撰文| 吳先之

編輯| 郝 鑫

4月8日，阿里巴巴集團CEO吳泳銘發布內部信，宣布AI相關組織調整。

根據內部信，阿里巴巴在集團層面設立技術委員會，由吳泳銘任組長，成員包括周靖人、吳澤明、李飛飛。其中周靖人擔任技術委員會首席AI架構師，李飛飛負責阿里云技術以及AI云基礎設施建設，吳澤明負責集團業務技術平臺以及AI推理平臺建設。

與此同時，阿里還將通義實驗室升級為通義大模型事業部，由周靖人負責；李飛飛出掌阿里云CTO；吳澤明專注阿里巴巴集團CTO工作，淘寶閃購CEO職務由中供老兵雷雁群接任。

阿里在短短一個月內，通過兩次組織調整，全面收攏內部最強的技術力量和最核心的資源，將之投入到AI主戰場。

3月16日，阿里成立Alibaba Token Hub（ATH）事業群，建立以“創造Token、輸送Token、應用Token”為核心目標的新組織。此次調整，相當于圍繞Token，建立起一套面向市場的機制，從而完成內部資源的高效配置。

“經濟基礎決定上層建筑”，4月8日的調整則是《政治經濟學批判》序言中那句著名論斷的最好注腳。

AI攻堅用重器

從莫斯科保衛戰到庫爾斯克會戰，再到1945年的柏林戰役，朱可夫在回憶錄中反復強調“只有在某一段形成巨大對敵兵力優勢，進攻才能有效”的觀點。

后人將他的實戰邏輯歸結為“攥緊拳頭砸重點，不撒胡椒面”。

全球大模型競爭已漸至深水區，單點突破不再是勝負手，而是一場包括基座模型、多模態能力、推理優化、Agent落地、商業轉化在內的體系“會戰”。每一個環節都需要聚攏頂尖人才與持續資源投入支撐，任何分散與戰略猶豫，都是“撒胡椒面”。

阿里此次調整的重點便是順應體系化會戰的轉向，其戰略意圖從集團技術委員會和升級通義實驗室為通義大模型事業部可以得到印證。

面對一場迫在眉睫的會戰，只需要一個大腦，集團層面成立的技術委員會便是阿里的AI總指揮部。技術委員會的成立標志著阿里結束了“云、大模型、業務技術”三條相對獨立、分散的業務路線，進入統一指揮、統一調度、統一路線的戰時攻堅模式。

目前，國內巨頭組織適配AI，集中存在三類問題：模型團隊患算力不夠、云團隊患模型太重；業務技術總認為推理太慢、平臺團隊認為適配不佳；多頭管理與反復溝通，導致組織效率低下。

技術委員會人事安排的“精巧”之處在于，阿里AI的技術路線、模型方向、基建投入等大決策都會在委員會內解決，避免了組織內耗。

技術委員會由吳泳銘任組長，三名成員，周靖人、李飛飛、吳澤明分別對應大模型核心技術、云底座基建、全集團業務落地，構成了一條從模型研發到算力基建、推理部署到業務邏輯，最后落腳到商業化變現的完整體系。

如果用三個詞來總結此次的調整，應該是聚焦、分工和商業化，這一點在通義實驗室的改組上特別明顯。

周靖人卸下了阿里云CTO的職責，轉而專注于通義。而通義，從“實驗室”升級到“事業部”，不僅是名稱的替換，更代表了考核指標、資源配置和組織權責的重構。

以前的實驗室模式，目標偏向科研突破，核心任務是技術探索，并因此獲得聲譽和影響力?，F在成為獨立事業部，則意味著擁有獨立的預算權和商業定價權，甚至直接制定商業化策略。

調整從側面反映了阿里對目前AI競爭態勢的判斷。在行業普遍采取價格戰、開源策略的背景下，事業部建制能讓決策鏈路更短、動態化調整定價、直接面對市場。

阿里也在明確告訴市場，隨著性能強大的模型驅動各行各業的應用場景拓展、吸引各行各業的應用，通義大模型將會是一個可以自己造血、養活自己，甚至反哺阿里的成熟業務。

模型提速進行時

市場很殘酷，周期性地上演著優勝劣汰。但另一面又很仁慈，給予著敢闖敢拼者回饋。

僅從技術視角觀察，從基座模型到推理優化，從多模態到AI Agent能力，但凡有公司能實現單點突破，就能被世界所看到。

而阿里在AI上一直堅持的是“全面開花”策略，在與我們接觸的行業人士中，給出了“全模態”“全體系”“開源”的標簽。

這樣的策略背后投入資源雖重，但優勢很明顯。單點更多體現了押注和賭的成分，前提得保證認定的方向沒有出現大的偏差，一旦遇到重大技術轉向，很難全身而退，甚至功虧一簣。全面All In則為阿里這類公司提供了更多的空間，既可以實現階段性的“單點開花”，也可以為未來降低風險。

