文 | 高恒說
3月16日，阿里巴巴內(nèi)部宣布成立 Alibaba Token Hub（ATH）事業(yè)群，由阿里巴巴CEO吳泳銘直接負(fù)責(zé)。新事業(yè)群整合了通義實驗室、MaaS業(yè)務(wù)線、千問事業(yè)部、悟空事業(yè)部以及AI創(chuàng)新事業(yè)部，并提出一個核心目標(biāo)：圍繞 “創(chuàng)造Token、輸送Token、應(yīng)用Token”，重新搭建阿里的AI業(yè)務(wù)體系。
在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，平臺競爭的核心是流量入口。但在大模型時代，越來越多公司開始意識到，真正決定AI商業(yè)規(guī)模的，不只是模型參數(shù)和技術(shù)指標(biāo)，而是 Token的生產(chǎn)與消耗能力。
在筆者看來，阿里這次成立ATH，看起來是一次AI部門整合，本質(zhì)上卻是在重構(gòu)一條新的AI生產(chǎn)體系：從模型研發(fā)到平臺分發(fā)，再到應(yīng)用落地，讓Token在體系中不斷生成、流動和消耗。隨著AI Agent開始進(jìn)入真實業(yè)務(wù)流程，這種圍繞Token運(yùn)轉(zhuǎn)的體系，很可能會成為AI時代新的基礎(chǔ)設(shè)施。
01：AI競爭正在從“模型能力”變成“Token消耗”
在大模型體系中，Token是模型處理信息的最小單位。用戶輸入的文字、模型生成的內(nèi)容，本質(zhì)上都會被拆分成Token進(jìn)行計算。
行業(yè)里有一個比較通行的估算方式：1個漢字≈1個Token。
無論是API調(diào)用價格、模型推理成本，還是算力消耗，大多數(shù)AI產(chǎn)品幾乎都以Token作為計量單位。換句話說，大模型表面上在比拼參數(shù)規(guī)模、模型能力和技術(shù)指標(biāo)，但真正落到商業(yè)層面，決定收入規(guī)模的往往只有一個指標(biāo)，Token消耗量。
原因很簡單：每一次模型調(diào)用、每一次內(nèi)容生成、每一次推理計算，都會消耗Token。調(diào)用次數(shù)越多，Token消耗越大，對應(yīng)的算力需求和商業(yè)收入也就越高。
過去一年，這個需求正在明顯加速。
在阿里內(nèi)部，春節(jié)期間推出的Coding Plan Tokens，一度成為阿里云歷史上銷量增長最快的產(chǎn)品之一。由于購買需求過于集中，原本設(shè)計的“首購優(yōu)惠”在上線兩周后就被迫停止。這一現(xiàn)象在一定程度上反映出，企業(yè)和開發(fā)者對AI算力和模型調(diào)用的需求正在迅速上升。
更大的變化來自AI Agent。
隨著大模型能力不斷提升，越來越多AI應(yīng)用不再只是回答問題，而是開始直接執(zhí)行任務(wù)，比如寫代碼、整理文檔、處理客服咨詢，甚至自動完成部分業(yè)務(wù)流程。業(yè)內(nèi)普遍把這種能夠自主執(zhí)行任務(wù)的系統(tǒng)稱為AI Agent。
吳泳銘在此次內(nèi)部信中直言：大量數(shù)字化工作將由數(shù)以百億計的AI Agent來支撐，而這些AI Agent將由模型產(chǎn)生的Token支撐運(yùn)行，成為人類與數(shù)字世界交互的主要載體。
如果這一趨勢成立，AI行業(yè)的商業(yè)邏輯也會隨之發(fā)生變化。
過去，大模型公司的競爭重點(diǎn)是模型能力，比如參數(shù)規(guī)模、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和評測成績。但隨著應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大，真正決定商業(yè)規(guī)模的，將是模型被調(diào)用多少次、消耗多少Token。
知名科技產(chǎn)業(yè)時評人彭德宇與筆者交流分析指出，從這個角度看，Token不再只是一個技術(shù)指標(biāo)，而會逐漸變成AI時代的基礎(chǔ)生產(chǎn)要素。就像云計算時代的算力、電力時代的能源一樣，誰能夠生產(chǎn)更多Token、分發(fā)更多Token、消耗更多Token，誰就更有可能在AI產(chǎn)業(yè)中占據(jù)優(yōu)勢。
