疫情后的这几年，淘宝不太好过——每年砸出去的营销费用都在千亿以上，买流量、拉新客、做复购，钱没少花。

　　然而在本地生活和即时零售上，美团一度把优势拉开，抖音也穷追猛赶——把“吃喝玩乐”的消费场景直接搬进内容流里，美团传统的入口逻辑受到挑战。

　　直到蒋凡的回归，让阿里局面出现了拐点。这位曾经的淘天掌门人重新挂帅出征的突破口，是最直接的方式——外卖补贴。

　　对阿里来说，这不是单纯的补贴，而是把原本砸在外部投流的钱，转向生态内部，把子弹打在高频消费场景上——外卖+即时零售，成了用户增长的新入口。

　　乍一看，三家在营收上均交出了“增收”的答卷：阿里巴巴营收2476.52亿元，同比增长2%；京东营收3566.60亿元，同比增长22.4%；美团营收918.41亿元，同比增长11.7%。

　　然而，数字背后的真相却并不轻松。利润和投入的巨额消耗，让出这场“外卖大战”比表面更激烈。

　　从财报来看，美团二季度的营收增速依然稳健，两位数的增长说明用户体量和订单规模依然坚挺。作为本地生活的核心入口，美团的基本盘并未被撕开口子。

　　但代价极为沉重。Q2美团净利润从去年同期的113.52亿元骤降至3.65亿Kaiyun官方入口元，缩水了30倍，非GAAP净利也从136.06亿元跌至14.93亿元，美团的钱包几乎被“烧钱大战”掏空。同时，营销费用同比增长51.8%，达到225.19亿元，而这笔开支更多是被迫应战，而非主动扩张。

　　再叠加团购退单风波带来的口碑受损，美团的护城河看似稳固，但防守难度正在加大。

　　与美团相比，阿里的打法更像进攻。Q2营收同比仅增长2%，整体增速落后，但外卖与即时零售的战略投入极为突出：营销费用暴增至531.78亿元，同比增长62.6%，占营收比重从13.4%攀升到Kaiyun官方入口21.5%。而这种打法的后果，是利润的显著下滑——Q2非GAAP净利润335.10亿元，同比减少17.65%。

　　即便如此，阿里仍是三者中利润最高的一家，也意味着它在资金储备和战略耐力上有更大的腾挪空间。

　　更关键的是，Q2财报只覆盖了4月至6月，而阿里的“外卖补贴战”线月。也就是说，财报里的数字，只是阿里攻势的序章。下一季财报，才会显露阿里投入的真正冲击力。

　　单从Q2来看，美团在营收表现上依旧领先，似乎“险胜”一筹。但细看三方战绩：

　　小红书上有关美团内部员工关于“美团大模型”的讨论，大家一致意见是“噱头”“费钱”。

　　于是，既出于对外卖激烈竞争的防御考量，也有寻求新增长点的主动出击，美团正式迈出了进军AI的第一步。

　　美团CEO王兴此前表态，AI将颠覆所有行业，美团的策略是主动进攻而非被动防御” 。2024年底，美团一次性买下1万张昇腾推理卡，（当时有消息称美团和华为达成深度战略合作）。此后，美团干脆绕开英伟达体系，推出了自研的“龙猫”大模型。

　　实际上，美团已规划了“三层次”AI战略：AI赋能内部工作（AI at Work）、前台产品（AI in Products）、以及构建大型AI模型 。LongCat正是这一路径的体现：通过自研大模型，美团可以强化智能客服、商品推荐、商家运营等本地服务能力，为未来竞争增添“防御性盾牌”甚至新的利润增长点 。

　　美团官方分析称，“龙猫”采用创新的Mixture-of-Experts（混合专家，MoE）架构，总参数量达5600亿，平均激活参数27亿 。

　　经测试，龙猫在速度上大幅领先主流开源模型：美团介绍其“快捷连接”架构让模型推理速度超过每秒100个token，理论上单token输出时延较DeepSeek-V3减半。实际测试也显示，在输出约100个token的场景下，除首token延迟外，龙猫的输出速率稳定在100 tokens/s以上 。

　　龙猫模型训练时并未使用普通英伟达GPU，而是依赖不便透露的“数万个加速卡”，并在官方技术报告中引入了“零计算专家”策略，减少对简单token的计算浪费以提升效率 。

　　在性能表现上，龙猫在数学、编程和通用知识等基础能力稍逊于部分行业最佳开源大模型（如DeepSeek、Qwen3等），但其针对智能体任务的表现尤为突出。美团称，这是设计上要解决“大模型贵又慢”难题、向实用AI代理能力迈进的结果。

　　目前，龙猫已提供网页版体验与联网检索功能，未来可能进一步开放深度推理功能。为鼓励生态参与，美团还推出“龙猫开发者计划”提供算力补贴，并对外提供低于市场30%的企业版API 。

　　简单来说，龙猫的5600亿参数，普通用户未必关心。但如果它能把一次退单等待时间从2分钟缩短到20秒，那就直接决定了用户还愿不愿意下一单。

　　AI市场上，“小模型”浪潮正在兴起——开发者纷纷推出轻量级模型，用以追求更低成本和更快响应。小模型解决成本问题，大模型负责效率极限，这种“大小搭配”的模式正在成型，成为本地生活和即时零售的常态。

　　美团的打法正有此意味：龙猫虽是“巨无霸”级模型，但为的是在本地平台内快速调用、支持复杂多轮对话与工具调用，避免依赖外部API导致的时延与成本。高速推理能力和模块化专家架构使其在“派单调配”、“智能客服问答”等场景下能即时响应，提升用户体验和运营效率，并加强对旗下骑手和商户资源的动态匹配。

　　可以说，未来的外卖、即时零售之争，或将围绕AI赋能效率展开：小模型Agent以其低成本、低延迟特质切入，快速部署到各业务线上；而阿里、京东则加码大模型基础设施，以算力和数据构建护城河。