阿里AI变阵,背后是组织阵痛以及Token战争

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文 | 奇点湃

阿里巴巴,交出一份不及预期的财报。

3月19日美股开盘,阿里巴巴股价大跌近10%,盘中跌幅一度超过9%,市值跌破3000亿美元。

导火索是最新发布的2026财年Q3财报,表面上看,营收2848.4亿元,同比增长2%;剔除高鑫零售和银泰后,同口径增长9%,增速尚可。但利润端却明显失速,净利润156.3亿元,同比下滑66%,Non-GAAP净利润167.1亿元,同比下降67%,经调整EBITA下降57%。细拆之下,中国电商业务营收同比增长仅1%,直营业务及其他收入甚至出现零增长。曾被寄予厚望的本地生活板块,增速同样乏力。

一边是电商变现能力放缓,一边是云与AI的加注。昨晚的财报电话会上,阿里巴巴高层多次提及AI,似乎只谈将来。

就在财报发布前两天,阿里巴巴正式成立Alibaba Token Hub(ATH)事业群,与电商、云智能并列,成为集团第三个一级事业群。CEO吴泳铭亲自挂帅,麾下整合了通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部、AI创新事业部五大板块。

在官方表述中,ATH的核心使命被精炼为三句话:“创造Token、输送Token、应用Token”。Token,这个大语言模型处理文本的最小单位,被提升到了集团战略的核心位置。

ATH的成立,本质上是一次“削藩”。阿里把分散的AI能力重新收归麾下,让研发直接面对应用场景的反馈。与此同时,Token成为新的商业度量衡,阿里不再只看DAU、GMV,而是赌未来所有AI服务都将按Token消耗计费,就像用水电煤一样。

2026财年Q3财报电话会上,吴泳铭给出了更清晰的商业蓝图,他明确表示,预计商业化MaaS收入将会成为阿里云最大的收入产品。

但这些宏大叙事,并没能对冲掉核心电商业务增长停滞的利空。资本市场用跌幅给出了自己的判断:故事讲得再好,也要看基本盘。

从做模型到用AI,从技术竞赛到商业变现,阿里正在回答一个根本问题:在AI时代,它想成为什么?

组织重构,结束产模分离

要理解ATH,必须先看懂阿里此前的AI布局,那是一个典型的“诸侯割据”状态。

通义实验室深居阿里云之内,专注模型研发,考核指标是跑分和开源影响力;千问App团队隶属智能信息事业群,主攻C端应用,关注用户增长;钉钉自成体系,在协同办公领域探索AI落地。

这种分布式架构在追赶技术的阶段有其合理性,研发团队可以不被产品KPI绑架,关起门来攻克技术难关。但随着竞争进入深水区,这种模式的弊端开始显现。

ATH的成立,正是对这些积弊的一次彻底清算。

从组织架构上看,这是阿里近年来最大的一次AI业务整合。五大事业部形成完整链条:通义实验室负责“创造Token”,即模型研发),MaaS业务线负责“输送Token”,即平台分发,千问、悟空、AI创新三个应用部门负责“应用Token”,主要针对C端、B端和新场景。所有业务向吴泳铭直接汇报,打破部门墙,统一调度算力资源。

值得注意的是,在这一轮组织重构中,通义实验室并没有像字节的Seed或腾讯的混元那样,被单独提升为类似集团级研究中枢的存在,而是被放进了一个以Token为核心的AI业务体系之中。

这种差异背后,是阿里对AI竞争逻辑的理解:相比单点突破模型能力,更重要的是让模型快速进入真实业务场景,形成商业闭环。

吴泳铭的亲自挂帅,本身也是一个姿态层面的信号。此前QWEN团队向上汇报需要跨越多个领导层,林俊旸离职前他负责的QWEN团队向阿里云CTO周靖人汇报,周靖人向吴泳铭汇报,集团层面无独立AI事业群统筹。如今内部决策链路被缩短,算力分配矛盾与跨部门推诿问题,有了从根源上解决的组织基础。

从某种意义上说,ATH的成立算是对过去两年阿里AI战略散装状态的一次纠偏。

Token经济学,阿里想卖“水电煤”

在这次内部信以及刚刚发布的阿里财报电话会中,Token也被不断提及。

为什么是Token?Token是大语言模型处理文本的最小单元,可以简单理解为词或字。用户在AI助手上的每一次对话、企业调用API的每一次请求,都在消耗Token。

随着AI Agent的普及,Token的消耗量正在呈现指数级增长。

沙利文最新报告显示,2025年下半年中国企业级大模型日均调用量已达约37万亿Tokens,较上半年10.2万亿增长263%。在这个海量的消耗池里,阿里千问以32.1%的份额位居第一。

消耗量看似繁荣,但钱去哪了?国内大模型厂商普遍面临着高算力投入、低商业化回报的尴尬处境。

吴泳铭给出的解决方案,是将AI业务的核心指标从传统的DAU、GMV全面转向Token消耗量。

这种Token化的思维,实际上是阿里历史上的第三次平台化尝试。

二十多年前,阿里把商家平台化,卖的是交易机会。十年前,阿里把算力平台化,阿里云卖的是水电一样的计算资源。现在,当模型能力趋于同质化,算力不再是稀缺资源,如何高效、安全、低成本地产生和调用Token,成为决定企业竞争力的关键。吴泳铭想把智能平台化,卖的是Token消耗量。

