阿里 AI 戰略再分析：探路與修路同步，滾動前進，融入世界

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阿里 AI 戰略，到底跑出了哪些成果？作者｜張鵬編輯｜Cynthia前幾天，在巴塞羅那舉行的 MWC 2026 上，阿里雲向國際市場正式推出了企業級 Agentic AI 開發平台——百鍊專屬版。通過這個產品，客戶在數據不出機房的前提下，就可以利用私有數據對千問模型進行深度調優。某種意義上，這是一款私有化版的千問，模型能力可以私有部署，訓練數據完全自主可控。這是個有意思的信號，一方面再次表態了阿里...

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雲基礎設施、GenAI 工程、GenAI 模型以及 AI 知識管理應用四大維度，全部都是和落地強相關的。從以上幾大維度出發，IDC 看來 2025 年全年，千問在國內大模型市場的份額持續攀升，尤其在雲基礎設施、GenAI 工程和 GenAI 模型提供商評估中，全都進入了全球前三，亞太第一的位置。全球最大 AI 開源社區 Hugging Face 的數據也顯示，千問衍生模型數量已突破 20 萬個，累計下載量突破 10 億次，是全球首個達成這一里程碑的開源大模型。平均每天，全球開發者基於千問新增的衍生模型超過 200 個，日均下載量高達 110 萬次，穩居全球開源大模型榜首。這些數字當然不能説明一切。但它至少證明了一件事：阿里在 AI 這件事上的投入和打法，正在階段性地產生結果。正好藉着這個節點，我們可以回頭覆盤：阿里 AI 戰略，跑了近一年之後，到底跑出了哪些實實在在的成果？它判斷的那些自己該做的事情，是否正在被市場一步步驗證？01一邊探路，一邊修路去年那篇文章裏，我總結了阿里 AI 戰略的三個核心點：AGI 是首要目標、要做亞洲最大的 AI 基礎設施、開源。一年後再看，這三條都沒變，但在具體執行效果上，有些東西在悄悄進化。大模型的發展，分為尋找能力天花板的探路，與帶動全行業發展的修路兩種模式。而千問大模型，兩者都要抓。過去一年，在模型能力的探路上，千問交出的答卷其實遠超行業預期。在模型基座的能力突破上，千問始終保持着高頻、高質量的迭代。到 2026 年初，千問已累計發布超 400 款模型，實現了從端側 0.5B 到雲端 480B 的全尺寸覆蓋，無論是端側輕量化部署，還是雲端極致的推理性能，都形成了完整的能力矩陣。第一步探路是找上限，第二步修路就要提規模。所以這麼多的模型，千問基本都走了開源生態。當然，對此，行業裏也有過質疑：開源把核心能力都放出去了，還怎麼賺錢？但修路的人，根本不需要每個人都來買你的鏟子，只需要讓更多人願意在這條路上走。路上跑的車越多，這條路的價值就越大，商業閉環的可能性也就越多。所以，一定程度上，阿里開源的底氣主要是來自於它的全棧能力。在中國，阿里是唯一一家實現自研芯片+雲平台+大模型全棧垂直整合的科技巨頭。甚至放眼世界，全球四大雲計算公司亞馬遜、微軟、谷歌、阿里，都在做雲，但同時擁有芯片+雲+模型全棧能力的，只有谷歌和阿里。而更進一步具體到芯片+雲+模型+實體商業模式的，阿里幾乎是唯一一家。硬件芯片上，阿里 2018 年成立平頭哥，並持續推動芯片和解決方案創新；雲層面，阿里雲搭建了覆蓋全球 29 個地域、94 個可用區的算力網絡；過去四個季度，阿里在 AI+雲基礎設施的資本開支約 1200 億元人民幣。基於這種開源模型-全棧 AI 的佈局，過去一年多，千問開源模型幾乎成了阿里雲最好的增長引擎。絕大多數企業選擇基於千問開源模型做二次開發和定製化訓練，自然會優先選擇部署在阿里雲上：因為只有在這裏，千問模型的運行效率、適配性才能做到最優。