鞭牛士
3 月 16 日,阿里巴巴正式成立 Alibaba Token Hub(ATH)事业群,由阿里巴巴 CEO 吴泳铭直接负责。
根据内部公告,Alibaba Token Hu 将包括通义实验室、MaaS 业务线、千问事业部、悟空事业部及 AI 创新事业部。其中,悟空事业部首次出现在公众视野,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 "。
阿里把这些能力放到一个体系里推进,目标很明确,就是为 AI Agent 时代提前搭好基础设施。
过去几年阿里的 AI 力量分布在不同业务线,各自往前推进。统一调度之后,ATH 就像一整套工业系统。
模型在通义,MaaS 业务线会整合阿里相关技术体系,构建统一的内外部模型服务平台百炼。百炼对外部客户的商业化服务继续由阿里云提供。千问则服务个人用户,悟空进入企业办公场景,创新应用团队继续探索新产品形态。
最终完成从创造 Token 到输送 Token 以及应用 Token 的全流程,将 AI 生产、运输、消费整合在一起,达成最优解。
阿里的变化也不是无迹可寻。
第一个是近期 Openclaw 和 Anthropic 引发的 AI Agent 热潮。这说明 AI 已经进入到生产力革命的第二阶段,AI 工业化体系时代。
与 AI 对话只是第一步,用户更希望 AI 可以直接完成任务,完成生产力的提升。这背后需要算力调度、平台服务、产品设计一起配合。
第二个是整合的趋势。ChatGPT 刚发布的时候,谷歌一度显得有些被动,外界很多人把原因归结为技术差距。后来更多细节逐渐浮出水面,问题更多来自内部结构。
之后随着 CEO 将两支团队合并,新的团队才推出了 Gemini 这一大热产品,并逐渐形成稳定推进的节奏。也能说明当算力、模型和产品能力集中在一套体系里时,研发速度和产品推进明显加快。
再回头看此前通义实验室林俊旸的离职,也更容易理解。
作为基础模型团队的负责人,林俊旸一直倾向于维持一支百余人规模的小团队独立运转,更接近典型的研究型团队结构。
但行业发展到现在,协同发展已经变得无比重要。只盯着模型技术,过度关注开源社区的好评和下载量,很难承载一家互联网公司的整体 AI 战略,也显然赢不了全球激烈的 AI 竞争。
如果仍然停留在以模型为中心的技术视角,难免会低估产业层面的变化。在这一点上,林俊旸的判断偏向技术阶段,对 AI 产业化节奏的认识相对有限。
而个人的视野与公司前进的脚步不合拍后,分手也是必然。
从产业逻辑,中国公司也更容易成长为 "Token 型 AI 公司 ",核心原因在于应用密度、技术能力与算力成本形成了罕见的组合优势。
AI 算力服务器的耗电量通常是普通服务器的 20 — 50 倍,电力价格几乎决定了算力成本。
而中国通过 " 东数西算 " 工程把西部丰富的廉价电力直接转化为算力,再通过高速网络输送到需求集中地区,相比传统远距离输电减少了 5% — 10% 的能源损耗,大幅压低了算力使用价格。
据全球 AI 模型 API 聚合平台 OpenRouter 最新披露的周度数据,今年 3 月 2 日至 8 日,中国 AI 模型周调用量达 4.19 万亿 Token,美国同类模型则为 3.63 万亿 Token,这已是中国连续第二周实现反超。
在这个背景下,阿里建立以 " 创造 Token、输送 Token、应用 Token" 为核心目标的新组织,恰好与中国在应用密度和算力成本上的优势形成共振,也让阿里更有机会在 AI 时代成为以 Token 规模驱动的平台型公司。
再看 ATH,阿里的动作其实很清晰。AI 研发、平台能力、应用产品组织在同一条主线上,围绕 Token 运转,把能力带到真实场景。
附内部公告全文——
各位阿里人:
当下正处于 AGI 爆发前夜。大量数字化工作将由数以百亿计的 AI Agent 来支撑,而这些 AI Agent 将由模型产生的 Token 支撑运行,成为人类与数字世界交互的主要载体。
面向这一历史性机遇,集团决定正式成立 AlibabaToken Hub(ATH)事业群,建立以 " 创造 Token、输送 Token、应用 Token" 为核心目标的新组织。
Alibaba Token Hub 事业群由我直接负责,强化各 AI 业务战略协同,以 AI 重塑工作方式,保持敏捷组织。具体业务包括:
通义实验室:创造领先的多模态模型,不断追求基础模型能力上限,为集团和业界提供最领先模型。
MaaS 业务线:构建高效开放的模型服务平台和技术体系,支撑全行业 AI 生态。
千问事业部:打造最好的个人 AI 助手。
悟空事业部:打造 B 端 AI 原生工作平台,将模型能力深度融入企业工作流。
AI 创新事业部:探索各类 AI 创新应用,快速验证新模式、新市场。
以上调整即日生效。一起全力以赴!
吴泳铭
2026 年 3 月 16 日
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