解秘阿里 AI 戰略：從未發布，但已開始狂奔

作者：張鵬

2025 年春節，整個中國科技圈估計都沒過踏實。 Deepseek 以所有人意想不到的方式，掀翻了大模型產業的桌子。

雖然這已經是幾個月前的事情了，但這件事的連鎖反應影響深遠。 公眾和媒體更多在關注創業公司，比如「AI 幾小龍」們的變化，但其實給國內「大廠」們帶來的衝擊同樣巨大。

比如百度開始悄悄調整為開源模型的策略、取消文心的訂閱費，集成 DeepSeek-R1 進一步發力「搜索」這個根基業務；比如騰訊一反佛系和謹慎，第一時間在包括微信的應用全家桶裡深度集成 DeepSeek-R1；再比如據說字節開啟了深度反思，在已經有了足夠決心「All in 大模型」後，怎麼才能在技術提升的效率，和對業務需求的支持中有效做好平衡。

過去兩年來，AI 領域動不動就變天已經是行業日常了。 我想起了今年初在北京舉辦的英偉達答謝宴上，Manus 首席科學家季逸超（Peak）問黃仁勳，AI 領域接下來發生什麼事情會讓他覺得意外和驚訝。 老黃的答案是「nothing」——這就是個不可預料的產業階段。

小公司都是拼敏捷和速度的，這波衝擊的影響其實還好。 但是對大廠來說，我覺得挑戰可能更大些，因為管你是不是有個龐大的「戰略部」，怎麼在不可預料的產業發展階段，為一個龐大的組織定戰略，必定是個很「酸爽」的挑戰。

過去幾個月，在財報會等這樣的場合，國內大廠逐步對外放出自己的 AI 戰略，但大多比較碎片。 我最近集中研究了一下阿里，發現它的這些戰略碎片已經能有效「拼圖」成一個比較明確的畫面，一些戰略意圖正在「水落石出」。

客觀說，阿里沒有真正「發布」過自己的 AI 戰略。 但我覺得，阿里可能是國內第一個形成明確的 AI 3 年計劃和 10 年目標的巨頭。 更重要的是，似乎阿里內部已經悄悄全體系地對齊完目標和任務，開始大軍團的行軍。

這個「大廠」在 AI 時代的目標和行動，必然對產業帶來影響，今天不妨就這個我拼圖拼出來的「阿里戰略」，拿出來大家一起討論討論。

先說個簡單綱要。 如果套用「使命、願景、價值觀」這個行話，來定義下阿里巴巴在 AI 時代的「目標，結果和方法」，它大概是：

估計很多人都看到了阿里在今年開年的財報季上重回高增長。 阿里雲的 AI 相關產品更是連續六個季度保持三位數百分比的增速。 在這個財報會上，CEO 吳泳銘第一次系統講了，AI 時代阿里要基於自身的能力優勢和禀賦，抓住哪些機會。

先來看下阿里目前在 AI 產業的實際狀況：眼下，阿里雲、Qwen 模型家族及其開源生態、再加上淘天和夸克等諸多 ToC 應用場景，讓阿里至少是亞洲市場上最不可小覷的 AI 領域的玩家。 這必然是阿里在當下判斷自身 AI 機會的起點，也是未來三年乃至十年的機會。

另一方面，阿里「讓天下沒有難做的生意」在 AI 時代的延長線，必然還是要為千行百業的 AI 創新和轉型提供基礎設施。 這意味著，從算力到模型再到應用的每一層平台型機會——阿里雲、Qwen 模型家族及其開源生態、應用平台都需要持續進化。

而這次財報會上，吳泳銘明確了在手裡的牌和未來的產業目標之間，最重要的那個任務——他的原話是：「第一個目標，必須以追求 AGI 的實現，不斷追求突破模型的智能能力的邊界」。

阿里這個級別的大廠說會「努力追求 AGI」，這不新鮮，也確實有資格說。 但阿里說這句話到底有多認真，可能還是要看下這件事對阿里巴巴實際的意義。

其實這波 AI 浪潮出現後，這個技術變量對國內大廠們的心理投射可能是不同的。 今天先不說字節和騰訊的「心理狀態」是什麼樣的，反正我覺得對阿里來說，AGI 是阿里業務「轉守為攻」的關鍵方向，這是它必須堅決以 AGI 為第一目標的原因，甚至沒有退路。