而隨着模型的迭代，推理需求爆發，企業對雲資源的需求也會同步增長，這就形成了最紮實的商業閉環。02修路的本質，是滾動發展的產業閉環探路和修路的區別，不只是打法不同，而是兩種世界觀。硅谷的主流 AI 敍事，是典型的探路邏輯：先窮盡技術的可能性，推高模型能力的天花板，讓少數人走得更遠，找到地圖的終極邊界，形成技術壟斷紅利回收投入。再回頭靠生態把技術落地到真實世界，靠「生態税」獲得持久收益。這條路需要極致的想象力，也需要資本為長期的不確定性買單。當然，看着技術的大踏步前進，對普通企業來説，怎麼從腳下走到大模型公司找到的終點，根本不是看個教程，買個 API 這麼簡單。過去一段時間裏，大模型技術圈已經快進化出一套自我循環的話語體系：論文引用的是論文，模型對標的是模型，估值依靠的是對估值的估值。一個越來越封閉的圈子裏形成了獨特的語言體系，有最快的演進速度，但真實世界的需求如何被滿足，中間 Gap 依舊巨大。比如橫空出世的 Openclaw 幾乎瞬間在 AI 相關羣體完成了近 100% 的滲透率，但是對普通人來説，第一步還是到底怎麼部署一個自己的 Bot，然後撓頭思考用它能幹些什麼？這就是典型的新世界已經被發現，但是通向新世界的路，還沒有修好。觀察阿里的戰略，確實不是標準的硅谷敍事和世界觀。它大概是一個滾動發展路線：一邊往前探路，不斷突破模型智能的上限；一邊同步把鐵軌鋪下去，把剛探出來的技術成果，快速轉化成能被千行百業用起來的基礎設施，在這個過程裏，未必靠技術壟斷回收超額價值彌補前期的海量投入，而是滾動發展型的形成技術、產業、商業的正向閉環。這也解釋阿里堅持開源策略，同時又大手筆投入 infra 和雲服務能力的策略。本質上是希望保持領先但不追求壟斷，尋求每一步都有落地，每一步都在拉動更大的商業世界共同產生價值。AI 價值落地這件事上，阿里首先用 AI 提升了自身原有業務的穩固性。2026 年初的春節戰役是個很好的觀察窗口。千問 APP 逆襲成為中國第二大月活 AI 應用，就是最好的證明。產品上線的 AI 購物 Agent，9 小時訂單量突破 1000 萬，帶動超 1.3 億人首次體驗 AI 購物，50 億次用户指令，真正打通了虛擬 AI 與真實商業世界點奶茶、買水果的最後一公里。而在 B 端，阿里的技術基礎設施的價值，也確實在與世界一起快速增長。比如 Qwen3.5 以不到 200 億激活參數實現了萬億參數級的性能，API 價格僅為國際競品的十八分之一，帶動阿里雲季度收入按年增長 34%，AI 相關產品連續九個季度實現三位數增長。其實這些在中國市場的動作和成果基本上是預料之內的，但比較值得關注的，是阿里依託 AI 在全球化上的新突擊。03阿里的目標：以新技術成為新 infra，融入全球商業一年前我在文章裏寫，阿里的目標，是成為亞洲最大的 AI 時代基礎設施和最佳 AI 實踐。現在看，這個目標的邊界，早就不止於亞洲了。全球 AI 產業走到今天，所有人都有一個共識：未來全球 AI 的核心引擎，一個在美國，一個在中國。但中國的 AI 引擎，不能只在中國本土轉，它的技術價值、產業價值，一定要在全球市場裏釋放出來。而阿里這一年在全球化上的動作，恰恰就是把它在中國修好的這條路，一步步延伸到了全世界。也讓自己的 AI 技術和 infra 能力，成為其融入全球商業的新契機。而這是相比過去雲時代阿里更有機會的一個機遇期。比如最近看到全球醫藥巨頭阿斯利康與阿里雲在人工智能領域展開了合作，利用阿里雲的 AI 技術和數據管理平台提升藥物安全監測效率，構建了藥品不良事件智能報告工具。該工具通過集成阿里雲的雲原生數據倉庫 AnalyticDB 向量引擎，並結合阿里雲百鍊專屬版平台，將阿斯利康的自有醫學知識庫與千問（Qwen）大模型高效融合。