解秘阿里AI战略：从未发布，但已开始狂奔
阿里巴巴可能看清楚了，自我迭代，不仅是靠用户价值和创业精神的回归，更需要的，是一场生产力革命。
作者｜张鹏
2025 年春节，整个中国科技圈估计都没过踏实。DeepSeek 以所有人意想不到的方式，掀翻了大模型产业的桌子。
虽然这已经是几个月前的事情了，但这件事的连锁反应影响深远。公众和媒体更多在关注创业公司，比如「AI 几小龙」们的变化，但其实给国内「大厂」们带来的冲击同样巨大。
比如百度开始悄悄调整为开源模型的策略、取消文心的订阅费，集成 DeepSeek-R1 进一步发力「搜索」这个根基业务；比如腾讯一反佛系和谨慎，第一时间在包括微信的应用全家桶里深度集成 DeepSeek-R1；再比如据说字节开启了深度反思，在已经有了足够决心「All in 大模型」后，怎么才能在技术提升的效率，和对业务需求的支持中有效做好平衡。
过去两年来，AI 领域动不动就变天已经是行业日常了。我想起了今年初在北京举办的英伟达答谢宴上，Manus 首席科学家季逸超（Peak）问黄仁勋，AI 领域接下来发生什么事情会让他觉得意外和惊讶。老黄的答案是「nothing」——这就是个不可预料的产业阶段。
小公司都是拼敏捷和速度的，这波冲击的影响其实还好。但是对大厂来说，我觉得挑战可能更大些，因为管你是不是有个庞大的「战略部」，怎么在不可预料的产业发展阶段，为一个庞大的组织定战略，必定是个很「酸爽」的挑战。
过去几个月，在财报会等这样的场合，国内大厂逐步对外放出自己的 AI 战略，但大多比较碎片。我最近集中研究了一下阿里，发现它的这些战略碎片已经能有效「拼图」成一个比较明确的画面，一些战略意图正在「水落石出」。
客观说，阿里没有真正「发布」过自己的 AI 战略。但我觉得，阿里可能是国内第一个形成明确的 AI 3 年计划和 10 年目标的巨头。更重要的是，似乎阿里内部已经悄悄全体系地对齐完目标和任务，开始大军团的行军。
这个「大厂」在 AI 时代的目标和行动，必然对产业带来影响，今天不妨就这个我拼图拼出来的「阿里战略」，拿出来大家一起讨论讨论。
先说个简单纲要。如果套用「使命、愿景、价值观」这个行话，来定义下阿里巴巴在 AI 时代的「目标，结果和方法」，它大概是：
AGI 必须是阿里巴巴追求的首要目标
阿里巴巴一定要成为亚洲最大的 AI 时代基础设施和最佳 AI 实践
开源！开源！开源！
01
AGI，为什么必须是阿里
在 AI 时代最重要的战略目标
估计很多人都看到了阿里在今年开年的财报季上重回高增长。阿里云的 AI 相关产品更是连续六个季度保持三位数百分比的增速。在这个财报会上，CEO 吴泳铭第一次系统讲了，AI 时代阿里要基于自身的能力优势和禀赋，抓住哪些机会。
先来看下阿里目前在 AI 产业的实际状况：眼下，阿里云、Qwen 模型家族及其开源生态、再加上淘天和夸克等诸多 ToC 应用场景，让阿里至少是亚洲市场上最不可小觑的 AI 领域的玩家。这必然是阿里在当下判断自身 AI 机会的起点，也是未来三年乃至十年的机会。
另一方面，阿里「让天下没有难做的生意」在 AI 时代的延长线，必然还是要为千行百业的 AI 创新和转型提供基础设施。这意味着，从算力到模型再到应用的每一层平台型机会——阿里云、Qwen 模型家族及其开源生态、应用平台都需要持续进化。
而这次财报会上，吴泳铭明确了在手里的牌和未来的产业目标之间，最重要的那个任务——他的原话是：「第一个目标，必须以追求 AGI 的实现，不断追求突破模型的智能能力的边界」。
阿里这个级别的大厂说会「努力追求 AGI」，这不新鲜，也确实有资格说。但阿里说这句话到底有多认真，可能还是要看下这件事对阿里巴巴实际的意义。
