千問三連發，阿里ATH加速讓Token流向物理世界

文 |楊玨

編輯 | 嚴方

視覺設計：星船知造

正文共計：6380字

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阿里Qwen3.6 Plus的上線，意味著中國AI率先引爆了現實世界的“生產力燃料”。

這么說，基于幾個觀察：

AI企業有兩大高光時刻——技術金榜題名時，用戶市場落地日。通常這樣的高光不會打在一家企業身上，而這次，阿里用不到48小時就做到了。

先是4月3日早上，Qwen3.6-Plus沖入知名大模型編程盲測榜單Code Arena全球前二，坐實了最強國產模型的寶座。要知道，Arena是全球開發者對兩個匿名模型捉對PK，根據結果選擇優勝，進而累積成最終榜單。

作為全球公認的“技術測評”基準之一，Arena是對模型性能最嚴苛的考驗，Qwen被全球開發者認證蓋戳編程性能Top2。

4月4日早晨，發布僅1天的千問新模型Qwen3.6-Plus，沖上了OpenRouter的日榜榜首，單日調用量超過1萬億Token，OpenRouter官方認證這是“第一次有模型達此成就”，Qwen3.6-Plus奉獻了新模型發布最強勁的表現。

和Arena等偏“技術向”排行不同，OpenRouter是一個以實際調用量為排行依據的平臺，不妨理解為其排名更偏“市場向”。

從這個角度看，阿里千問正成為當下同時擁有技術金榜題名和全球開發者用腳投票的大模型。

不過，《星船知造》更關注的不是Qwen3.6-Plus在OpenRouter擊敗了哪個大模型，而是另一些細節：

一是大模型正式撕掉“聊天工具”的標簽，以“現實世界智能體（Agent）”的形態，開啟了對物理世界的接管。

Qwen3.6 Plus發布會中最耐人尋味的一個用詞，就是把Qwen 3.6-Plus定位成了“走向現實世界智能體”。

二是阿里為Qwen3.6-Plus的執行力，同步了一整套供應鏈。

最近三天，阿里密集發布了三個模型（點擊下圖可放大）

再把時間線拉長，3月23日，西門子在中國舉辦的首屆科技峰會RXD大會上，兩個意料之外的人物出現了。

一個是阿里巴巴集團主席蔡崇信，一個是宇樹科技創始人王興興�；ヂ摼W科技企業、人形機器人企業、和老牌制造企業站在一起，推廣基于AI的工業仿真產品。

上述動作嚴絲合縫地咬合在一起，指向了一個結論：

如果說過去兩年的 AI 競賽，大家還停留在卷參數和對話流暢度的溫室里，那么2026年 Qwen 3.6-Plus的發布，AI賽點徹底轉向了現實世界。

三箭齊發的阿里，正在讓Token加速流向現實世界。

01 新時代使命，劍指“Token工業化”

歷代工業革命的火種，一開始都沒幾個人能看懂。愛迪生宣布自己在研發電燈時，英國議會還對此專門開了個會——“電燈只適合給美國人看，完全不可能商用”。

阿里三連發之前，也有一個讓人“看不透”的動作。2026年3月16日，阿里巴巴正式成立 Alibaba Token Hub (ATH) 事業群，由集團 CEO 吳泳銘直接統帥，誓把Token“做大”。