顯著提升了報告生成效率，效率提高 300%，同時將報告準確率從 90% 提升至 95%，從而加速了藥物安全監測的閉環流程。另外比較有代表性的還有西班牙創意內容與人工智能設計平台 Freepik。這家擁有超過 1.5 億用户的產品，通過在其設計資源平台中接入千問和萬相，大幅提高了中文長指令理解能力、視頻動態真實感和唇形同步質量，推動了其全球業務增長並極大提升了付費轉化率。在中企出海的賽道上，也幾乎處處可見阿里的影子。安克創新依託阿里雲全棧 AI 和全球基礎設施，服務了全球 2 億客户，藉助阿里雲 PAI 和千問大模型，開發了語言翻譯、路線規劃、拍照問答等多款 Agent，旗下智能影音品牌 soundcore 聲闊的新一代 AI 智能體耳機，更是接入高德等 MCP，搭載千問 Plus 大模型，支持 100 種語言的實時翻譯、百科問答等功能。而阿里雲全球一張網，也滿足了安克創新全球資源統一調度和跨境訪問的合規要求，加快了全球核心業務系統互訪速度。甚至，阿里的模型能力還得到了國際政府的認可。新加坡國家人工智能平台（AISG）基於千問 Qwen3-32B 基座模型，推出了東南亞多語言大模型 Qwen-SEA-LION-v4，專門面向東南亞地區的企業、開發者及公共機構，在多語言準確性與文化語境理解上實現了顯著提升。在參數規模低於 200B 的開源模型中，穩居東南亞語言模型綜合評測（SEA-HELM）排行榜第一，成為東南亞地區 AI 應用的重要基礎設施。當然，全球範圍內，阿里打響的最大標杆，是 2026 年米蘭冬奧會。基於千問打造的奧運史上首個官方大模型，支撐了本屆奧運會從辦賽、觀賽到參賽的全鏈路場景革新，服務全球 206 個國家和地區的奧委會，AI 助手處理了逾十萬條知識資產，360°實時回放、時空切片運動軌跡等技術，給全球觀眾帶來了全新的觀賽體驗，也讓這屆冬奧會成為了史上最智能的奧運會。而奧運會的意義，不止是秀技術肌肉，它證明了阿里雲的 AI 能力，能在全球最複雜、要求最嚴苛的場景裏，穩定地交付價值。目前阿里雲已經服務超過 30 萬家中國企業出海，沙利文報告顯示其綜合競爭力增長指數位列全球第一。覆蓋全球的 29 個公共雲地域、94 個可用區、3200+邊緣節點，LV、歐萊雅、西門子、星巴克、萬豪這些國際品牌，都成了阿里雲的客户。這也側面説明了，阿里雲在 AI 時代的野心，絕不只是簡單的賣服務器、做 PaaS，它要做的是 AI 時代的基礎設施。而基礎設施的真正價值，恰恰在於它能延伸到全球每一個需要的角落。04一個未來，需要兩種世界觀的雙螺旋寫到最後，突然讓我想起了 2019 年上海世界人工智能大會上那場馬斯克和馬雲的對話。那場對話當時第一感覺真的是各説各話：馬斯克眼裏是人類必須走向多星球文明；憂慮 AI 對人類的終極威脅；而馬雲説的都是地球上還有很多問題值得解決；對技術進步與普通人的生活，教育關係的探討。對話看起來有點各説各話，但現在回想起來，可能本質上兩種和而不同的技術商業世界觀吧。2019 年我們期待技術突破和新技術革命的時候，馬斯克跳出凡塵的探路使命感閃閃發光。而當今天 AI 如此快速的突破發展，而整個人類社會如何都能從中更平等，更有效的獲益，又開始讓修路的使命變得非常重要。也許這就是科技創新發展裏的同時需要的「雙螺旋」。從這個視角看，阿里探路和修路一體化，滾動前進的戰略，也體現出了其外部性的意義。一年前我寫那篇文章的時候，還只是一張靠碎片拼出來的藍圖；現在，這張藍圖應該已經變成了從芯片到雲，從模型到應用，從中國到全球的完整戰略邏輯和創新世界觀。*頭圖來源：阿里雲本文為極客公園原創文章，轉載請聯繫極客君微信 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