其实这波 AI 浪潮出现后，这个技术变量对国内大厂们的心理投射可能是不同的。今天先不说字节和腾讯的「心理状态」是什么样的，反正我觉得对阿里来说，AGI 是阿里业务「转守为攻」的关键方向，这是它必须坚决以 AGI 为第一目标的原因，甚至没有退路。
多年来，随着拼多多和抖音电商的崛起，阿里电商领域的阵地都是在被「进攻」，是明显的守势。而另一个重要业务云计算也类似，阿里云同样走过弯路，之前一段增速常年维持在个位数，这也给了火山引擎、百度智能云等更多力量「小刀割肉」的空间。
「守」意味着什么？「小刀割肉」意味着什么？估计没有人比阿里更知道这种被动的无奈滋味。2023 年 11 月 29 日，阿里市值即将被拼多多反超时，阿里内网上流动的一条条帖子，写满了一个个曾经的骄傲少年落寞、无奈与不甘的样子。也是在那个晚上，阿里的创始人马云罕见发声「坚信阿里会变，阿里会改」。
而他的下一句话是 AI 电商时代刚刚开始，对谁都是机会，也是挑战。
守是守不住的，那么怎样攻出去？就在这个时间点，时代给了阿里一个新的变量——AGI。说的更明确点，通用人工智能就是一次根本性的生产力升级。一切业务竞争、产业格局、利润和商业模式，归根结底都是「生产关系」，而生产力的根本性变化，才是改变原有态势的最重要突破口。
很多人应该都记得阿里巴巴联合创始人、董事会主席蔡崇信提过内部对「过去几年阿里落后了」的反思，他提到本质是忘记了真正的客户是谁，比如没有给使用 App 进行购物的用户提供最好的体验，没有真正关注给用户创造价值。
而所谓「忘记了」，其实就是在对应目标上「资源投入不足」。商业世界的真相是，一个组织能与时俱进地不断创新，保持引领时代，较少来自于「高瞻远瞩」的某个神级决策，更多是长期在正确的方向上，有持续的足够资源投入，甚至是「有意义的浪费」。
任何公司都是有限资源，在被越来越多力量「小刀割肉」的环境下，寸土必争地死守阵地，被动的应对和条件反射型的追赶，是不能逆转局面的，这是被分割包围的死局。今天阿里巴巴需要集体突围，恰恰需要回到当年创立时候的能量场——就像那时候用互联网这样的先进生产力获得「无限资源」，未来无论是交付更好的用户体验、带来更高的运营效率、还是让用户、商家和平台，这个商业系统里的每一方都获得更大收益，都需要新的生产力增量，那么就只有提升生产力才能真正解决问题。
说到底，「追求 AGI」之所以必须是阿里巴巴在这个时代的第一个目标，就是阿里巴巴意识到当年他开启的革命，还远远没有胜利。必须要抖擞精神，回到阿里巴巴的原点，继续用「先进生产力」把革命进行到底。
因为唯有一直做革命者，才不会被革命。
02
三年 AI 基建期，要实现什么目标？
大逻辑梳理完，我们不妨看看阿里有什么可以看到的明确目标。目前看，未来三年将会是阿里巴巴重要的 AI 基建期。
结合阿里的业务特征和 AI 战略，吴泳铭也在今年 2 月的财报会上给出了更进一步的战略地图。其中最明确的是未来三年，阿里将在三大领域加大投资力度：
AI 和云计算的基础设施建设；
AI 基础模型平台以及 AI 原生应用；
现有业务的 AI 转型升级。
在这之中，AI 基础设施是当下最确定的机会，吴泳铭给出了明确的投入预期——未来三年，是阿里集团历史上云计算和 AI 基础设施建设周期最大、最集中的三年，将投入超过 3800 亿元，用于建设云和 AI 硬件基础设施，总额超过去十年的总和。
这笔明确的投入预期，源于阿里云 AI 相关产品收入连续六个季度三位数同比增长背后看到的行业信号，客户需求持续增长，而且增速超越原先判断。尤其今年春节后，DeepSeek-R1 带动了整个行业 AI 推理需求的激增。阿里云新增的客户需求中 60�0% 以上都是用在推理上。
