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　　当前人工智能已经超越问答范畴而能协助用户完成复杂任务，比如可以依据指令自动进行网络购物和预订餐厅，也可以用于查询航班等服务，并且实现自动代理化（agentic）。1这也是国务院2025年8月26日发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出“加快服务业从数字赋能的互联网服务向智能驱动的新型服务方式演进……培育人工智能应用服务商，发展‘模型即服务’、‘智能体即服务’，打造人工智能应用服务链等”要求。在2026年人工智能红包大战中，围绕“一句话点奶茶”等人工智能服务展开，并且衍生出了“一代人有一代人的鸡蛋要领”等热搜。因为大额红包的发放，消费者在活动上线小时内用千问App下单超过1000万订单，直接挤爆了千问的服务器。2这不仅是大型科技公司对人工智能流量入口的争夺，更折射出人工智能应用生态的转型要求，需要进行更细致梳理，并且通过预防性治理防范可能存在的“内卷式”竞争乃至更严重的垄断风险，推动人工智能行业健康有序发展。

　　移动支付作为互联网平台流量变现的关键，在2015年春节成为传统电商平台阿里巴巴和社交平台腾讯争夺的焦点。虽然在2014年微信和支付宝就已经开通了红包服务，但当年并未进行直接比拼，仅有800万用户参与微信抢红包活动，红包峰值仅为2.5万次/分钟。3截至2014年第三季度，支付宝仍然占据中国第三方支付市场82.6%的份额，而微信支付仅占10%。4而到2015年，腾讯携手广告主发放了5亿元现金红包，红包峰值发送量为8.1亿次/分钟；阿里巴巴携手品牌商户发放6亿元支付宝红包，红包峰值发送量为8.832亿次/分钟，呈现爆发式增长，彻底激活了移动支付生态。5截至2015年第三季度，中国第三方互联网支付交易规模达到了30747.9亿元，同比增长52.6%，其中支付宝占比47.6%，财付通（微信支付）占比20.1%，6深刻变革了既有移动支付平台竞争格局。

　　人工智能已逐步从对话炫技迈向商业化规模化的应用落地，推动数字经济向智能经济快速发展。2025年中国的人工智能软件普及率已经超过四成，9而且还处于快速发展阶段。大型科技公司通过本轮春节红包大战将能进一步扭转消费者关于人工智能仅停留于对话的传统认知，培养人工智能+生活应用场景的新习惯。在具体实践中，腾讯最早于1月25日启动元宝分10亿春节活动，直接推动元宝APP在应用商店超过长期霸榜的豆包。“在腾讯2026年员工大会上，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾表示，希望此次红包活动能够重现11年前的微信红包时刻。”百度同日启动5亿元的2026年春节红包活动，活动将持续至3月12日。阿里巴巴2月2日宣布30亿元的春节请客计划，通过在千问APP发放大额红包和免费送奶茶咖啡，10直接将本轮春节红包大战推上高潮。

　　今年春节红包大战迅速提升了腾讯元宝、百度文心助手以及阿里千问等人工智能APP的市场占有率和活跃用户规模，越发呈现大型科技企业“赢者通吃”的趋势。这部分经营者基于资本和技术优势能够获得更高质量的多模态数据集、更大规模的算力供给以及更高频次的算法创新。而后，进一步提升人工智能模型性能和服务的迭代速度，并接入网络购物等功能完善生态应用场景，由此形成更为隐蔽和牢固的生态垄断。本轮春节红包大战背后是应用生态场景的进一步割裂，各大型科技公司为了将用户锁定在自家生态内都开始构建封闭的“围墙花园”。 通过实施独家交易和最惠国条款等策略性行为突破“多宿主效应”，而人为营造“单宿主”效应，19将会严重损害市场竞争和消费者利益。具体到人工智能的新服务模式中，流量可能被逐步集中于少数几个人工智能决策助手中，通过跨平台以及跨应用场景的生态协同满足消费者需求。但这一决策过程是不透明的，可能出现自我优待和价格歧视等垄断风险，将更难发现和干预。

