阿里巴巴可能看清楚了，自我迭代，不僅是靠使用者價值和創業精神的迴歸，更需要的，是一場生產力革命。
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，整合 DeepSeek-R1 進一步發力「搜尋」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整合 DeepSeek-R1；再比如據說位元組開啟了深度反思，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，和對業務需求的支援中有效做好平衡。
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「釋出」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：
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AGI 必須是阿里巴巴追求的首要目標
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阿里巴巴一定要成為亞洲最大的 AI 時代基礎設施和最佳 AI 實踐
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開源！開源！開源！
01
AGI，為什麼必須是阿里
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稟賦，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臺型機會——阿里雲、Qwen 模型家族及其開源生態、應用平臺都需要持續進化。
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慧能力的邊界」。
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，這個技術變數對國內大廠們的心理投射可能是不同的。今天先不說位元組和騰訊的「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，阿里雲同樣走過彎路，之前一段增速常年維持在個位數，這也給了火山引擎、百度智慧雲等更多力量「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數——AGI。說的更明確點，通用人工智慧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 進行購物的使用者提供最好的體驗，沒有真正關注給使用者創造價值。
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——就像那時候用網際網路這樣的先進生產力獲得「無限資源」，未來無論是交付更好的使用者體驗、帶來更高的運營效率、還是讓使用者、商家和平臺，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。
02
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：
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AI 和雲計算的基礎設施建設；
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AI 基礎模型平臺以及 AI 原生應用；
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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 硬體基礎設施，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訊號，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慧和自動駕駛，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呼叫和計算。
AI 推理帶來的新機會和空間，也意味著眼下正是 AI 雲計算鉅變的視窗期，推動供給側 Infra 層計算架構的最佳化和升級。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 的釋出。DeepSeek 的做法提出了 AI 時代 Infra 最佳化的目標：透過軟硬一體最佳化，而非買最昂貴的硬體，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，推理計算的最佳化還沒有現在這麼剛需。現在 SambaNova、包括其他雲廠商、晶片公司、推理演算法公司、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專案，晶片、互聯、推理演算法、異構計算叢集等等都在 AI 新技術下，迎來升級的新機會。
阿里這樣的巨頭，在 AI Infra 風起雲湧的鉅變時刻，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 時代雲計算時有更多優勢。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，阿里大機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 和企業內部軟體客戶來說，他們正在經歷從提供工具到提供生產力的轉型期，AI Agent 讓這群軟體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 互相連線、互相呼叫，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 軟體以及背後的 PaaS 各方面升級的機會。
同時，AI 時代，釘釘在整個企業軟體市場以及企業協同市場，可以成為新的入口和介面、形成與其他軟體生態或者說 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，透過加速模型技術、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，極客公園社群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資料做進一步開發，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 開源社群 Hugging Face 的資料，截至 2025 年 2 月，阿里雲通義千問（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，在阿里雲上面執行效率最好。
同時，在後訓練這個階段，對於模型定製化以及能夠適應各個不同行業，甚至不同的私有化資料，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，只有在雲計算網路上才會具備最高的效率。透過遍佈全球的資料中心，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，那就是雲計算網路。如果人工智慧是未來最大的商品，類比電的話，那麼雲計算網路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路效應的生意。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。
03
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」——阿里電商和其他網際網路平臺業務，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，為阿里眾多的網際網路平臺業務帶來了大幅提升使用者價值的機會。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使用者的角度持續滲透 AI。就拿釘釘來說，從 2023 年的智慧助手「斜槓」到今年企業內的 AI 搜尋和 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使用者體驗和粘性、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，據阿里內部訊息說，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專案，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，對於淘寶的使用者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，夸克圍繞幾千萬網際網路最年輕的一群使用者加速迭代，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，是當時的智慧資訊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 搜尋領域應該已經是中國使用者量最高的了。這裡面 AI 大模型的應用對於使用者搜尋、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」，讓使用者看到了夸克作為超級生產力工具和 agent 的雛形，因為已經可以看到透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，阿里集團智慧資訊部總裁兼夸克 CEO 吳嘉，開始直接向阿里集團 CEO 吳泳銘彙報，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 應用大機率就是高德，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，高德對使用者現在更多是導航工具，但未來肯定希望透過 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 模型與各種外部資料來源和工具之間搭建了橋樑，能讓不同 AI 模型、軟體工具和資料來源即時理解彼此意圖，自動組建任務協作網路。
很多人不知道，其實高德 API 是國內最早全面相容 MCP 協議、推出 MCP Server 的。藉助這一協議，高德將自身的地圖服務與智慧演算法進行整合，以簡單易用的地圖服務介面。在這之後，很多企業和開發者在各種 AI Agent 應用中透過 MCP Server 直接呼叫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 時代網際網路平臺產品的機會。隨著 AI 大模型具備越來越強的智慧能力，阿里的 ToC 平臺機會估計還可能有很大不同。但毫無疑問，ToC 平臺，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「未釋出，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。
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