结：流量来得太猛了。

但这句话其实并不成立。因为这波流量并不是意外，而是被精心设计出来的结果。

既然是被设计出来的，那它带来的压力，本就应该被提前纳入整体设计。

02 产品层面的真正问题——没有“承压设计”

当系统开始变慢、下单开始失败的时候，其实已经很难再谈什么“体验优化”了。

用户此时最真实的感受只有一个：事情没按我预期发生，而我不知道接下来还能做什么。

这也是我觉得这次事件里，产品层面暴露得最明显的问题。

不是系统会不会崩，而是在已经扛不住的时候，产品有没有把用户接住。

很多用户看到的，只是一遍遍刷新和一句模糊的“人数太多，下次再来等等”。

这句话从工程角度没错，但从产品角度看，几乎等于什么都没说。它没有时间预期，也没有下一步指引，只会让用户反复尝试、不断消耗耐心。

在免单、大促、集中放量这种场景下，“失败”本来就不应该是小概率事件。

真正成熟的产品，并不是寄希望于自己永远不崩，而是会提前假设：如果真的扛不住了，用户会看到什么、能做什么、是否还有补救空间。

突然我发现晚上的时候出现了承诺，估计是白天舆论太大了，处理方法就是：告诉补偿是什么，什么时候能用，这样能安定人的心。

03 技术不是“背锅侠”，但一定要更早进场

每次类似事件发生，技术团队几乎都会站到风口浪尖。

但如果把时间线往前推，会发现技术真正被拉进来的时刻，往往已经很晚了。

在千问这种场景里，问题从来不只是算力够不够。

一次免单背后，是模型响应、活动规则、支付能力、商户系统、履约平台等一整条链路。任何一个环节波动，都会被放大成用户侧的失败。

如果技术只是被要求“保证稳定”，那它能做的事情其实非常有限。

真正有价值的介入，发生在更早的时候：哪些请求必须实时，哪些可以排队；哪些链路可以降级，哪些必须兜底。

站在产品经理视角看，很多所谓的“技术问题”，本质上都是产品决策的结果。

是否强制实时交易、是否允许延迟兑现、是否提供替代方案，这些选择，决定了系统是在硬扛，还是有调度空间。

最后的话

回头看千问这次 30 亿推广，很难简单用成功或失败去定义。

它更像是一场提前到来的压力测试，把产品、营销和技术之间长期存在的协同问题，一次性暴露出来。

营销决定水闸开多大，产品决定水怎么进，技术决定堤坝能撑多久。

当其中任何一环没有进入同一个强度等级，系统就一定会出现断层。

下一轮 AI 产品的爆发，只会更快、更猛。

真正能走得远的，未必是最敢砸钱的那个，而是那个在热闹到来之前，就已经把最坏情况想清楚的团队。

希望带给你一些启发，加油！