其实拉远看，当 AI 从训练扩大到推理阶段，AI 云计算的需求空间和机会才刚刚开始。
过去两年半，从 ChatGPT 带来的生成式 AI 计算，到 Deep Research、Manus 所代表的 agent 计算，再到未来 AI 改变物理世界的具身智能和自动驾驶，每一次 AI 技术迁移和成熟，都会使得计算量指数级增长、再增长。
不说远的，现在问一次 ChatGPT 推理成本几乎为 0，但问一次 Manus 需要 2 美金，因为后者会不断把上一个 token 作为下一个 token 生成时输入的上下文，进行感知、规划、行动一步步推理出来，一次提问背后是数十上百次推理模型的调用和计算。
AI 推理带来的新机会和空间，也意味着眼下正是 AI 云计算巨变的窗口期，推动供给侧 Infra 层计算架构的优化和升级。换句话说，上一个时代既有的计算解决方案，未必就是新时代里最好的选择，创新空间巨大。
比如 DeepSeek 在 Infra 上取得的成效，意义不亚于 DeepSeek-R1 的发布。DeepSeek 的做法提出了 AI 时代 Infra 优化的目标：通过软硬一体优化，而非买最昂贵的硬件，AI 计算能够做到什么程度的极致利用率，来提高单位时间的 token 吞吐量、降低计算时延。这也决定了推理成本的降低以及 AI 应用的进一步渗透。
两年前，我去硅谷拜访 SambaNova 时，听创始人&CEO Rodrigo Liang 讲要从软硬一体的整体设计来满足 AI 时代的计算需求时，推理计算的优化还没有现在这么刚需。现在 SambaNova、包括其他云厂商、芯片公司、推理算法公司、模型公司都发力 AI Infra，风起云涌中也有一批新公司像 Fireworks、Groq、Cerabras 等正在赢得越来越多 AI 应用开发者的采用。
国内也是这样，AI Infra 公司是过去两年最热门的创业项目，芯片、互联、推理算法、异构计算集群等等都在 AI 新技术下，迎来升级的新机会。
阿里这样的巨头，在 AI Infra 风起云涌的巨变时刻，未必能做到创业公司的机敏，那么就应该做好大公司的份内事——在一切未知、一切未定之时，投入就是最确定的事。而亚洲最大云厂商的 ToB 基因，也会让阿里在探索 AI 时代云计算时有更多优势。在我看来，这才是阿里三年投入 3800 亿的战略坚决背后的逻辑。
当然，对于未来三年集中建设周期的这笔投入，阿里大概率是看到了明确的路径来同时转化和促进业务。
第一：让 Agent 能力「钉」进产业。
对于阿里云服务的 SaaS 和企业内部软件客户来说，他们正在经历从提供工具到提供生产力的转型期，AI Agent 让这群软件公司可以直接交付可靠的结果。在可见的未来，很多企业内部的系统都会逐渐变成由相当多的 AI Agent 互相连接、互相调用，来帮助企业提效，甚至能够帮助企业完成一些非常重要的决策工作。这里面有相当多 SaaS 软件以及背后的 PaaS 各方面升级的机会。
同时，AI 时代，钉钉在整个企业软件市场以及企业协同市场，可以成为新的入口和界面、形成与其他软件生态或者说 AI Agent 的有效协作，这会进一步增加对云计算的需求。当然这个的前提，是钉钉需要更加锐利地推动「从提供工具到输出生产力」的产品变革。
可以预料，未来一段时间，钉钉需要重新聚焦到产品，带动云的价值不是目标，而是把产品做好的结果。
第二，通过加速模型技术、建立开源领导力，寻求生态和云能力的价值。
其实这个增长路径在过去阿里云的表现上被验证了，极客公园社区的很多创业者和开发者都跟我分享，别看开源模型好像不赚钱，只图技术品牌，但其实，Qwen 系列开源模型给阿里云带来了实实在在的收入增长，可以说是过去一年多阿里云最好的销售。