Token即“詞元”，是AI處理信息的最小單位。它可以是一個完整的單詞“hello”，也可以是標點符號和數字，或一段音頻。

這些碎片化的信息，每一個都是數個Token。

為什么阿里要大費周章，把通義實驗室、MaaS、千問APP、悟空等部門全拉到一起，只為做好Token這一個東西？

因為一條淌在AI產業發展里的暗線已經漸漸明顯：Token，是新時代的石油。

source：pexels

如果沒有Token，AI連一句完整的話都聽不明白。

今年1月，國家電網宣布“十五五”期間，固定資產投資額預計4萬億，較“十四五”同比增長40%，創下歷史新高。這筆投資核心落點在構建更智能、更綠色的電網體系。

沒有電，就沒有Token；沒有Token，就沒有AI。

美國就吃了“缺電”的大虧�！缎谴臁反饲耙矊戇^，因變壓器、開關設備和電池等設備嚴重短缺，今年美國近半數的新建數據中心，可能會延期或取消。

中國是電力大國，但與龐大的體量相比，我們的跨境電能貿易規模卻不算大。

癥結在于電力是最難跨境交易的商品之一。特高壓只能送電到鄰國，液化天然氣需要昂貴的接收站，電池儲能運一箱電的成本比電本身還貴。

但AI對Token的渴求，帶來了新的變量。

電雖然不容易運到大西洋彼岸，但經由電力產生的Token，可以流向全球。誰能夠從電力大國變成“Token”大國，就能掌握AI時代的石油。

這一構想正在一點點實現。

OpenRouter數據顯示，2026年3月16日至3月22日，全球調用量最高的十大AI大模型中，中國AI大模型的周調用量為7.359萬億Token，連續三周超過了美國。

要知道，OpenRouter的美國用戶占比高達47.17%，中國開發者僅占6.01%。這更加客觀反映出了中國AI模型在全球范圍內的真實吸引力。

海外開發者熱衷調用國產大模型的原因只有一個——物美價廉，量大管飽。

依托內蒙、貴州等東數西算節點普遍0.4元/度以下的電價，中國用最實惠的能源，煉出了最具性價比的Token。以每百萬Token算，MiniMax M2.5和智譜GLM-5僅需0.3美元，Claude則高達5美元，價差接近17倍。

而當中國憑借領先的電力基建和有優勢的算力成本，把電力轉化為Token出口后，我們將從兩個方面改變全球產業格局——

第一，中國電力基建會成為全球AI產業的新基建。硅谷創業公司要靠AI Agent拉投資，就會用國產Token、消耗中國電力。

第二，國產Token將成為全球通用的生產力。無論是跨境電商的AI客服、外貿企業的營銷文案，還是工廠端的工業視覺檢測，一切皆可調用成熟模型，按Token數付費。

但《星船知造》注意到，要實現這一愿景，這條鏈條上存在一個斷層。

電力只是 Token 的原始能源，從“電廠”到“用戶終端”，誰來負責生產高純度的 Token？誰來建設高效的傳輸網絡？誰來教大家如何把 Token 用在刀刃上？

也就是說，從云端到物理世界，Token要創造真正的價值，少了“Token超級工廠”。

這次阿里組織變革的內核，是阿里在押注“Token工業化”。通過ATH，阿里打通了Token的全鏈路閉環：

創造Token（通義實驗室）：負責將算力提煉為高質量、高智能的模型能力。

輸送Token（百煉 MaaS 平臺）：通過標準化的接口，將 Token 高速、穩定、低門檻地分發給開發者。

應用Token（千問APP/悟空/創新應用）： 將Token轉化為具體的出行服務，解決實際場景問題。

最新發布的Qwen3.5-Omni、Wan2.7-Image以及Qwen3.6-Plus大模型，就是這個閉環交出的第一份亮眼成績單。有了更好的模型，就有更強的Token處理能力，以及更具潛力的價值空間。

我們以新發布的Qwen 3.6-Plus編程能力為例：

Qwen3.6-Plus定義了當下國產編程能力的最高水平。其編程能力已經超越了簡單的寫代碼。它能獨立拆解任務、規劃路徑、全程自測迭代。更“平易近人”的表現是，只用一句大白話，就能指揮它做出一個兼具視覺設計、交互邏輯和頁面跳轉的網站，把技術徹底下放。

