后创业者接管钉钉AI业务阿里人才战略解析

6月11日，阿里宣布钉钉管理层调整，陈宇森出任钉钉CEO。

陈宇森，1992年生。相比钉钉此前几任掌舵者，他的履历显得很不一样。在他之前，钉钉的几任主要负责人，大多有一个共同特征：深度嵌入阿里体系，在层级里向上生长。陈宇森不是。他22岁从浙大毕业就去创业，做网络安全，公司后来被阿里云收购。此后，他又在游戏领域创业，2023年入职阿里云，转向AI Agent，带队做出MuleRun。

过去一年，阿里在系统性重构AI组织，这个任命是这条脉络的最新一步。当AI竞争从模型进入产品，大厂需要的管理者和背后的组织方式，似乎已经发生了变化。

模型之后，AI组织成为新战场

过去两年，AI行业最热闹的场面，基本都出现在新模型发布的时候。谁的推理能力更强，谁的代码能力更好，谁在排行榜上前进几名，都会迅速成为行业焦点。模型能力，曾经是观察AI竞争最直接的入口。

但进入2026年，问题开始变得更复杂。模型当然仍然重要，但只看模型，已经不够了。对用户和企业来说，真正重要的不是模型在测试里拿了多少分，而是它能不能被做成产品，进入工作流，帮人解决真实问题。

这是两件截然不同的事。前者更偏技术问题，靠算力、数据、工程；后者更偏组织问题，靠人、结构、判断力和执行节奏。模型是能力的源头，但从源头到商业价值之间，横着一段很长的路——产品定义、场景选择、用户教育、企业采购周期，每一步都需要真实的组织能力来推进。这段路，正在成为AI竞争的关键之处。

在全球AI产业内部，小团队、高自由度、长周期探索，正在成为一种重要的组织共识。推理时计算、稀疏化架构、AI参与研发本身——这些前沿方向高度不确定，传统季度KPI很难容纳它们。小团队在高不确定性中持续试错，正成为AI公司押注未来的一种方式。

国内大厂面对的也是同一道题，但起点不同。移动互联网时代积累的组织能力，以高压快迭、层级汇报、量化考核为特征，在确定性场景里高效，在AI产品这种高度不确定的创新环境里却容易产生摩擦。如何在现有的组织体量里，释放出真正适合AI时代的创新密度，是每家大厂都绕不开的结构性问题。阿里给出的答案，是从2026年开始的一系列系统性组织动作。

从ATH到钉钉换帅，一次组织升级

2026年3月，阿里成立ATH事业群（Alibaba Token Hub），将通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部整合进同一个组织体系，以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标，覆盖从基础模型研发到个人与企业端AI应用的完整链条。这次调整的意义，在于集团层面确立了一条围绕AI的新价值主线，让原本分散在不同事业部的力量，指向同一个方向协同运转。

在ATH的架构之下，阿里开始培育一种新的创新单元——“超级小组”。这些小组大多由95后、00后工程师构成，规模通常在3到5人，被授予直接与决策层沟通的权限，获得更宽松的算力使用权，没有短期量化指标的压力，被鼓励进行大胆的探索与尝试。集团也通过多种渠道，为这些年轻工程师创造与外部顶尖技术人才交流的机会。

这套机制的核心，是找到本来就有创造力的人，并为他们清除障碍。

产品的涌现速度，印证了这套逻辑的有效性。AI应用创建平台“秒悟”、多模态视频生成模型Happy Horse、开源世界模型Happy Oyster、智能体自主开发工作台Qoder——这些产品在2026年上半年密集亮相，背后都是极小的团队、极快的迭代节奏。

MuleRun是其中最早被验证的案例。这款AI Agent产品由陈宇森在阿里云内部创业时带队研发，从立项到成为明星产品，只用了大约半年时间。截至2026年5月，MuleRun已服务全球43个国家的企业和用户，单月付费超200美元的用户占比达34%。这是一组在Agent类产品中罕见的重度使用数据，意味着它已经走过尝鲜阶段，开始真正进入用户的工作流。

模型层的更新也在为这套组织实验提供底座。5月20日，阿里发布新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max，强化Agent相关能力。对阿里来说，模型能力不再只是单独展示，而是要与应用、工具和企业工作流形成更紧密的连接。

6月8日，阿里再次调整组织结构，合并通义大模型事业部与未来生活实验室，新成立Token Foundry事业部，Happy Horse、Happy Oyster等产品并入其中。至此，ATH形成了覆盖基础设施、模型研发、商业落地与前沿探索的完整梯队。

然后，6月11日，陈宇森接任钉钉CEO，成为阿里最年轻的事业部CEO。

为什么阿里要主动刷新组织与管理方式

陈宇森的履历，值得再仔细读一遍。1992年出生，浙大就读期间是国内顶尖网络安全战队蓝莲花的核心成员；22岁创办网络安全公司长亭科技；2019年公司被阿里云全资收购后，他没有就此稳定下来，而是继续在游戏领域创业；2023年入职阿里云，专注AI Agent方向；2025年带队做出MuleRun。

他的几个关键阶段，都发生在高度不确定的环境里，而不是在既有的组织框架内去执行任务。这种差异，在AI时代似乎变得格外重要。

因为AI产品也不是成熟的品类。它的产品形态高度不稳定，用户场景在高速演变，技术边界每隔几个月就会被重新定义。在这种环境里，最稀缺的能力不是执行力，而是在混沌中做判断的能力——能在信息不完整、方向不明确的时候，依然做出有质量的产品决策，并且快速验证、快速修正。

这种能力，很难只靠大厂流程训练出来。它通常来自创业经历：从0到1做过产品，经历过用户不买单、方向需要转型、资源极度稀缺时依然需要推进的处境。这些经历给人的，是一种对产品的本能判断，以及对失败的真实耐受力。

陈宇森身上有这两样东西，MuleRun已经验证了一次。

从更大的视角看，阿里这一轮组织变革，本质上是在系统性地寻找和释放这类人。ATH内部的“超级小组”是微型版本，给极少数有创造力的年轻工程师提供接近创业的环境和资源密度。陈宇森接任钉钉CEO，是这个逻辑在更大体量的产品上的延续。

大厂的组织惯性通常指向相反的方向——层级越多，决策链越长，确定性的需求越高。要在这种结构里为创始人型管理者开辟空间，需要真实的组织意愿，而不只是人事调整的包装。

钉钉的用户规模和企业渗透率，决定了它是AI Agent最重要的落地入口之一。把一个有完整创业经历、刚刚验证过一款Agent产品的管理者放在这个位置，至少说明阿里正在重新理解AI时代的产品竞争——真正稀缺的，不只是稳定运营大盘的能力，也包括在不确定中做判断、带团队快速试错的能力。

当然，创始人型管理者不是万能钥匙。钉钉是成熟的大盘业务，有庞大的企业客户，也有复杂的产品积累，MuleRun式的快速迭代能迁移多少，还需要时间验证。

钉钉换帅是一种信号。对阿里来说，重视AI Native人才的关键，在于把更适合AI时代的人，放到真正能改变业务的位置上。

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