在国际市场上,这种模式已成共识。OpenAI、微软等头部企业早已建立起基于Token消耗的计费体系与生态标准。

黄仁勋在刚结束的GTC大会上发表了类似的判断。他指出,数据中心将从以往单纯存储数据的“文件仓库”,变成源源不断生产智能的“Token工厂”。他甚至断言:“每一个SaaS公司都将变成AaaS(Agent as a Service)公司。”

阿里将ATH的目标定义为“创造、输送、应用”Token,实际上是在内部重构一条完整的AI供应链:

通义实验室是“发电厂”,负责创造Token,必须根据前端应用的反馈,持续迭代模型能力。2026年3月,阿里在重组ATH的同时,发布了Qwen3-Max-Thinking模型。

MaaS业务线是“电网”,负责输送Token。它需要构建高效开放的模型服务平台,让算力和模型能力能够高效、低成本地分发给千行百业。财报数据显示,过去三个月,百炼MaaS平台上公共模型服务市场的Token消耗规模提升了6倍。

千问事业部、悟空事业部、AI创新事业部则负责应用Token,这些海量真实场景数据持续反哺模型迭代,形成运转的数据飞轮。

阿里的逻辑是:当Token变成一种通用的基础物资时,谁的规模大、分发效率高,谁就掌握了定价权。

悟空出山,B端Agent贴身肉搏

在ATH的五大事业部中,首次亮相的悟空事业部最引人注目,也最耐人寻味。

3月17日,ATH事业群成立的第二天,钉钉召开发布会,正式推出企业级AI原生工作平台“悟空”。钉钉CEO陈航站在台上,发布了这款被寄予厚望的产品。

悟空被定位为B端AI原生工作平台,将模型能力深度融入企业工作流。它既是一款独立应用,也将直接内置到拥有超2000万企业组织的钉钉之中。

这个名号的背后,是阿里对B端AI市场的战略判断。尽管C端个人助手具备极高的流量想象力,但真正能实现商业闭环、产生持续消耗的,往往是B端的企业级工作流改造。C端立品牌,现阶段真正贡献海量Token和营收的,还得依靠B端。

与C端应用不同,B端AI面临的核心挑战是安全、可控和成本可计量。陈航在发布会上对此有一句非常精准的评价:“和市面上所有的龙虾Agent不一样,悟空天然就长在企业组织中,可以在真实的企业环境中安全使用。”

悟空给出的解决方案是“企业级三大核心能力”:权限继承、沙箱运行和Token成本可计量。用户只能在自身权限范围内操作,Agent在沙箱环境中执行任务,每一次调用都可追溯、可计量。

在B端AI战场,字节推出了云端的ArkClaw,主打低代码与飞书、抖音生态集成;3月9日,腾讯正式推出全场景AI智能体WorkBuddy,深度兼容OpenClaw所有技能,且无需云端部署,下载后连接企业微信即可远程操作。办公级Agent正在成为大厂AI竞赛的新赛点。

在3月19日的财报电话会上,阿里巴巴管理层进一步解释了ATH的业务逻辑:千问APP是应用层To C的个人助理,悟空则是To B的个人助理。同时团队认为AI应用层会有许多面向不同行业的垂直应用,因此在应用层外还需要一个强大的MaaS业务,这是贯穿在模型和应用之间的渠道。

从组织整合到Token经济,从千问C端到悟空B端,阿里的AI战略正在经历一场从散点到体系、从技术驱动到商业驱动的深刻转型。

这是一场迟到的整合,也是一次主动的变阵。当字节和腾讯纷纷将研发力量收拢为集团中枢,阿里选择了另一条路:以Token为纽带,将研发、平台和应用重新捆绑,打造一个从技术到商业的完整闭环。

但对于阿里来说,ATH的成立只是第一步。真正的考验在于:

第一、能不能真正拆掉长久以来的部门墙。团队的基因、工作方式、考核标准完全不同,要真正打破部门墙、形成合力,难度不小。

阿里历史上有过多次组织整合的尝试,但效果并不理想,很多部门依然各自为战。这次ATH的整合,如果利益边界划不清,团队之间不能真正协同,那么ATH的成立就失去了意义。

第二、能不能持续加大研发投入。ATH这套复杂的“Token供应链”是建立在自家模型性能之上的。如果通义实验室产出的Token在质量、长文本处理能力或多模态理解上被竞争对手拉开差距,那么整个ATH庞大的供应链,可能会面临产能过剩的风险。

第三、能不能快速推动AI应用落地,把Token的价值转化为实实在在的商业收益。吴泳铭在财报电话会上给出了时间表:未来五年,包含MaaS在内的云和AI商业化收入突破1000亿美元。

这个目标意味着,阿里AI业务要在五年内完成从百亿级到千亿级的跨越,这需要悟空承担起相当比例的营收贡献,也需要千问在C端市场坐二望一。

如果赌赢了,阿里将成为AI时代的电网,如果赌输了,这次部门整合可能会成为阿里历史上又一个昂贵的试错记录。

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