為什么我們要特地強調編程能力？

從整條AI產業鏈上，編程能力是AI技術的“元能力”。它既是制約AI技術的瓶頸，也是撬動生態主導權的杠桿。作為技術上游，屬于“AI的AI”。

從技術層面上來說，人工智能編程能自主生成更優的代碼，實現AI設計AI的進化。從應用層面上來說，人工智能編程也是AI Agent爆發的基礎。

而 Qwen3.6-Plus強大的編程能力，意味著我們掌握了數字世界的萬能扳手。在復雜的現實場景中，這種能力可以被極限放大——

在智能制造領域，工程師不需要再手寫成千上萬行復雜的 PLC 控制邏輯，只需描述生產流程，Qwen3.6能一鍵生成精準的機械控制代碼并完成模擬自檢；

在企業數字化轉型中，過去需要半年的ERP系統定制，通過AI對業務邏輯的深度理解，可以在幾天內通過Token自動“編織”出一套適配的數字化管理工具。

通過ATH把Token工業化，再用Qwen3.6-Plus 模型給開發者下放最強的 Token 處理能力，這是阿里撬動新工業革命的起點。

電力化作Token，Token重塑工業。未來，當最好的模型提煉出智商最高的Token處理能力，物理世界就將迎來一場效率奇跡。

今天，中國正憑借強大電力基礎設施，將電力優勢轉化為Token優勢——而ATH對Token工業化的堅定押注表明，一家企業再次接起了自己的時代使命。

02 為什么是阿里？

上個月的英偉達GTC大會上，黃仁勛拋出了一個構想，未來要給工程師額外發放相當于薪資一半的Token配額，讓他們實現10倍的效率提升。

黃仁勛的邏輯很直接。算力即權力，Token即薪水。

理想很豐滿，但構想和落地之間，也有一個銀河系的距離。

當全球科技巨頭還在討論如何“分配Token”時，為什么第一個把Token真正做成有價值、能落地產品的，是阿里？

一方面，跨越十年的長線布局，讓阿里在訓練出更強Token處理能力的大模型上，具備了先發優勢。

很多人覺得大模型是近兩年的風口，但阿里巴巴其實是中國最早播下這顆種子的企業之一。早在2017年，阿里就成立了達摩院，在視覺、語言等前沿領域默默扎根；次年，平頭哥成立；2019年，大模型的研發同步啟動。

到了2021年，阿里已經跑出了全球首個10萬億參數的大模型M6，并在此后迅速形成了“通義”系列的完整矩陣。

長達數年技術深耕熬出來的底蘊，讓千問有了厚實的家底。正因于此，才能保持如此高頻、高質量的迭代。

最新的Qwen3.6-Plus，就在圖像、視覺等關鍵領域超過或逼近了Gemini和Claude海外頂尖大模型。這意味著，由無數Token組成的一張圖片、一段視頻，Qwen3.6-Plus有更出色的理解和處理能力，為千問落地物理世界奠定了技術優勢。

而全棧自研底座，撐起了阿里的Token工業化。

表面上看，阿里ATH跑通了“創造Token（通義）→ 輸送Token（百煉）→ 消費Token（應用）”的商業閉環。但水面之下，真正支撐起這座工業大廈的，是“芯片-云-模型-應用”的技術閉環。

芯片，為大模型提供算力。沒有自主可控的算力，Token工業化就是無源之水。

據美媒《The Information》報道，阿里平頭哥首代PPU的整體性能已經能對標英偉達H20，升級版甚至部分指標超過A100。這意味著在Token的最上游，阿里真正握住了不受制于人的生產資料。

截至今年2月，平頭哥的AI芯片累計出貨47萬顆，營收達百億級。

source：unsplash

云，是大模型訓練的底座。阿里對“云”的耕耘，始于2008年。

從2008年到2021年的十幾個春秋里，阿里巴巴不僅是靠自家利潤在喂養阿里云，更是用一種近乎偏執的戰略定力對前沿技術持續加碼。

在阿里云這片豐饒的技術“黑土地”上，先后長出了“飛天”（Apsara）、神龍云服務器、大數據計算平臺MaxCompute、PolarDB云數據庫等足以改變行業的產品。

如今，這朵長成世界前三的阿里云，讓千萬并發的 Token 洪流，能像自來水一樣低成本地輸送到全球開發者手中。

source：giphy

模型調用量，則證明了Token處理能力強不強。

2026年2月，國際市場調研機構沙利文發布的報告顯示，2025年下半年，中國企業級大模型日均調用量飆升至37萬億Tokens，環比增長263%。激烈的百模大戰中，阿里千問不僅穩居第一，份額從上半年的17.7%，幾乎翻倍增長至了32.1%

視野拉遠一點，刻上千問烙印的“Token”已經成為全球硬通貨。《星船知造》下圖（點擊可放大）大致梳理了亞馬遜、Airbnb、英偉達、微軟、Meta和李飛飛團隊，從硅谷獨角獸到數十個國家和地區的開發者，都用千問模型來構建新模型、新技術和新應用。

