導讀

天才離場，留下團隊與理想的碰撞，以及 AI 商業化的壓力考驗。

凌晨的告別

3 月 4 日凌晨零點十一分，林俊暘在 X 上發了一句話："me stepping down. bye my beloved Qwen."

就在十幾個小時之前，千問還啱啱開源了四款小尺寸模型，馬斯克親自讚好，說了句"令人驚歎的智能密度"。而三天前的 3 月 1 日，馬雲、蔡崇信、吳泳銘罕見地同框出現在杭州雲谷學校，暢談 AI 時代。阿里啱啱把 B 端和 C 端品牌統一為"千問"，通義實驗室、 阿里雲 、平頭哥組成的"通雲哥" 黃金 三角也第一次浮出水面。

所有的信號都指向同一個方向：千問是阿里 AI 的全部賭注。而就在這個萬事俱備的節點上，那個親手把千問推上全球開源第一寶座的人，說了再見。

消息傳開後，代碼方向負責人惠彬原、後訓練研究負責人鬱博文，以及數位年輕研究員，同一天提出了離職。有人在推特上寫道："Qwen is nothing without its people."，這句話借用了 2024 年 OpenAI 內鬥時員工刷屏的那句話，但此刻用在這裏，分量一點也不輕。

一百人的奇蹟

林俊暘和千問之間到底是什麼關係？

1993 年生人，林俊暘碩士畢業進達摩院，2022 年接手千問技術方向，成為阿里史上最年輕的 P10。重點是他帶着一百多人的團隊，只是字節 Seed 團隊的十五分之一，卻在三年內開源了超過四百個模型，參數規模從 0.5B 覆蓋到 235B，把 Qwen 做成了 HuggingFace 上下載量排名第一的開源模型家族。國內無數中小企業、創業公司、科研團隊，都在這個底座上搭建自己的 AI 產品。

而且這一切是在資源長期緊缺的情況下完成的。多位千問成員透露過，團隊在算力和基礎設施建設上一直缺乏足夠支持，外部創業公司買阿里雲的算力用得順暢，內部研發反而捉襟見肘。有人說這叫"用不對稱的資源打對稱的仗"，說實話，這種局面能維持三年本身就是個奇蹟。

奇蹟是怎麼發生的？不是靠堆人頭，是靠一種很難複製的東西，一支方向高度一致的小團隊，內部信任度極高，跨方向協同全憑默契而非流程，迭代節奏以周計算。林俊暘自己也說過，預訓練、後訓練與基礎設施團隊必須緊密結合。這不是一句管理口號，而是這支隊伍之所以能以少勝多的組織密碼。

兩種時鐘

衝突的種子其實埋了很久。

有個細節很能說明問題。在清華 AI 峯會上，林俊暘邀請觀衆體驗千問的新能力，用的是 Qwen.ai 這個幾乎沒做過推廣的實驗室網址，而不是阿里正在全力推的千問 App。對他來說，模型就是模型，開發者社區纔是它該去的地方。但對阿里來說，模型必須裝進商業化的容器裏，必須轉化為日活、月活和付費用戶。

這不是對錯之爭，是兩種時鐘在打不同的節拍。

林俊暘的時鐘走的是技術周期：底層能力突破、開源生態擴張、開發者口碑積累、商業價值自然外溢。這個技術周期回報滯後但根基紮實，而阿里集團的時鐘走的是市場周期：2026 年春節，各家投了幾十億打流量戰，豆包日活直逼兩億，Kimi 一個月的收入超過去年全年。商業化已經被對手趟出了路，阿里已經等不及慢慢養生態了。

阿里的股價從 180 跌到 130，3800 億的 AI 基建投入要兌現，外賣大戰要燒錢。CEO 吳泳銘說自己是"國內最激進尋求算力的管理者"，千問一直是"集團第一優先級"。但優先級高和資源充裕是兩回事，一家要同時打十場仗的公司，給每場仗的彈藥都不可能管夠。

而且這裏頭還藏着一層更尖銳的張力。林俊暘一直推的是開源路線，把最好的模型能力釋放給社區，用生態的厚度去換長期的競爭力。但阿里現在最着急的是旗艦模型的閉源競爭力，因為這直接關係到阿里雲的商業化閉環。開源和閉源，一個要把東西送出去積攢人氣，一個要把東西收回來換成真金白銀。資源就那麼多，你往開源多傾斜一分，閉源旗艦那邊就少一分火候。

兩種時鐘各有各的道理，但它們合不到一個錶盤上。當集團的商業化節奏開始加速，技術團隊原來那套"先做好模型，市場自然會來"的邏輯，就從優勢變成了阻力。

那個沒打好的電話

直接引爆矛盾的，是一次組織調整。

阿里打算把千問團隊按照預訓練、後訓練、視覺理解、圖像等這些方向拆分開來，分別併入通義實驗室旗下的萬相、百聆等團隊。同時，從 Google DeepMind 引入了一位新成員周浩，負責後訓練方向。周浩可是 Gemini 3.0 的核心貢獻者，履歷過硬，能力毋庸置疑。