多年來，隨著拼多多和抖音電商的崛起，阿里電商領域的陣地都是在被「進攻」，是明顯的守勢。 而另一個重要業務雲計算也類似，阿里云同樣走過彎路，之前一段增速常年維持在個位數，這也給了火山引擎、百度智能雲等更多力量「小刀割肉」的空間。

「守」意味著什麼？ 「小刀割肉」意味著什麼？ 估計沒有人比阿里更知道這種被動的無奈滋味。 2023 年 11 月 29 日，阿里市值即將被拼多多反超時，阿里內網上流動的一條條帖子，寫滿了一個個曾經的驕傲少年落寞、無奈與不甘的樣子。 也是在那個晚上，阿里的創始人馬雲罕見發聲「堅信阿里會變，阿里會改」。

而他的下一句話是 AI 電商時代剛剛開始，對誰都是機會，也是挑戰。

守是守不住的，那麼怎樣攻出去？ 就在這個時間點，時代給了阿里一個新的變量——AGI。 說的更明確點，通用人工智能就是一次根本性的生產力升級。 一切業務競爭、產業格局、利潤和商業模式，歸根結底都是「生產關係」，而生產力的根本性變化，才是改變原有態勢的最重要突破口。

很多人應該都記得阿里巴巴聯合創始人、董事會主席蔡崇信提過內部對「過去幾年阿里落後了」的反思，他提到本質是忘記了真正的客戶是誰，比如沒有給使用 App 進行購物的用戶提供最好的體驗，沒有真正關注給用戶創造價值。

而所謂「忘記了」，其實就是在對應目標上「資源投入不足」。 商業世界的真相是，一個組織能與時俱進地不斷創新，保持引領時代，較少來自於「高瞻遠矚」的某個神級決策，更多是長期在正確的方向上，有持續的足夠資源投入，甚至是「有意義的浪費」。

任何公司都是有限資源，在被越來越多力量「小刀割肉」的環境下，寸土必爭地死守陣地，被動的應對和條件反射型的追趕，是不能逆轉局面的，這是被分割包圍的死局。 今天阿里巴巴需要集體突圍，恰恰需要回到當年創立時候的能量場——就像那時候用互聯網這樣的先進生產力獲得「無限資源」，未來無論是交付更好的用戶體驗、帶來更高的運營效率、還是讓用戶、商家和平台，這個商業系統裡的每一方都獲得更大收益，都需要新的生產力增量，那麼就只有提升生產力才能真正解決問題。

說到底，「追求 AGI」之所以必須是阿里巴巴在這個時代的第一個目標，就是阿里巴巴意識到當年他開啟的革命，還遠遠沒有勝利。 必須要抖擻精神，回到阿里巴巴的原點，繼續用「先進生產力」把革命進行到底。

因為唯有一直做革命者，才不會被革命。

大邏輯梳理完，我們不妨看看阿里有什麼可以看到的明確目標。 目前看，未來三年將會是阿里巴巴重要的 AI 基建期。

結合阿里的業務特徵和 AI 戰略，吳泳銘也在今年 2 月的財報會上給出了更進一步的戰略地圖。 其中最明確的是未來三年，阿里將在三大領域加大投資力度：

• AI 和雲計算的基礎設施建設；

• AI 基礎模型平台以及 AI 原生應用；

• 現有業務的 AI 轉型升級。

在這之中，AI 基礎設施是當下最確定的機會，吳泳銘給出了明確的投入預期——未來三年，是阿里集團歷史上雲計算和 AI 基礎設施建設週期最大、最集中的三年，將投入超過 3800 億元，用於建設雲和 AI 硬件基礎設施，總額超過去十年的總和。

這筆明確的投入預期，源於阿里雲 AI 相關產品收入連續六個季度三位數同比增長背後看到的行業信號，客戶需求持續增長，而且增速超越原先判斷。 尤其今年春節後，DeepSeek-R1 帶動了整個行業 AI 推理需求的激增。 阿里雲新增的客戶需求中 60%-70% 以上都是用在推理上。