　　强化反垄断能有效提升“内卷式”竞争整治效果。《中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》细化综合整治要求，提出“综合整治‘内卷式’竞争。统一市场监管执法，加强质量监管，完善行政裁量权基准制度，强化反垄断和反不正当竞争执法司法，形成优质优价、良性竞争的市场秩序”。在具体监管实践中，可以参照“外卖大战”的治理经验，灵活运用行政约谈等事前引导手段以防范垄断风险转化为严重竞争损害。一方面，执法机构可参照工业和信息化部等八部门联合印发的《汽车行业稳增长工作方案（2025—2026年）》等文件，以综合施策规范产业竞争秩序，并加强成本调查和价格监测，坚决维护健康有序的市场环境。另一方面，“统筹运用行政指导、行政约谈等手段，不断提高竞争监管的适应性和精准度”。23还可通过召开企业公平竞争座谈会等方式加强交流，与相关企业和行业协会进行交流研讨，以及发布相应合规提示，由此“强化政府、企业、行业协会的协同治理，健全长效机制”，24形成治理合力。

　　春节红包大战的结果往往是市场高度集中，需要落实预防性治理理论以应对人工智能越发隐蔽且复杂的垄断风险。一方面，经营者内部合规治理成为反垄断法实施的重要组成部分和新趋势，能帮助经营者识别存在的人工智能垄断风险，具有成本低、效果好、保障企业健康经营以及减少出海风险等优势，可以从源头降低垄断风险发生的可能性，由此落实预防性治理理论的事前风险预防要求。为贯彻党的二十届三中全会提出的：“支持引导民营企业完善治理结构和管理制度，加强企业合规建设和廉洁风险防控”要求，应当明确人工智能所涉及的垄断协议和滥用市场支配地位两种类型垄断风险相应的合规治理要求，以引导经营者完善内部治理制度。针对前者，可以要求大型科技公司通过简洁、易理解以及清晰的方式对人工智能应用研发中使用的大模型技术和决策过程进行解释，当存在垄断风险时可进一步允许执法机构对包括保密信息在内的代码进行审查。并且可通过对抗学习等技术手段发现和处理算法偏见，也要求经营者在人工智能训练中不能够对偏见进行奖励，对算法进行中立化处理，不主动偏向特定经营者。针对后者，可结合《禁止滥用市场支配地位行为规定》和域外执法案例，确立互操作性治理要求以回应拒绝交易风险，以及确立非歧视性规则纾解限定交易和自我优待风险。而后，应当要求人工智能服务分发满足正当和中立要求，禁止执行基于特定身份的分类或预测任务，训练使用的数据集具备均衡性以减少偏颇判断。25

　　另一方面，执法机构应当通过事前风险监测和合规评估落实预防性治理要求，由此推动外部监管机制的完善。为解决传统事后调查周期过长严重束缚人工智能技术快速迭代，执法机构可在明确合规治理要求的基础上，借鉴公益诉讼制度中的风险监测与评估机制，强化事前风险治理以代替复杂的事后认定。具体到垄断风险监测，执法机构可以借鉴经济合作与发展组织提出的人工智能事件监测案例，建立哨兵监测和实时监测机制，通过扫描媒体新闻和研究文章等材料发现可能对市场竞争产生损害的微弱信号和趋势，并对部分存在端倪和正在发生的竞争损害进行持续跟踪和分析。在上述基础上，执法机构除了颁布国家标准和反垄断合规指引外，还可出台相应合规框架和人工智能研发和应用的最佳实践供经营者参考。同时，可以要求经营者定期提交人工智能技术的研发和应用报告，并将此类报告作为后续进行反垄断调查和合规激励发放依据。

　　诺贝尔经济学奖得主Stiglitz指出，人工智能的广泛应用将巩固少数占主导地位经营者的权力，并且最终破坏经济公平和社会稳定。26鉴于人工智能的技术快速迭代和应用广泛普及，应当健全配套的预防性治理体系以弥补传统事后监管的不足，全面落实我国《反垄断法》中的预防目标。虽然当前人工智能应用没有造成严重竞争损害，但是需要注意人工智能应用APP因为春节红包大战而逐步提升市场集中度，可能会不断拓展至下游应用市场而形成生态型垄断。执法机构应更加重视预防性治理手段，有效治理逐步增加的垄断风险，提升其驾驭隐蔽和复杂垄断风险的能力。在推动人工智能垄断风险治理路径由事后转向事前的基础上，要从明确经营者内部合规治理要求和健全执法机构外部风险监测与监管手段两方面推动风险源头治理，并且强化两者协同，避免预防性治理沦为宣示性口号，切实提升垄断 风险治理制度的周延性和可操作性。