從硅谷到東南亞都認Qwen，以千問為核心，一整套AI大模型技術體系生態正逐步發育成熟，這也是有史以來第一次有中國公司能做到。阿里通過全尺寸、全模態的千問Qwen系列大模型，正撬動起整個Token產業

最后，Token在現實世界里照樣大有可為，最新發布的幾款Qwen模型，可以說就將Token的想象力砸向了制造與生產場景中。

比如，傳統的工業場景就是個數據孤島。機器的運行日志是代碼，攝像頭的監控是畫面，設備的異響是聲音，過去很難有一種技術能把它們無縫融合。 而Qwen3.5-Omni的全模態能力，就是打破這堵無形之墻的第一把鑰匙。

想象一下未來的工廠——工程師再也不用死磕枯燥的工控代碼，他們只需在平板上畫個產線草圖，對著麥克風說一句：“這里加個視覺檢測位，看到瑕疵就把機械臂移走�！盦wen3.5-Omni就能“聽懂”人話、“看懂”圖紙，直接自動生成復雜的機器控制代碼。

這一原生的多模態理解能力，也正用極低的Token成本，強勢拉平數字孿生的技術門檻。

過去，構建西門子這些工業巨頭的數字孿生模型，需要耗費巨大的專業人力去一點點采集數據和建模。但未來，通過解析音視頻，Qwen3.5-Omni可以直接“看懂”正在運轉的產線視頻，自動抽取出數字孿生初版參數。

相當于用AI自主的Token消耗，就干完了過去幾個月才能熬出來的工業仿真工作。

所以，阿里打造ATH事業部的野心，從來都不是再造一個只會聊天的ChatGPT。真正打磨的，是一套“工業互聯網 AI 操作系統”。

Qwen，就是這套系統中最核心的智能引擎。

03 打破“BU墻”，ATH讓AI加速長出手腳

《星船知造》此前在調研工業AI企業時有一個感受：想做好工業AI，必須要有強大的內部整合能力。

因為身軀龐大、業務繁多的企業，大多在漫長的發展過程中成立了一個個獨立的業務單元（BU）。BU的優勢很明顯：術業有專攻，單點突破。但每到新技術浪潮來臨，它的劣勢也很明顯：

一是協調低效。各BU平日各司其職，面對AI這一全新領域，要把分散的經驗、長板、痛點合成一股合力，是一項極其復雜的系統工程。

二是力量分散。考核指標不一，戰略優先級不同，就容易在長期投入上缺乏定力。

再回到阿里巴巴。此次ATH事業群由CEO吳泳銘直接統帥，體現了阿里押注“Token 工業化”的決心：打破BU墻，在最高維度上實現了資源最優調配。

當通義實驗室、百煉MaaS、千問、悟空等全部統一到ATH麾下，強大的整合能力與高效的協作機制已然啟動。

一個有力的證明是，阿里的AI正在這種高效協同下，加速長出手腳。比如，ATH旗下悟空，就在模型發布當天接入了Qwen3.6-Plus。

千問強，強在兩點。

一是技術進化——

Qwen3.6-Plus在系列編程權威評測中，其表現超越了2 倍乃至 3 倍參數量的 GLM-5、Kimi-K2.5 等模型，接近全球最強編程模型 Claude 系列。

在Code Arena榜單中，千問從Qwen3.5-Plus的1386分，大幅提升至新一代Qwen3.6-Plus的1454分，從第26位躍升至全球第8、中國第一，同樣印證了Qwen3.6編程性能的巨幅提升。

二是市場落地——

阿里巴巴的價值觀中有一條是“客戶第一”。這意味著，其每一次戰略投入都要和客戶需求綁定在一起。

在面向廣大C端用戶上，千問是全球首個能完成真實生活復雜任務的AI助手。更多閱讀《谷歌想象的未來，千問已率先抵達》

現在，ATH將Token全鏈路打通，產研一體化協同能力下，AI也在加速進入真實的B端戰場。

如果把Qwen3.6-Plus放進工廠的語境里，它的幾項核心能力升級，恰好對應了工業場景中的一個痛點

工廠里的老師傅腦海中有著寶貴的經驗，但那些“手感”和“直覺”無法被固化。傳統做法依賴“工業軟件+老師傅調優”，但每一次參數調整的理由都因現場情況而變——經驗無法成為可立馬復用的固定答案。