也正因為如此，阿里把新事業(yè)群命名為Alibaba Token Hub。
這個名字本身已經(jīng)說明了公司的判斷：在AI時代，真正重要的不只是模型，而是圍繞Token形成的一整套生產(chǎn)和分發(fā)體系。Token，很可能會成為AI產(chǎn)業(yè)里的“水電煤”。
02：ATH本質(zhì)是一條“AI生產(chǎn)力供應(yīng)鏈”
圍繞Token這個核心概念，阿里重新設(shè)計了自己的AI組織結(jié)構(gòu)。新成立的 Alibaba Token Hub（ATH）事業(yè)群，整合了阿里內(nèi)部幾乎所有關(guān)鍵的AI能力，形成了一套新的業(yè)務(wù)體系。
從內(nèi)部信介紹來看：ATH目前由五個核心部門組成：通義實驗室：（Qwen大模型的整體研發(fā)工作）創(chuàng)造領(lǐng)先的多模態(tài)模型，不斷追求基礎(chǔ)模型能力上限，為集團(tuán)和業(yè)界提供最領(lǐng)先模型；MaaS業(yè)務(wù)線：（由MaaS升級而成）構(gòu)建高效開放的模型服務(wù)平臺和技術(shù)體系，支撐全行業(yè)AI生態(tài)；千問事業(yè)部：打造最好的個人AI助手；悟空事業(yè)部：（將是釘釘未來最重要的業(yè)務(wù)）打造B端AI原生工作平臺，將模型能力深度融入企業(yè)工作流；AI創(chuàng)新事業(yè)部：探索各類AI創(chuàng)新應(yīng)用，快速驗證新模式、新市場。
從表面看，這只是一次部門整合。但如果從產(chǎn)業(yè)鏈的角度來看，阿里實際上是在搭建一條完整的AI生產(chǎn)體系。
這套體系可以拆成三個環(huán)節(jié)。
第一步，是創(chuàng)造Token。
這一環(huán)節(jié)主要由通義實驗室負(fù)責(zé)。通義實驗室承擔(dān)Qwen系列大模型的研發(fā)工作，包括多模態(tài)模型能力的持續(xù)升級。模型能力越強(qiáng)，能夠生成和處理的Token規(guī)模就越大，也就決定了整個AI體系的技術(shù)上限。換句話說，通義實驗室就是整條體系的源頭。
第二步，是輸送Token。
這一部分主要由MaaS業(yè)務(wù)線承擔(dān)。MaaS本質(zhì)上是阿里面向企業(yè)和開發(fā)者提供的大模型服務(wù)平臺。通過API接口、開發(fā)工具和平臺服務(wù)，它把Qwen模型能力開放給企業(yè)客戶。企業(yè)可以在這個平臺上快速開發(fā)AI應(yīng)用，而模型能力也通過平臺被分發(fā)到不同的行業(yè)場景中。
第三步，是應(yīng)用Token。
應(yīng)用層主要包括千問、悟空以及AI創(chuàng)新事業(yè)部。這些產(chǎn)品是真正面向用戶的AI應(yīng)用，也是Token被大量消耗的地方。其中，千問事業(yè)部主要面向C端用戶，目標(biāo)是打造個人AI助手，通過聊天、搜索、創(chuàng)作等功能積累用戶規(guī)模。
而悟空事業(yè)部則更偏向企業(yè)市場，其定位是B端AI原生工作平臺，核心任務(wù)是把模型能力嵌入企業(yè)辦公系統(tǒng)和業(yè)務(wù)流程中，讓AI可以直接參與企業(yè)日常工作。
如果用一個更直觀的比喻來理解這套體系：通義實驗室像是“發(fā)電廠”，負(fù)責(zé)生產(chǎn)能源；MaaS平臺像是“電網(wǎng)”，負(fù)責(zé)把能源輸送到各個地方；千問和悟空則像是“用電設(shè)備”，把這些能源轉(zhuǎn)化為具體的應(yīng)用場景。
而在這套系統(tǒng)中流動的“能源”，就是 Token。
通過這樣的結(jié)構(gòu)，阿里把原本分散在不同部門的大模型研發(fā)、平臺能力和應(yīng)用產(chǎn)品重新串聯(lián)起來，形成一條從技術(shù)源頭到應(yīng)用落地的完整鏈條。
某種程度上，這也是阿里第一次用一種更接近工業(yè)體系的方式來組織AI業(yè)務(wù)，不再只是單獨(dú)做模型或做產(chǎn)品，而是圍繞Token構(gòu)建一整條可以持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的生產(chǎn)和分發(fā)體系。