Qwen 开源模型家族的采用率其实很高。因为相比于一个通用的模型 API，大部分企业会基于开源模型结合自己的场景数据做进一步开发，高效、优质的 Qwen 开源模型几乎是最受企业和开发者欢迎的模型。根据全球最大 AI 开源社区 Hugging Face 的数据，截至 2025 年 2 月，阿里云通义千问（Qwen）开源大模型的衍生模型数量已突破 10 万，稳居全球最大开源模型榜首。
选择了 Qwen 开源模型，部署在哪朵云上？一个很自然的选择就是购买阿里云，因为使用整个通义以及通义的衍生模型，在阿里云上面运行效率最好。
同时，在后训练这个阶段，对于模型定制化以及能够适应各个不同行业，甚至不同的私有化数据，会有非常大的市场空间，这上面会产生非常多的创造价值的空间。未来也会有非常多的专业模型或垂直模型托管在云上，这是 Qwen 开源生态繁荣的另一个好处。
现在，随着开源模型的迭代速度，基座大模型上大家的差异其实在慢慢变小，开源模型变得越来越可用。再加上基于 OpenAI o1 或者 DeepSeek-R1、QwQ-32B 这样的推理模型成为主流，所需要的云计算只会越来越多。因为无论开源还是闭源，最终大部分模型都要托管在云上。因为这么巨大的模型所计算的量，只有在云计算网络上才会具备最高的效率。通过遍布全球的数据中心，才能以更快速的方式输送给全球的应用开发者。
第三，MaaS 会成为云的商业模式中非常重要的组成部分。
尽管大部分企业客户会基于 Qwen 开源模型做后训练和二次开发，但也有不少开发者会选择「模型即服务」，通义 API。从阿里云过往 6 个季度的增长看，使用通义 API 的客户，会带动相当多其他云产品的使用，这是非常明显的客户关联销售的效果。所以某种程度上，通义虽并不见得直接带来非常大的收入，但对于云的商业模式来说是非常重要的组成部分。随着模型能力的持续提升，以及未来客户需求的提升，API 收费也还是会作为模型最基础的变现方式存在。
所以对阿里而言，无论未来模型能力和 AI 应用如何演进，AI 和云计算基础设施都有非常明确的商业模式，那就是云计算网络。如果人工智能是未来最大的商品，类比电的话，那么云计算网络就类比于现在的电网。
同时，AI 时代，云计算仍是比拼规模效应和网络效应的生意。尤其现阶段规模效应非常重要。上述三种明确路径带动阿里云持续做大规模，一方面会带来更多客户或者客户使用场景，另一方面也会改善整体投入成本。
03
要改变世界，先改变自己：
阿里需要在 AI 时代成为榜样
AI 基础大模型和原生应用是阿里在 AI 时代的第一战略目标，AI 基础设施是确定性的机会和投入。眼下，阿里还有自己的「修炼」——阿里电商和其他互联网平台业务，需要在 AI 时代的新机会面前，依旧闪耀成榜样。
眼下，AI 技术升级，为阿里众多的互联网平台业务带来了大幅提升用户价值的机会。从这个角度出发，阿里也将持续提升 AI 应用的研发投入以及算力投入，运用 AI 技术深度改造升级各业务，把握 AI 时代的新发展机遇。
其实在阿里生态系统内， AI 的动作一直很积极，即便去年 OpenAI o1 出现之前，行业在怀疑「预训练放缓、AI 的能力上限是不是就这样了的」那段时间，各个应用也没有放缓 AI 的脚步，而是从业务本身服务好用户的角度持续渗透 AI。就拿钉钉来说，从 2023 年的智能助手「斜杠」到今年企业内的 AI 搜索和 Agent 能力，明显能帮我更顺手地完成很多工作了。
结合目前 AI 技术能实现的能力，目前，阿里对于 AI 应用突破大概有三个明确的方向：
首先是生活消费的入口，这也是阿里的根基。