調整的邏輯說得通。隨着多模態融合成為趨勢，把分散的視覺、語言、代碼力量整合起來，打通資源壁壘，在集團層面統籌推進，這是大公司做大業務的常規動作。阿里首席人才官蔣芳在事後的全員會上也說了，"這波調整是為了擴充更多人才、投入更多資源。"

你看這個方案，表面上挑不出什麼大毛病。圖像方向歸圖像的專家管，語音方向歸語音的專家帶，每個模塊都能拿到更集中的資源，避免一個團隊什麼都做、什麼都鋪開但什麼都只能做到七八分。邏輯上確實是清楚的。

但問題不光出在方案上，更出在過程上。這些調整方案在推出之前，核心當事人林俊暘並沒有被充分知會。他是 3 月 3 日提出離職的，千問團隊到第二天下午纔得到消息。蔣芳後來承認"組織形式沒溝通好"，吳泳銘也說"我應該更早知道這些"。

我一直覺得，在企業管理中，一個方案好不好是一回事，方案推出來的方式又是另一回事。內容可以調整，但方式造成的傷害往往不可逆。對一個花了三年親手搭建起整支隊伍的人來說，團隊被拆分、彙報線被重組、外部負責人被空降，這一切發生時自己不在決策圈裏，這傳遞的信號已經超出了"管理溝通"的範疇。說白了，這不是人事調整，這是對他過去三年建立的整套組織邏輯的否定。

產業換擋期的組織難題

任何一個技術密集型行業，在從早期的研發突破階段過渡到大規模商業化階段時，都會面臨一個核心矛盾：前一個階段成功所依賴的組織形態，恰恰是後一個階段需要突破的瓶頸。初創期靠的是小團隊的靈活、專注和信任感；擴張期需要的是跨部門協同、資源統籌和可預期的產出節奏。這兩種模式之間的切換，幾乎必然伴隨核心人員的流失，不是因為誰做錯了什麼，而是因為驅動兩個階段的底層動力，本來就不一樣。

半導體 行業經歷過。仙童半導體的八個核心工程師出走後，創辦了 英特爾 和 AMD，重塑了整個產業格局。PC 行業經歷過。沃茲尼亞克在 蘋果 進入商業化擴張期後選擇離開。AI 行業也已經開始經歷。Ilya Sutskever 離開 OpenAI，Anthropic 從 OpenAI 內部分裂而出。每一次分手的劇本幾乎一模一樣：公司做大了，方向要調，打江山的人發現自己和新方向對不上了，於是走人，然後在別處重新開始。

如果你覺得這只是"大公司留不住人才"那麼簡單，就把問題看淺了。

這裏面有一個更深的問題值得想一想：阿里做這次拆分，套用的其實是過去二十年 互聯網 公司規模化的標準劇本，業務大了，就細分；細分了，就專業化；專業化了，就建中台統一協調。騰訊走過這條路，阿里自己也走過。但 AI 這個賽道，競爭的底層邏輯跟傳統互聯網不太一樣。

傳統互聯網比的是規模。用戶多、流量大、數據厚，你的護城河就深。所以組織得跟着規模走，幾千人、幾萬人分工協作，像一台精密機器一樣運轉，把每個環節的效率都擰到最高。但 AI 時代比的是什麼？是迭代速度。一個新架構出來，三個月內所有人都能復現。

在這樣的競爭節奏當中，你需要是一支幾百人的敢死隊，每個人都能獨當一面，方向高度統一，不用層層審批，跨部門的配合是本能，不是流程。千問之前也是這個路數，一百多人幹出全球開源第一，本身就是這套邏輯跑通的證明。

那你再回頭看阿里的這次調整，它的矛盾就清楚了：集團用的是規模化時代的組織模式，去改造一支靠速度和默契喫飯的團隊。

真正的難題在於：企業需要同時運行兩套邏輯，前沿研發需要高度自治和長期視野，而商業擴張需要統一指揮和短期成果，但絕大多數組織架構只能承載其中一套。你讓研發團隊去背用戶增長的 KPI，他們會覺得方向被扭曲；你讓商業化團隊去等待技術突破的時間表，他們會覺得效率在空轉。

到底有沒有解決辦法？有。谷歌收購 DeepMind 之後，讓它在相當長的時間內保持獨立運行，不併入谷歌的產品線，不背商業化指標。這種"飛地模式"犧牲了短期協同效率，但保住了研發團隊的自主性和戰鬥力。

阿里有沒有可能走一條類似的路？也許可以。但前提是，集團要能接受一個在短期內不直接產出商業回報的"技術特區"，我們拭目以待。