03：這次調(diào)整真正要解決的是“AI太分散”
如果只看技術(shù)實力，阿里在國內(nèi)大模型行業(yè)一直處于第一梯隊。
過去兩年，Qwen系列模型在開源社區(qū)持續(xù)保持較高熱度。在HuggingFace等平臺上，Qwen模型長期位列下載榜前列，在多個評測基準(zhǔn)中也能夠?qū)?biāo)甚至超過部分同規(guī)模的海外模型。這意味著，在基礎(chǔ)模型能力上，阿里并不缺技術(shù)積累。
但問題并不在技術(shù)，而在組織結(jié)構(gòu)。
過去幾年，阿里的AI能力實際上分散在多個體系之中。例如：通義實驗室負(fù)責(zé)大模型研發(fā)；阿里云負(fù)責(zé)算力和模型服務(wù)平臺；釘釘探索企業(yè)級AI應(yīng)用；淘天等業(yè)務(wù)線也在各自開發(fā)AI工具。
這些團(tuán)隊分別推進(jìn)產(chǎn)品和技術(shù)，在AI剛爆發(fā)的階段，這種模式并不是壞事。多條技術(shù)路線同時探索，可以幫助公司更快找到潛在機(jī)會。
但隨著AI競爭不斷升級，這種分散模式的問題也逐漸顯現(xiàn)。
對內(nèi)來看，分散意味著資源容易重復(fù)投入。不同團(tuán)隊可能在同一個問題上反復(fù)開發(fā)類似功能，協(xié)同成本也不斷增加。
對外來看，產(chǎn)品認(rèn)知則變得越來越模糊。
如果用戶被問到“你用什么AI”，很多人會直接回答：豆包、Kimi或者DeepSeek。但如果說到阿里的AI，情況往往會變得復(fù)雜。
是通義千問？
還是千問App？
還是夸克里的AI助手？
同一家公司、同一套技術(shù)，卻出現(xiàn)多種不同的產(chǎn)品形態(tài)，對普通用戶來說很難形成清晰認(rèn)知。
隨著行業(yè)進(jìn)入新的階段，這種問題開始變得更加明顯。
過去，大模型行業(yè)主要處于技術(shù)探索階段，公司更關(guān)注模型能力，比如參數(shù)規(guī)模、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和評測成績。但隨著算力投入持續(xù)增加，大模型研發(fā)成本不斷提高，AI競爭也逐漸從單純的技術(shù)競爭，變成 算力、數(shù)據(jù)和應(yīng)用規(guī)模的綜合競爭。
在這樣的環(huán)境下，資源過于分散就意味著效率下降，也意味著戰(zhàn)略資源難以集中。
類似的問題，其實谷歌也曾遇到。
2023年，谷歌將 Google Brain與 DeepMind合并為新的Google DeepMind，核心目的就是減少內(nèi)部資源分散，讓研究、產(chǎn)品和技術(shù)路線形成更加統(tǒng)一的方向。
阿里這次成立ATH，從邏輯上看也有類似考慮。
通過新的事業(yè)群結(jié)構(gòu)，原本分散在不同部門的大模型研發(fā)、云平臺能力和應(yīng)用產(chǎn)品被重新整合進(jìn)同一個體系，并由集團(tuán)CEO直接負(fù)責(zé)。這種方式可以減少跨部門協(xié)同成本，讓資源配置更加集中。
彭德宇指出：換句話說，阿里不再只是同時推進(jìn)多個AI產(chǎn)品，而是試圖把這些能力重新組織起來，形成一套從模型研發(fā)、平臺分發(fā)到應(yīng)用落地的完整體系。
所以筆者認(rèn)為：從這個角度看，ATH不僅是一次組織架構(gòu)調(diào)整，也代表著阿里在AI時代的一次戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向：ATH將模型研發(fā)、平臺能力和應(yīng)用產(chǎn)品串聯(lián)成閉環(huán)，讓Token在體系內(nèi)流動、被消耗。
子彈已經(jīng)裝進(jìn)槍里，接下來真正考驗的，是：API調(diào)用量、用戶規(guī)模和企業(yè)落地速度。在AI時代，Token就是驅(qū)動整套系統(tǒng)的“電力”，誰掌握Token流動，誰就掌握未來競爭主動權(quán)。
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