今年 2 月，阿里巴巴电商事业群 CEO 蒋凡在财报会上表述国内电商要提升用户体验和粘性、提升营商效率，中长期目标是健康的稳定市场份额。
在这些目标上，据阿里内部消息说，AI 正在开始发挥作用。最近在 AI 技术的改造下，淘宝在加强与消费者的互动和促进交易效率方面都有相当大的提升，淘宝内部也有很多在研发的项目，预计 2025 年会逐渐推出。总体的方向是，阿里判断 AI 技术在购物决策相关的很多消费领域的应用上，对于淘宝的用户的价值提升有非常大的空间。
第二个阿里的「突出部」，是很多人还没有真正认真观察的夸克，这个产品可以说是阿里集团内部第一波冲到大众面前的 AI 产品。过去一年半，夸克围绕几千万互联网最年轻的一群用户加速迭代，产品的目标很可能已经是「用 AI 能力把自己升级为国民级工具」。
目前阿里集团内部定义的 AI to C 产品，主要是夸克和通义两个 App。夸克事业部成立于 2021 年，是当时的智能信息事业群中最被重视的业务之一。2023 年，在 AI 驱动的战略下，夸克也被提升为阿里第一批战略级创新业务。
现在夸克在 AI 搜索领域应该已经是中国用户量最高的了。这里面 AI 大模型的应用对于用户搜索、生产力创作、工作提效，都有非常大的提升空间。比如最近夸克最新拿出来的「AI 超级框」，让用户看到了夸克作为超级生产力工具和 agent 的雏形，因为已经可以看到通过整合记忆功能和各种工具能力，提供了个性化服务。
随着夸克的业务机会进一步明晰，夸克明显也从集团创新业务，逐步上升为战略产品。证据就是在今年 3 月的最新组织调整后，阿里集团智能信息部总裁兼夸克 CEO 吴嘉，开始直接向阿里集团 CEO 吴泳铭汇报，强化夸克作为阿里 AI 旗舰应用的定位。
而阿里巴巴第三个 AI ToC 应用大概率就是高德，目的应该是探索用 AI 建立生活服务的新生活方式。
作为拥有 1.7 亿以上 DAU 的产品，高德对用户现在更多是导航工具，但未来肯定希望通过 AI 技术的应用，成为生活服务的入口。
就拿最近大火的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）来说，这是由 Anthropic 于 2024 年推出的协议，它如同模型界的 Type C，为 AI 模型与各种外部数据源和工具之间搭建了桥梁，能让不同 AI 模型、软件工具和数据源实时理解彼此意图，自动组建任务协作网络。
很多人不知道，其实高德 API 是国内最早全面兼容 MCP 协议、推出 MCP Server 的。借助这一协议，高德将自身的地图服务与智能算法进行整合，以简单易用的地图服务接口。在这之后，很多企业和开发者在各种 AI Agent 应用中通过 MCP Server 直接调用了高德基于位置的各种服务。
当然，淘宝、夸克、高德这些只是阿里内第一批看到 AI 时代互联网平台产品的机会。随着 AI 大模型具备越来越强的智能能力，阿里的 ToC 平台机会估计还可能有很大不同。但毫无疑问，ToC 平台，也是阿里在 AI 新时代需要持续保持优势的战略重心。
而这里面除了阿里自己的探索，我觉得不排除也会开启投资——收购的外部通路。这会和目前国内比较积极的字节跳动，形成产业内两个「新动力」，对中国的 AI 创业者们可能也是好事。
至此，阿里巴巴在 AI 时代第一版本的「未发布，但正执行」的整体战略，大概已经完整呈现出来。客观的说，这个战略其实也没有太多出人意料的地方，大多是符合逻辑推理的必然。
但对阿里巴巴来说，一个从「被动应对」到「主动建设」的业务态势正在形成，让一个庞大的体系尽早完成「统一思想向前看」，这可能是迎接一个新时代最好的姿势吧。
本文源自：极客公园