阿里AI組織架構(gòu)再調(diào)整，很多人低估了吳泳銘的決心

新眸原創(chuàng)·作者 | 李小東

最近這段時間，國內(nèi)科技圈的注意力，幾乎都被各家大廠圍繞AI的組織調(diào)整吸引了。

先是騰訊在半個月前，把運營了近十年的AILab整體并入混元大模型團隊，震動了整個行業(yè)；緊接著4月8日，阿里CEO吳泳銘發(fā)了一封內(nèi)部信，給阿里的AI業(yè)務(wù)，又做了一次頂層設(shè)計上的關(guān)鍵升級。

很多人看這類新聞，最先關(guān)注的是誰升了職、誰管了新業(yè)務(wù)，其實大可不必。對于一家科技公司來說，組織架構(gòu)不是目的，而是服務(wù)于戰(zhàn)略的工具。你想往哪里走，想做成什么事，就得搭對應(yīng)的班子，建對應(yīng)的組織。

阿里這次的調(diào)整，本質(zhì)上就是給AI這條未來的核心賽道，把路鋪得更順了。

01

阿里這波調(diào)整

到底解決了什么核心問題？

這封內(nèi)部信的核心內(nèi)容，其實就是兩件事。

第一件，是在集團層面新設(shè)立了技術(shù)委員會，由吳泳銘親自擔(dān)任組長，核心成員包括周靖人、吳澤明、李飛飛三個人。第二件，是把原來的通義實驗室，正式升級為通義大模型事業(yè)部，由周靖人全面負責(zé)。

可能有人會覺得，不就是改個名字、成立個新部門嗎？其實不然。這兩項調(diào)整，剛好解決了AI業(yè)務(wù)在大廠里最容易遇到的兩個核心問題：一個是頂層決策和資源統(tǒng)籌的問題，另一個是技術(shù)研發(fā)和商業(yè)落地脫節(jié)的問題。

先說這個集團技術(shù)委員會。吳泳銘自己當組長，意味著AI戰(zhàn)略徹底成了阿里的“一把手工程”，所有的決策和資源調(diào)度，都能直接拉到最高層面來定。再看三位核心成員的分工，剛好把AI的全鏈條都覆蓋住了：

周靖人是首席AI架構(gòu)師，同時管著升級后的通義大模型事業(yè)部，抓的是基礎(chǔ)模型這個核心引擎；李飛飛剛出任阿里云CTO，負責(zé)底層的云基礎(chǔ)設(shè)施和算力建設(shè)，給AI筑牢根基；吳澤明是集團CTO，負責(zé)把模型能力和電商、本地生活這些阿里的核心業(yè)務(wù)場景打通，讓技術(shù)真正落到實處。

熟悉阿里的人應(yīng)該知道，在此之前，阿里的AI相關(guān)能力，其實是分散在各個業(yè)務(wù)板塊里的。達摩院做基礎(chǔ)研究，阿里云做算力和模型服務(wù)，淘天、本地生活這些業(yè)務(wù)板塊，又各自有自己的AI應(yīng)用團隊。

哪怕有協(xié)同機制，跨部門的資源調(diào)度、技術(shù)路線對齊，難免會有隱性的溝通成本，甚至?xí)霈F(xiàn)重復(fù)建設(shè)、資源內(nèi)耗的情況。

這個技術(shù)委員會的成立，相當于把AI的核心決策權(quán)和資源調(diào)配權(quán)，直接收歸到了集團頂層。全集團的技術(shù)資源一盤棋，既能避免各個業(yè)務(wù)單元各自為戰(zhàn)，也能讓AI的技術(shù)路線選擇，保持長期的一致性，不會因為短期的業(yè)務(wù)波動，就偏離了長期的戰(zhàn)略目標。

再說說通義實驗室升級成事業(yè)部，這其實是這次調(diào)整里，最有標志性意義的一個動作。

從“實驗室”到“事業(yè)部”，只是兩個字的變化，背后是業(yè)務(wù)定位的根本轉(zhuǎn)變。實驗室的核心使命是什么？是基礎(chǔ)研究和技術(shù)探索，對技術(shù)突破負責(zé)，只要能做出領(lǐng)先的技術(shù)成果，就算完成了核心任務(wù)。