其實拉遠看，當 AI 從訓練擴大到推理階段，AI 雲計算的需求空間和機會才剛剛開始。

過去兩年半，從 ChatGPT 帶來的生成式 AI 計算，到 Deep Research、Manus 所代表的 agent 計算，再到未來 AI 改變物理世界的具身智能和自動駕駛，每一次 AI 技術遷移和成熟，都會使得計算量指數級增長、再增長。

不說遠的，現在問一次 ChatGPT 推理成本幾乎為 0，但問一次 Manus 需要 2 美金，因為後者會不斷把上一個 token 作為下一個 token 生成時輸入的上下文，進行感知、規劃、行動一步步推理出來，一次提問背後是數十上百次推理模型的調用和計算。

AI 推理帶來的新機會和空間，也意味著眼下正是 AI 雲計算巨變的窗口期，推動供給側 Infra 層計算架構的優化和升級。 換句話說，上一個時代既有的計算解決方案，未必就是新時代裡最好的選擇，創新空間巨大。

比如 DeepSeek 在 Infra 上取得的成效，意義不亞於 DeepSeek-R1 的發布。 DeepSeek 的做法提出了 AI 時代 Infra 優化的目標：通過軟硬一體優化，而非買最昂貴的硬件，AI 計算能夠做到什麼程度的極致利用率，來提高單位時間的 token 吞吐量、降低計算時延。 這也決定了推理成本的降低以及 AI 應用的進一步滲透。

兩年前，我去矽谷拜訪 SambaNova 時，聽創始人&CEO Rodrigo Liang 講要從軟硬一體的整體設計來滿足 AI 時代的計算需求時，推理計算的優化還沒有現在這麼剛需。 現在 SambaNova、包括其他雲廠商、芯片公司、推理算法公司、模型公司都發力 AI Infra，風起雲湧中也有一批新公司像 Fireworks、Groq、Cerabras 等正在贏得越來越多 AI 應用開發者的採用。

國內也是這樣，AI Infra 公司是過去兩年最熱門的創業項目，芯片、互聯、推理算法、異構計算集群等等都在 AI 新技術下，迎來升級的新機會。

阿里這樣的巨頭，在 AI Infra 風起雲湧的巨變時刻，未必能做到創業公司的機敏，那麼就應該做好大公司的份內事——在一切未知、一切未定之時，投入就是最確定的事。 而亞洲最大雲廠商的 ToB 基因，也會讓阿里在探索 AI 時代云計算時有更多優勢。 在我看來，這才是阿里三年投入 3800 億的戰略堅決背後的邏輯。

當然，對於未來三年集中建設週期的這筆投入，阿里大概率是看到了明確的路徑來同時轉化和促進業務。

第一：讓 Agent 能力「釘」進產業。

對於阿里雲服務的 SaaS 和企業內部軟件客戶來說，他們正在經歷從提供工具到提供生產力的轉型期，AI Agent 讓這群軟件公司可以直接交付可靠的結果。 在可見的未來，很多企業內部的系統都會逐漸變成由相當多的 AI Agent 互相連接、互相調用，來幫助企業提效，甚至能夠幫助企業完成一些非常重要的決策工作。 這裡面有相當多 SaaS 軟件以及背後的 PaaS 各方面升級的機會。

同時，AI 時代，釘釘在整個企業軟件市場以及企業協同市場，可以成為新的入口和界面、形成與其他軟件生態或者說 AI Agent 的有效協作，這會進一步增加對雲計算的需求。 當然這個的前提，是釘釘需要更加銳利地推動「從提供工具到輸出生產力」的產品變革。

可以預料，未來一段時間，釘釘需要重新聚焦到產品，帶動雲的價值不是目標，而是把產品做好的結果。

第二，通過加速模型技術、建立開源領導力，尋求生態和雲能力的價值。

其實這個增長路徑在過去阿里雲的表現上被驗證了，極客公園社區的很多創業者和開發者都跟我分享，別看開源模型好像不賺錢，只圖技術品牌，但其實，Qwen 系列開源模型給阿里雲帶來了實實在在的收入增長，可以說是過去一年多阿里雲最好的銷售。