反映在客戶市場更是如此，模型性能不是唯一指標，模態類型、尺寸大小、嵌入到工作流的絲滑程度，都有可能成為客戶為模型買單的理由。

這段時間，阿里連發模型，在性能和受開發者歡迎程度上都名列前茅。

4月2日發布的Qwen3.6-Plus，專攻編程能力，能夠通過視覺進行編程。僅發布一天，該模型就沖上了大模型API調用平臺OpenRouter的日榜榜首。

OpenRouter官方數據顯示，Qwen3.6-Plus的日調用量突破1.4萬億Token，打破了該平臺的單日單模型調用量的全球紀錄，這是全世界開發者用腳投票的結果。

4月1日發布的圖像生成與編輯統一模型Wan2.7-Image，是目前最接近Nano Banana Pro的國產模型。該模型的核心是精準控制、創作提效，主要解決AI生圖中同質化和不可控的痛點。

3月30日所發布的Qwen3.5-Omni，是一款全模態大模型，最大的亮點在于原生集成了文本、圖像、音頻、視頻的理解與生成能力，能像一個“數字感官中樞”一樣與物理世界進行實時互動。

三款模型各有所長，體現了阿里AI在不同領域的作戰能力。在最新一季財報電話會上，吳泳銘被問及阿里AI優先級時表示，優先級毫無疑問是打造智能能力最強的模型。

目前來看，阿里的組織架構調整正在成為大模型加速發展的助力。

2026年無疑是全球AI競爭的關鍵一年，新一輪組織架構調整之后，阿里AI將持續提速。

AI，正在讓阿里再攀高峰

作為今年組織調整的發令槍，ATH事業群的設立有一則趣事。

ATH的縮寫，不僅是Alibaba Token Hub的縮寫，也可以隱喻“All Time High（預期股價歷史新高）”。

在我們跟相關阿里人士交談中，感覺到了阿里內部前所未有高漲的氣勢。

一次架構調整只是斷面，阿里圍繞AI的一系列調整，浮現出了更為清晰的全棧體系。

一切動作始于去年2月，阿里宣布未來三年投入超3800億元，用于云和AI硬件基礎設施建設。這筆投資超過了過去十年的投入規模之和。

同年9月，吳泳銘明確了投入的方向，3800億投入是希望推動AI從智能涌現向自主行動，并向自我迭代演進，目的是實現ASI。

去年，全球大模型交鋒已頗為激烈，所有入局者都意識到算力資源這類基礎設施將會是制約發展的關鍵環節。

今年財報電話會上，平頭哥自研GPU芯片實現規?；慨a，截止2月底，累計交付達47萬片。直到平頭哥GPU的規?；慨a，阿里才徹底打通了AI全棧布局“最后一公里”。

與此同時，阿里AI在B端與C端同時發力。

B端市場，阿里圍繞通義千問，通過阿里云百煉平臺滲透到千行百業，從Agent到頭部企業借助AI改造、重構傳統產業的生產與運營模式。C端市場千問APP在接入整個阿里生態后，終結了停留在對話的Bot，靠“能辦事”為用戶提供高效的智能助理服務。

此外，一個月前成立ATH事業群，阿里AI還完成了B端與C端兩條清晰的體系化調整。

阿里整套戰略的核心，可以看作一個“鐵三角”。其中，強大的基礎設施是根基，統一的組織架構是中樞，繁榮的應用生態是出口。這種“芯片-云-模型-應用”環環相扣的系統性優勢，正是阿里試圖在AI時代建立，其他對手又難以復制的核心競爭力。

對阿里而言，2026年是關鍵的一年，上面的構想從藍圖變為了現實。而接下來，迎接阿里的是加速和奔跑。

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