但事業(yè)部不一樣，它是一個獨立的業(yè)務(wù)主體，既要繼續(xù)承擔(dān)模型技術(shù)迭代的研發(fā)工作，更要對產(chǎn)品化、商業(yè)化的最終結(jié)果負責(zé)。

這個調(diào)整，和吳泳銘在2026財年Q3財報電話會上提的目標，是直接對應(yīng)的。在那次會議上，他明確說了，到2030財年，阿里包含MaaS在內(nèi)的云和AI商業(yè)化年收入，要突破1000億美元，算下來，復(fù)合年增長率要達到47%。

這個目標不是隨便喊的，說明阿里的大模型業(yè)務(wù)，不能再一直是個只燒錢的成本中心，必須變成阿里營收增長的核心引擎。升級成事業(yè)部之后，通義團隊就要直接直面市場的考驗，承擔(dān)起把技術(shù)能力轉(zhuǎn)化成商業(yè)收入的任務(wù)，真正實現(xiàn)研發(fā)和商業(yè)化的閉環(huán)。

有意思的是，這次調(diào)整，距離3月16日阿里成立ATH事業(yè)群，只隔了短短23天。ATH的全稱是AlibabaTokenHub，核心目標就是圍繞“Token”這個AI時代的核心生產(chǎn)資料，做“創(chuàng)造Token、輸送Token、應(yīng)用Token”的全鏈條布局。

吳泳銘之前說過一句話，Token就是未來的電。那ATH事業(yè)群，自然就是要做AI時代的電網(wǎng)。

如果把ATH看作是輸送AI能力的全鏈條管道，那這次成立的集團技術(shù)委員會，就是這個管道的總調(diào)度室，升級后的通義大模型事業(yè)部，就是管道里的核心發(fā)動機。

三者結(jié)合到一起，阿里就形成了一套從頂層決策定方向，到核心引擎提能力，再到全鏈條體系促落地的完整AI架構(gòu)，從戰(zhàn)略決策到終端場景，徹底打通了。

02

大廠集體動刀AI組織

背后是行業(yè)邏輯徹底變了

其實阿里這次的動作，不是孤立的。

2026年開年到現(xiàn)在，國內(nèi)的頭部互聯(lián)網(wǎng)公司，幾乎都在同步做AI組織架構(gòu)的深度調(diào)整。大家不約而同地做同一件事，背后一定是整個行業(yè)的邏輯發(fā)生了根本性的變化。

就像前面提到的，騰訊在半個月前，剛做了一次力度極大的調(diào)整：正式撤銷了運營近十年的AILab，核心的基礎(chǔ)研究人員，全部并入了混元大模型團隊，由集團總裁辦的首席AI科學(xué)家姚順雨統(tǒng)一執(zhí)掌，直接向總裁劉熾平匯報。

騰訊的這個動作，和阿里的邏輯幾乎是一模一樣。2016年成立的AILab，曾經(jīng)給騰訊打下了很好的技術(shù)底子，計算機視覺、自然語言處理、游戲AI、數(shù)字人這些方向，都出過不少成果。

但到了大模型時代，獨立實驗室的模式，弊端就慢慢顯現(xiàn)出來了：AILab和混元團隊、各個業(yè)務(wù)事業(yè)群之間，出現(xiàn)了研用脫節(jié)的問題，甚至有技術(shù)能力重合、資源內(nèi)耗的情況，比如之前開發(fā)的GIINEX游戲引擎，就和混元團隊的能力有重疊，平白推高了協(xié)同成本。

把AILab并入混元團隊，本質(zhì)上就是把分散的研究力量，集中到核心的業(yè)務(wù)單元里，從“研究驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“產(chǎn)品與落地驅(qū)動”，讓技術(shù)研發(fā)，直接服務(wù)于業(yè)務(wù)需求。

不止是騰訊，字節(jié)跳動在2025年就完成了AILab的重組，核心目標就是推動“所有產(chǎn)品線AI化”，把大模型的能力，深度融入抖音、今日頭條這些核心業(yè)務(wù)場景里。同時，字節(jié)還主動收縮了非核心的賽道，暫停了豆包AI眼鏡項目，把資源集中到豆包大模型的核心場景優(yōu)化上。

從數(shù)據(jù)來看，豆包的月均活躍用戶已經(jīng)超2億，連續(xù)多個季度排在國內(nèi)C端大模型應(yīng)用的榜首，這種聚焦的策略，已經(jīng)看到了效果。

