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靠AI翻身，阿里终于想通了

在他们眼中，这无疑是阿里在AI赛道全力冲刺的冲锋号角。是深度布局未来的关键落子，仿佛阿里即将在AI领域开启一段波澜壮阔的新征程。

但现实很快给这场狂欢泼了冷水。阿里迅速辟谣，声明这只是毫无根据的传闻。可业内资深人士都清楚，这绝非一场简单的闹剧。拨开表象，便能发现阿里在AI领域正进行着深度变革。

近年来，阿里在AI领域动作频频。从全球范围内高薪招揽顶尖AI科学家，到有条不紊地整合旗下C端产品矩阵，还与字节跳动等强劲对手展开激烈人才争夺战等，种种迹象表明，阿里正以破釜沉舟之势，重构其AI版图。

另起新炉灶

过去两年，阿里在AI赛道采用“投资+算力”双轨并行策略。

通过一系列资本运作，阿里先后投资月之暗面、智谱AI等5家大模型企业，试图借助资本的力量在AI领域开疆拓土。

同时，阿里云凭借强大的算力基础设施，为众多AI企业提供算力支持，在AI产业链中站稳脚跟。

然而技术发展日新月异，市场瞬息万变。DeepSeek推出的低成本高性能模型，像一颗重磅炸弹，冲击了传统AI市场估值体系，整个行业都为之震动。

截图来源DeepSeek

阿里此前投资的企业发展也参差不齐，月之暗面陷入仲裁纠纷，发展严重受阻。

在这样的形势下，阿里果断调整战略，将重心转向内生增长。

2024年底，阿里对AI产品矩阵进行了大刀阔斧的改革，包括将通义从阿里云剥离，与夸克、天猫精灵组成“软硬一体”全新矩阵，由少壮派高管吴嘉统筹管理。

这一举措旨在强化C端产品协同效应，释放更大能量。

改革成效显著，夸克成功升级为“2亿人AI助手”。借助先进智能算法，夸克为用户提供更精准、高效的服务，成为用户生活和工作的得力助手。

通义月活跃用户数达308万，在AIGC应用领域跻身前十，竞争力不容小觑。天猫精灵积极探索多模态硬件交互，在智能家居交互领域不断开拓新市场，试图打造家庭智能交互新入口。

在生态建设方面，阿里开源通义千问模型，吸引全球开发者参与生态构建。截至目前，已有数千个基于通义千问模型开发的应用上线，涵盖办公、教育、娱乐等多个领域，极大丰富了阿里的AI应用生态。

同时，阿里与DeepSeek达成合作，让其使用阿里云算力，试图构建起“发电厂+电网”双垄断优势，在AI生态竞争中抢占先机。

尽管阿里在AI战略转型上动作频频，但电商基因与C端产品运营之间的矛盾依然存在。通义月活数据不足字节跳动旗下豆包（5600万）的10%，差距明显。

此前，阿里在社交类应用领域多次折戟，给其在C端市场的拓展蒙上阴影，带来不小压力。

人才大战场

在AI这个技术密集型领域，人才就是核心竞争力，人才密度直接决定企业发展高度。

在这一趋势下，阿里高调引入了多模态领域领军人物许主洪。他带来的低成本预训练策略，在夸克图文理解、天猫精灵交互等实际应用场景中发挥了重要作用。借助这一策略，夸克能更精准理解用户图文查询需求，天猫精灵交互体验也显著提升，为阿里的AI应用注入新活力。

在人才战场上，阿里有收获也有损失。

通义千问技术负责人周畅被字节跳动挖走，阿里不得不通过竞业协议起诉索赔，这一事件凸显其在人才竞争中的防守压力。

周畅从阿里跳槽字节跳动并取得成功的案例，不仅让字节跳动在AI技术实力上得到提升，也如同在AI人才市场扔下一颗信号弹，为阿里其他AI人才在人力市场上树立了榜样，提升了他们的市场价值。

