独家|阿里再放大招,围绕Token成立事业群,吴泳铭亲自带

虎嗅APP
Mar 16

Alibaba Token Hub事业群将平行于阿里云智能事业群、电商事业群

出品|虎嗅商业消费组

作者|苗正卿

题图|视觉中国

阿里选择通过一场深度整合,去迎接新AI时代:AI不再只是Chat,而是关键生产力,而“Token”成为这个时代的水、电、煤。

虎嗅独家获悉,3月16日阿里内部围绕“Token”链路,重新梳理整合了业务架构,并成立了新事业群:Alibaba Token Hub(ATH)事业群,阿里巴巴CEO吴泳铭将直接负责这个事业群。这也是自阿里内部电商事业群整合以来,最重要的一次架构调整。

据悉,ATH这个缩写,还有另一个趣味的说法:ATH可以是Alibaba Token Hub的缩写,也可以隐喻“All Time High(预期股价历史新高)”。

ATH将以平行于阿里云智能事业群、电商事业群的独立事业群的形态存在。目前阿里内部最为核心的事业群有:

  • ·电商事业群:淘天(含闪购)、国际以及飞猪等

  • ·阿里云智能事业群:后续以云服务为主

  • ·Alibaba Token Hub:涵盖通义实验室、千问、悟空、MaaS、AI创新事业部

  • ·其他:包括盒马、大文娱等

虎嗅获悉,ATH事业群成立后的核心目标,将以Token的创造、输送、应用为核心目标。ATH的成立,也是旨在提高各个部门之间的战略协同,并强化各个部门通过AI提高生产力。

ATH旗下,将由五大事业部构成,在内部信中吴泳铭也明确提及了五大事业部的具体目标:

  • ·通义实验室:(Qwen大模型的整体研发工作)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:(由MaaS升级而成)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:(将是钉钉未来最重要的业务)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。

总结来说,这将是一个4+N体系。通义实验室、百炼、千问、悟空将是ATH基础的“4”,而更多AI创新项目将持续进入N。

值得注意的是,此前阿里整体AI科技布局以“通云哥”体系为主,即阿里云(算力)和平头哥(芯片)扮演着通义实验室(大模型)的基础。而ATH这一架构实际上把原本“通云哥”的“通”进一步放大,涵盖了整个AI在B/C的布局。

“Token”热,是ATH成立的诱因之一。

在过去一个多月的龙虾(OpenClaw)热里,B站、小红书上,最常听到的“弹幕声”便是“Token不够用了”、“龙虾虽好,Token太贵”。

简单来说,每一个模型产品都会把用户输入和获取的文本拆分为“最小语义处理单元”,这是AI大模型理解和生成的“基础元件”,而这个基础元件就是Token。在中文AI产品中,普遍而言1个汉字约等于1Token,而AI产品一般按照“Token量”来计算消耗与成本。

Token热的背后,本质上AI需求向生产力端的快速转移。春节期间,阿里云Coding Plan的Tokens成为了阿里云史上销量增长最快产品,甚至“首购优惠”因为过于火爆在上线两周后逐渐停止了。Token重要性,引发了阿里对于AI整体布局的思考。

在春节后的一场阿里内部活动上,阿里CEO吴泳铭提出了三个判断:

  • ·AI Coding能力在过去两三个月已跨越临界点,大部分应用系统都能通过模型来解决,云计算产品的用户将从人类工程师逐渐变成AI Agent,未来的云不只是”人用",更多是"AI用"。

  • ·AI Agent的创造和运行都需要依赖Tokens,AI Agent不眠不休地工作,将带动Tokens需求飞速增长。

  • ·过去云平台更多面向企业级客户和专业开发者,未来会有更多的小B和超级个体使用云和AI产品。阿里需要提供这些AI产品。

总结来说,吴泳铭认为,AI引发生产方式的根本性变化,由于大量“AI员工”将成为主力,“AI员工”所必须的粮食“Token”将进入一个需求大爆炸时期,这是一个关键机会。