Qwen 開源模型家族的採用率其實很高。 因為相比於一個通用的模型 API，大部分企業會基於開源模型結合自己的場景數據做進一步開發，高效、優質的 Qwen 開源模型幾乎是最受企業和開發者歡迎的模型。 根據全球最大 AI 開源社區 Hugging Face 的數據，截至 2025 年 2 月，阿里云通義千問（Qwen）開源大模型的衍生模型數量已突破 10 萬，穩居全球最大開源模型榜首。

選擇了 Qwen 開源模型，部署在哪朵雲上？ 一個很自然的選擇就是購買阿里雲，因為使用整個通義以及通義的衍生模型，在阿里雲上面運行效率最好。

同時，在後訓練這個階段，對於模型定制化以及能夠適應各個不同行業，甚至不同的私有化數據，會有非常大的市場空間，這上面會產生非常多的創造價值的空間。 未來也會有非常多的專業模型或垂直模型託管在雲上，這是 Qwen 開源生態繁榮的另一個好處。

現在，隨著開源模型的迭代速度，基座大模型上大家的差異其實在慢慢變小，開源模型變得越來越可用。 再加上基於 OpenAI o1 或者 DeepSeek-R1、QwQ-32B 這樣的推理模型成為主流，所需要的雲計算只會越來越多。 因為無論開源還是閉源，最終大部分模型都要託管在雲上。 因為這麼巨大的模型所計算的量，只有在雲計算網絡上才會具備最高的效率。 通過遍布全球的數據中心，才能以更快速的方式輸送給全球的應用開發者。

第三，MaaS 會成為雲的商業模式中非常重要的組成部分。

儘管大部分企業客戶會基於 Qwen 開源模型做後訓練和二次開發，但也有不少開發者會選擇「模型即服務」，通義 API。 從阿里雲過往 6 個季度的增長看，使用通義 API 的客戶，會帶動相當多其他雲產品的使用，這是非常明顯的客戶關聯銷售的效果。 所以某種程度上，通義雖並不見得直接帶來非常大的收入，但對於雲的商業模式來說是非常重要的組成部分。 隨著模型能力的持續提升，以及未來客戶需求的提升，API 收費也還是會作為模型最基礎的變現方式存在。

所以對阿里而言，無論未來模型能力和 AI 應用如何演進，AI 和雲計算基礎設施都有非常明確的商業模式，那就是雲計算網絡。 如果人工智能是未來最大的商品，類比電的話，那麼雲計算網絡就類比於現在的電網。

同時，AI 時代，雲計算仍是比拼規模效應和網絡效應的生意。 尤其現階段規模效應非常重要。 上述三種明確路徑帶動阿里雲持續做大規模，一方面會帶來更多客戶或者客戶使用場景，另一方面也會改善整體投入成本。

AI 基礎大模型和原生應用是阿里在 AI 時代的第一戰略目標，AI 基礎設施是確定性的機會和投入。 眼下，阿里還有自己的「修煉」——阿里電商和其他互聯網平台業務，需要在 AI 時代的新機會面前，依舊閃耀成榜樣。

眼下，AI 技術升級，為阿里眾多的互聯網平台業務帶來了大幅提升用戶價值的機會。 從這個角度出發，阿里也將持續提升 AI 應用的研發投入以及算力投入，運用 AI 技術深度改造升級各業務，把握 AI 時代的新發展機遇。

其實在阿里生態系統內，+AI 的動作一直很積極，即便去年 OpenAI o1 出現之前，行業在懷疑「預訓練放緩、AI 的能力上限是不是就這樣了的」那段時間，各個應用也沒有放緩+AI 的腳步，而是從業務本身服務好用戶的角度持續滲透 AI。 就拿釘釘來說，從 2023 年的智能助手「斜杠」到今年企業內的 AI 搜索和 Agent 能力，明顯能幫我更順手地完成很多工作了。

