阿里AI战略升级解读：林俊旸离场是转型必然

3月16日，阿里巴巴正式成立Alibaba Token Hub事业群，由集团CEO吴泳铭直接负责管理。

根据内部公告显示，Alibaba Token Hub将整合通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部。值得注意的是，这是悟空事业部首次公开亮相，其定位为“B端AI原生工作平台，致力于将模型能力深度融入企业工作流程”。

阿里巴巴将这些核心能力整合到一个体系中推进，目标非常明确：为即将到来的AI Agent时代构建完善的基础设施。

过去几年，阿里的AI资源分散在不同业务线各自发展。经过统一调度后，ATH就像一套完整的工业操作系统，实现了资源的有效整合。

模型研发集中在通义实验室，MaaS业务线将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。百炼对客户的商业化服务继续由阿里云提供。千问服务个人用户，悟空进入企业办公场景，创新应用团队持续探索新产品形态。

最终将实现从创造Token到输送Token，再到应用Token的全流程闭环，将AI的生产、运输、消费环节紧密衔接，形成最优解决方案。

阿里的这一战略调整并非无迹可循。

首先是近期OpenAI和Anthropic引发的AI Agent热潮。这表明AI已经进入生产力革命的第二阶段，即AI工业化体系时代。

与AI对话只是第一步，用户更期待AI能够直接完成任务，实现生产力的实质提升。这背后需要算力调度、平台服务、产品设计等多方面的协同配合。

其次是行业整合的趋势。ChatGPT发布之初，谷歌一度显得被动，外界多将其归因于技术差距。随着更多细节逐渐浮出水面，问题更多来自内部架构。

随后谷歌CEO将Google Brain和DeepMind两个团队合并，新团队才推出了Gemini这一重要产品，并逐渐形成稳定的推进节奏。这也说明当算力、模型和产品能力集中在一套体系时，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。

作为通义实验室旗下Qwen基模技术负责人，林俊旸一直倾向于维持百余人的小团队独立运作，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，也显然难以赢得全球激烈的AI竞争。

如果仍然停留在"实验室小作坊"的模式，难免会低估产业层面的变化。在这一点上，林俊旸只看到眼前一亩三分地，显然对AI产业化节奏的认知相对有限。

而当个人的视野与公司前进的脚步不合拍后，分道扬镳也是必然。

从产业逻辑来看，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显示，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。

在这一背景下，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Alibaba Token Hub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。