百度也推出了“O計劃”，把文心一言和百度搜索做了深度的整合，讓搜索成為文心大模型的知識底庫，同時把大模型的能力，全面注入搜索的核心體驗里，把技術(shù)和自己的核心業(yè)務(wù)，徹底綁在了一起。

為什么大家都在不約而同地做這件事？

前兩年，大模型的競賽，核心是參數(shù)規(guī)模、技術(shù)指標的比拼。各家都在追逐更大的模型、更高的跑分，誰能在實驗室里做出更領(lǐng)先的技術(shù)，誰就有話語權(quán)。那時候，實驗室的研發(fā)能力，就是核心競爭力。

但現(xiàn)在，市場已經(jīng)進入了全新的階段。IDC發(fā)布的報告顯示，2024年中國公有云上的大模型調(diào)用量，已經(jīng)達到了114.2萬億Tokens，2025年之后，這個數(shù)字還在持續(xù)飛躍式增長。艾媒咨詢的數(shù)據(jù)也顯示，2025年中國AI大模型市場規(guī)模達495億元，2026年預(yù)計會突破700億元，同比增長率高達49%。

更有標志性意義的是今年初，全球最大的AI模型API聚合平臺OpenRouter發(fā)布的數(shù)據(jù)，中國AI模型的周調(diào)用量，首次超越了美國，達到4.12萬億Token，全球占比從兩個月前的30%，直接飆升到了61%。

這些數(shù)字背后，是一個非常明確的信號：中國的大模型產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)徹底走出了實驗室的技術(shù)驗證階段，全面進入了規(guī)模化商業(yè)落地期。

在這個階段，競爭的核心，是企業(yè)能不能把大模型的能力，和自己的業(yè)務(wù)場景深度結(jié)合；能不能實現(xiàn)技術(shù)研發(fā)和商業(yè)化落地的閉環(huán)；能不能通過組織架構(gòu)的優(yōu)化，提升全鏈路的協(xié)同效率。

大廠們集體重構(gòu)AI組織，本質(zhì)上都是為了適配這種全新的競爭邏輯。

03

吳泳銘的AI藍圖畫了兩年

現(xiàn)在才是真正的大考

對于吳泳銘來說，這次的組織調(diào)整，可以說是他掌舵阿里這兩年，AI戰(zhàn)略一步步推進的必然結(jié)果。

2023年接任阿里集團CEO之后，吳泳銘上任之初，就把“AI驅(qū)動”定為了阿里的最高戰(zhàn)略，并且親自執(zhí)掌阿里云，把它作為阿里AI戰(zhàn)略的核心載體。

那時候，阿里內(nèi)部對于大模型的高強度投入，其實還有不同的聲音，正是吳泳銘說服了馬云，堅定了All in AI的方向，他當時說，AI有機會把阿里巴巴打造成一個世界級公司。

從那之后，吳泳銘就對阿里的AI布局，做了系統(tǒng)性的重構(gòu)。首先是重新定義了阿里云的定位，從傳統(tǒng)的云服務(wù)商，轉(zhuǎn)向“全球領(lǐng)先的全棧人工智能服務(wù)商”。在2025年的云棲大會上，他首次提出了以超級人工智能（ASI）為錨點的長期戰(zhàn)略，明確說AGI只是AI發(fā)展的起點，終極目標，是發(fā)展出能自我迭代、全面超越人類的超級人工智能。

為了支撐這個長期戰(zhàn)略，他宣布了阿里史上最大規(guī)模的AI基建投入計劃：未來三年，投入至少3800億元人民幣，用于建設(shè)云計算和AI基礎(chǔ)設(shè)施。這個數(shù)字，超過了阿里過去十年在云和AI基礎(chǔ)設(shè)施上的投入總和。

在模型層面，阿里選了開源開放的路線，通義千問系列模型持續(xù)迭代，開源了全尺寸、全模態(tài)的模型體系。到現(xiàn)在，阿里通義已經(jīng)開源了300余個模型，全球下載量突破6億次，衍生模型數(shù)量達到17萬個，形成了非常龐大的開發(fā)者生態(tài)。