結合目前 AI 技術能實現的能力，目前，阿里對於 AI 應用突破大概有三個明確的方向：

首先是生活消費的入口，這也是阿里的根基。

今年 2 月，阿里巴巴電商事業群 CEO 蔣凡在財報會上表述國內電商要提升用戶體驗和粘性、提升營商效率，中長期目標是健康的穩定市場份額。

在這些目標上，據阿里內部消息說，AI 正在開始發揮作用。 最近在 AI 技術的改造下，淘寶在加強與消費者的互動和促進交易效率方面都有相當大的提升，淘寶內部也有很多在研發的項目，預計 2025 年會逐漸推出。 總體的方向是，阿里判斷 AI 技術在購物決策相關的很多消費領域的應用上，對於淘寶的用戶的價值提升有非常大的空間。

第二個阿里的「突出部」，是很多人還沒有真正認真觀察的夸克，這個產品可以說是阿里集團內部第一波衝到大眾面前的 AI 產品。 過去一年半，夸克圍繞幾千萬互聯網最年輕的一群用戶加速迭代，產品的目標很可能已經是「用 AI 能力把自己升級為國民級工具」。

目前阿里集團內部定義的 AI to C 產品，主要是夸克和通義兩個 App。 夸克事業部成立於 2021 年，是當時的智能信息事業群中最被重視的業務之一。 2023 年，在 AI 驅動的戰略下，夸克也被提升為阿里第一批戰略級創新業務。

現在夸克在 AI 搜索領域應該已經是中國用戶量最高的了。 這裡面 AI 大模型的應用對於用戶搜索、生產力創作、工作提效，都有非常大的提升空間。 比如最近夸克最新拿出來的「AI 超級框」，讓用戶看到了夸克作為超級生產力工具和 agent 的雛形，因為已經可以看到通過整合記憶功能和各種工具能力，提供了個性化服務。

隨著夸克的業務機會進一步明晰，夸克明顯也從集團創新業務，逐步上升為戰略產品。 證據就是在今年 3 月的最新組織調整後，阿里集團智能信息部總裁兼夸克 CEO 吳嘉，開始直接向阿里集團 CEO 吳泳銘匯報，強化夸克作為阿里 AI 旗艦應用的定位。

而阿里巴巴第三個 AI ToC 應用大概率就是高德，目的應該是探索用 AI 建立生活服務的新生活方式。

作為擁有 1.7 億以上 DAU 的產品，高德對用戶現在更多是導航工具，但未來肯定希望通過 AI 技術的應用，成為生活服務的入口。

就拿最近大火的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）來說，這是由 Anthropic 於 2024 年推出的協議，它如同模型界的 Type C，為 AI 模型與各種外部數據源和工具之間搭建了橋樑，能讓不同 AI 模型、軟件工具和數據源實時理解彼此意圖，自動組建任務協作網絡。

很多人不知道，其實高德 API 是國內最早全面兼容 MCP 協議、推出 MCP Server 的。 借助這一協議，高德將自身的地圖服務與智能算法進行整合，以簡單易用的地圖服務接口。 在這之後，很多企業和開發者在各種 AI Agent 應用中通過 MCP Server 直接調用了高德基於位置的各種服務。

當然，淘寶、夸克、高德這些只是阿里內第一批看到 AI 時代互聯網平台產品的機會。 隨著 AI 大模型具備越來越強的智能能力，阿里的 ToC 平台機會估計還可能有很大不同。 但毫無疑問，ToC 平台，也是阿里在 AI 新時代需要持續保持優勢的戰略重心。

而這裡面除了阿里自己的探索，我覺得不排除也會開啟投資——收購的外部通路。 這會和目前國內比較積極的字節跳動，形成產業內兩個「新動力」，對中國的 AI 創業者們可能也是好事。

至此，阿里巴巴在 AI 時代第一版本的「未發布，但正執行」的整體戰略，大概已經完整呈現出來。 客觀的說，這個戰略其實也沒有太多出人意料的地方，大多是符合邏輯推理的必然。

但對阿里巴巴來說，一個從「被動應對」到「主動建設」的業務態勢正在形成，讓一個龐大的體系儘早完成「統一思想向前看」，這可能是迎接一個新時代最好的姿勢吧。