虎嗅获悉,在2025年四季度,高层就考虑基于Token逻辑,重新梳理组织架构,并最终在2026年初形成清晰思路。

新成立的ATH,涵盖了通义实验室、百炼MaaS、千问、悟空以及创新应用五个事业部。它的基础架构脉络是,把Token拆分为创造、输送、应用三个关键阶段:

  • ·创造Token:对应阿里内部的通义实验室,以Qwen大模型等产品为主,贡献基座模型能力

  • ·输送Token:对应阿里内部的百炼 MaaS,这是一个企业级的大模型服务平台,涵盖了Qwen大模型及其衍生模型,除了模型产品外,还有大量做AI应用的工具。这个平台的主要作用之一,是帮助企业快速做AI应用。相当于把Qwen生产的Token以多种“产品”形态,输送到了企业级用户手中。

  • ·应用Token:对应阿里内部的千问(C端AI产品)、悟空(钉钉旗下的企业级通用AI Agent)、创新应用(各种针对细分场景的AI应用),这些产品相当于在一个横纵坐标系里开发的各种应用,横纵坐标系包含了细分的用户和细分的场景。

这一组织变化的核心因素,是高层希望通过调整,强化协同,针对Token整体链路实现“大兵团作战”。在ATH这个新架构下,原有的“BU墙”被彻底打破,几大部门将由ATH统一调度、协同。比如Qwen与千问APP之间的协同将一改之前的跨事业群合作模式,而成为同一事业群下的共同奋战。

值得注意的是,ATH的本质逻辑,是通过Token这个“抓手”把原本分散的AI业务板块,串联为一体,并形成可以上下游有机联动的“工业生产式体系”。在最上游,Qwen的基座模型能力是贯穿ATH所有业务板块的基础生产要素;在下游,通过B/C不同用户和场景细分,Qwen的基座模型能力进行各种形态的释放,在这个“诞生——释放”过程中,Token被产生和消耗,形成了一个完整的生态。

虎嗅获悉,前Qwen技术团队负责人林俊旸此前曾表达了对“整合思路”有不同看法。有接近林俊旸的人透露,林更希望Qwen独立运转。这和高层希望Qwen加大与相关部门协同的思路差异明显。

在高层的认知中,当下围绕AI的竞争,已经是大厂和AI独立巨头们围绕AI生产力的“工业体系”、“工业生态”之间的竞争了。如果Qwen依然只关注开源社区关注度和下载量,那么可能在“生产力”维度的竞争中落入下风。

值得注意的是,合并以强化协同,是全球AI巨头的主流选择。

2023年,谷歌将旗下两大AI实验室Google Brain与DeepMind进行了合并,成立了全新的部门“Google DeepMind”。

在合并之前,Google Brain主要负责谷歌AI产品(产品化、工程落地),而DeepMind主要负责前沿研究、通用智能。两个团队在技术路线上存在差异,这造成了资源内耗。在OpenAI崛起后,谷歌进行复盘,认为这种内部的“割裂”是造成落后的因素之一。

在合并两个部门过程中,谷歌也是采用了组织架构统一的方式,并统一梳理了内部的技术路线和资源分配,这成为谷歌后续Gemini模型成功的诱因之一。

阿里整合资源成立ATH,实际上有谷歌当年合并两大部门的影子。但相比之下,谷歌的合并更多是基于“AI研发、产品统一”这个维度,而阿里的思路则是基于Token的“生命周期链路”。从这个视角看,阿里其实更倾向于AI的“可使用”。

摆在面前的挑战也是存在的。AI研发和AI产品间的协同,素来不是简单的架构整合就能解决的,它更需要巧妙的共同目标设计以及内部激励制度的升级完善。

阿里看到了整合与协同的必要性,并且真正迈出了这一步。

下附吴泳铭内部贴全文:

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(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

本内容未经允许不得转载。授权事宜请联系 hezuo@huxiu.com。

End

想涨知识 关注虎嗅视频号!

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10