解秘阿里AI战略：从未发布，但已开始狂奔_风闻

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%-70% 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。

*头图来源：视觉中国

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