腾讯、小米等友商也不甘示弱。“天才少女”罗福莉以千万身价加盟小米，便是这场人才大战中的一个缩影。罗福莉在AI领域有着出色的学术背景和丰富的实践经验，她在阿里达摩院期间主导开发了多语言预训练模型VECO等重要项目。她的离开，同样给阿里相关项目的推进带来了阻碍。

据相关数据显示，AI人才的平均薪资近年来持续上涨，涨幅超过20%。这一数据直观地反映出AI人才市场的竞争激烈程度，也凸显了AI人才的稀缺性和重要性。

因此，许主洪的加入是阿里进攻策略的关键一步。他带领团队专注多模态基础模型研发，致力于填补阿里在视频生成、3D建模等领域的技术短板。

在许主洪团队努力下，阿里在多模态技术研发上有望取得一定进展，在未来市场竞争中占据更有利地位。

不过，阿里一直沿用的“赛马机制”，在AI研发需要高度协同的背景下，逐渐暴露出弊端。与字节跳动“创始人亲自下场、高弹性激励”的灵活高效模式相比，阿里需要解决跨事业群协作难题。

以通义与夸克为例，二者处于平级架构，在实际工作中，实现高效协同避免资源浪费和重复劳动，成为摆在阿里面前的一道亟待解决的难题。

差异化路线

面对字节跳动豆包和百度文心一言的激烈竞争，阿里选择差异化突围路线。

豆包与文心一言

在场景垂直化方面，阿里充分利用在电商领域积累的数据优势，打造“AI导购”服务。

消费者在淘宝、天猫购物时，能获得更精准商品推荐。比如，用户搜索一款护肤品，AI导购不仅能推荐符合需求的产品，还能根据用户肤质、使用习惯等因素，提供个性化使用建议，大大提升购物体验。

同时，结合菜鸟物流业务，阿里开发智能调度系统。通过该系统，菜鸟物流能根据实时路况、订单分布等信息，优化物流配送路线，提高配送效率，将B端优势转化为C端竞争壁垒。

在硬件入口竞争上，天猫精灵接入多模态模型，探索“语音+视觉+触觉”交互方式。在竞争激烈的智能音箱市场中，凭借多模态交互技术，天猫精灵有望在智能家居控制等领域进一步扩大市场份额。

例如，用户不仅能通过语音指令控制智能家电，还能通过手势、面部识别等方式与天猫精灵交互，实现更便捷、智能的家居控制体验。

在开源换生态方面，阿里借鉴许主洪在Salesforce的成功经验，通过开源通义千问模型，吸引大量开发者参与应用开发。目前，基于通义千问模型开发的应用已涵盖办公、教育、娱乐等多个领域，阿里正在尝试晚上AI应用生态，降低用户使用门槛。

但阿里在突围道路上并非一帆风顺。淘系、菜鸟、高德等业务数据尚未完全打通，形成数据孤岛。

数据作为AI发展的核心要素，数据孤岛的存在极大限制了阿里多模态模型的训练效果和应用能力。在训练多模态模型时，由于无法获取全面数据，模型在处理复杂任务时的表现受到影响，无法充分发挥潜力。

此外，尽管近期曝出DeepSeek V3的训练不到600万美元,但行业公认下一代基座大模型的训练成本仍是天文数字。据悉，下一代基座模型训练成本预计将超过5亿美元，这对阿里资金实力和战略决策提出严峻挑战。

高昂研发成本意味着阿里需在保证研发投入的同时，实现商业化有效变现。如何平衡两者关系，是阿里亟待解决的重要问题。

阿里正试图凭借“生态协同”策略，对抗字节跳动的“产品闪电战”和百度的“技术纵深战”。如果阿里能在多模态技术突破和组织变革方面找到平衡点，就有可能重现电商时代的辉煌，在AI市场中占据重要地位。

反之，如果被“大公司病”束缚，无法解决组织协同和技术创新问题，阿里则可能错失定义AI交互规则的历史机遇。

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