但Qwen3.6-Plus有幾個技術亮點：首先是“一目十行”。Qwen3.6-Plus默認支持100萬token的上下文窗口。大致相當于可在一次對話中，一次讀完《三體》系列的全部內容。

同時可以保留每一輪推理的完整思維鏈。

基于原生多模態數據訓練，Qwen3.6-Plus原生多模態能力打開了視覺智能體編程的想象空間，能基于界面截圖或設計稿完成從“看懂界面”到“生成代碼”再到“調用工具完成修改”的完整鏈路。

放在工廠里，這意味著什么？一條中等規模的某零部件產線，一天下來產生的質檢數據、人工操作記錄、老師傅調優……過去，要分析這些數據，需要先分段導出、清洗、整理，再喂給AI。但有了“一目十行”和完整思維鏈保留的能力，AI將可以自己“看”日志、對比歷史數據、調用設備手冊，最后給出結論。

Qwen3.6-Plus這種能助力真實制造場景的能力，正是阿里巴巴成立ATH后，產研一體化協同能力的體現。

ATH事業群打破了研發、云基礎設施與應用端之間的部門墻，使通義實驗室能夠基于百煉MaaS平臺和悟空等應用端的真實場景，進行更具針對性的模型訓練。

source：unsplash

阿里云與西門子、宇樹科技等硬件廠商的合作，也在加速構成從“大腦”到“肢體”的閉環

西門子近日宣布將虛擬仿真設備等核心工業仿真軟件搬上阿里云。

宇樹的人形機器人也可接入通義千問，獲取語音交互和環境感知能力。

要知道，全球許多工業產業的工藝參數都沉淀在西門子的工業軟件體系里。過去，這些知識是“封閉”的，但一旦更多工業知識和阿里云的算力打通，AI就能更好理解現實世界的工廠邏輯，能在復雜的現場做出毫秒級判斷。

同樣的，工業AI所有的思考、決策與訓練，最終都需要一個出口。人形機器人是這個出口的最佳載體——不同于只能完成單一任務的專用機械臂，通用人形機器人能走、能抓，還能適應非結構化的復雜工廠環境。

它是AI在現實世界中真正長出的“手”和“腳”。

以前，機器人訓練靠真實世界試錯，成本高昂�，F在，搭載了Qwen的機器人可以在數字孿生工廠里進行虛擬訓練，當模型在虛擬世界里“身經百戰”后，AI再將最優指令下發給實體機器人執行。

“Sim2Real”（從仿真到現實）的閉環就此形成，機器人的“養成”成本被降至前所未有的水平。

ATH正在加速讓Token進入真實世界：電力變成了 Token、Token變成了訓練、訓練再次帶來精準的工業賦能。

尾聲

Qwen3.6-Plus的發布，如果只被當作一次模型版本的更新，那就太可惜了。它真正的意義在于：第一次讓“大模型走出對話框”、讓Token流向物理世界這件事，有了可感知的樣本。

在OpenRouter這樣的全球真實交易場里登頂，也是國產AI引爆現實世界“生產力燃料”的新起點。它證明了中國大模型從技術金榜題名，走向了下一個高光時刻——在全球開發者的業務流水線上拿到了真金白銀的投票權。

AI不再只是聊天、寫詩、畫圖的“書房工具”，它的手和腳，可以是人形機器人；它的眼睛和耳朵，可以是工業企業數字孿生里的傳感器；它的血管里，流淌著中國西部數據中心用綠電生產出的Token。

而中國工業底牌，將不只是完整的產業鏈和龐大的市場。在Qwen3.6-Plus的強勢登頂背后，我們又多了一張牌——Token工業化。

當一個中部省份的中小工廠主，可以用千問模型優化自己的生產線時，工業智能也成為和今天的“水電煤”一樣普惠的基礎設施。

電力變成Token，Token變成知識，知識變成精準的工業動作——當最先進的AI模型與最完整的工業產業鏈深度咬合，中國新型工業的巨輪，就開進了一片前所未有的廣闊海域。

主要參考資料：

[1]4萬億元投資發力！國家電網“十五五”錨定新型電力系統建設.新華網

[2]推動綠色電力與算力協同布局.人民日報

[3]西門子搬上阿里云，工業仿真軟件接入千問.錢江晚報

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