2026年開年之后，吳泳銘的AI戰(zhàn)略推進節(jié)奏，明顯加快了。3月成立ATH事業(yè)群，4月升級頂層技術(shù)架構(gòu)和核心業(yè)務(wù)單元，不到一個月的時間里，兩次重磅調(diào)整，其實都是在把之前畫的藍圖，一步步變成可落地的組織和業(yè)務(wù)體系。

當然，這次組織調(diào)整，只是讓阿里拿到了大模型競速下一階段的入場券，擺在前面的挑戰(zhàn)，依然不少。而這些挑戰(zhàn)，其實也是整個中國AI行業(yè)，共同要面對的命題。

最直接的就是商業(yè)化的兌現(xiàn)壓力。1000億美元的年收入目標，意味著未來五年，阿里的云和AI業(yè)務(wù)，要保持每年47%的復(fù)合增長率。在當前的市場環(huán)境下，這絕對是一個極具挑戰(zhàn)性的目標。

現(xiàn)在國內(nèi)大模型的商業(yè)化，主要就是ToB和ToC兩條路。ToC端，字節(jié)的豆包憑借2.3億的月活，已經(jīng)占了明顯的先發(fā)優(yōu)勢，微信也在慢慢把混元大模型的能力，融入到社交生態(tài)里，阿里的千問APP，在C端的市場份額，還有很大的提升空間。

ToB端，百度智能云、阿里云、華為云，占據(jù)了公有云大模型服務(wù)市場的主要份額，但同質(zhì)化的競爭依然很激烈，怎么在垂直領(lǐng)域建立起不可替代的壁壘，把模型能力轉(zhuǎn)化成持續(xù)的付費收入，還是需要持續(xù)探索的問題。升級成事業(yè)部之后，通義團隊首先要面對的，就是怎么平衡長期技術(shù)研發(fā)投入，和短期商業(yè)成果之間的關(guān)系。

與此同時，行業(yè)競爭持續(xù)加劇。現(xiàn)在的國內(nèi)大模型市場，已經(jīng)形成了多強競爭的格局。公有云服務(wù)市場，火山引擎份額領(lǐng)先，百度智能云和阿里云緊隨其后；開源市場，DeepSeek這些創(chuàng)業(yè)公司憑借高性價比的模型，快速搶占市場份額；垂直領(lǐng)域，華為盤古大模型已經(jīng)形成了明顯的優(yōu)勢。

在這樣的格局里，阿里要找到自己的差異化優(yōu)勢，核心籌碼，其實就是自己龐大的商業(yè)生態(tài)。從電商、零售、云計算，到金融、物流、本地生活，阿里手里有海量的商業(yè)場景和企業(yè)客戶資源。

怎么把通義大模型的能力，和這些場景深度結(jié)合，形成其他廠商復(fù)制不了的解決方案，是阿里突圍的關(guān)鍵。

事實上，大模型的技術(shù)發(fā)展，現(xiàn)在還處在高速迭代的階段，多模態(tài)能力、智能體技術(shù)、推理效率優(yōu)化這些方向，幾乎每個月都有新的技術(shù)突破。

吳泳銘把阿里的長期戰(zhàn)略錨定在ASI，這意味著必須持續(xù)做高強度的研發(fā)投入，而這種投入，又需要有足夠的商業(yè)化收入來支撐。怎么在保持前沿技術(shù)研發(fā)投入的同時，實現(xiàn)技術(shù)的快速落地和商業(yè)變現(xiàn)，形成“研發(fā)-落地-收入-再研發(fā)”的正向循環(huán)，是所有大廠都要解決的核心命題。

其實回頭看，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展這么多年，每一次技術(shù)變革，都是這樣的路徑。一開始是技術(shù)的狂歡，所有人都在追新，都在講未來的故事；然后潮水慢慢退去，能留下來的，永遠都是那些能把技術(shù)真正落地，能創(chuàng)造真實價值的公司。

阿里這次的調(diào)整，說白了，就是把AI從一個講給未來的故事，變成了當下要扎扎實實做的業(yè)務(wù)；把分散在各個角落的技術(shù)力量，整合成了一個有明確目標、有清晰權(quán)責(zé)、有落地路徑的完整體系。

這場關(guān)于AI的競速，最終的勝負手是企業(yè)能不能建立起一個能持續(xù)迭代、持續(xù)落地、持續(xù)創(chuàng)造商業(yè)價值的體系。

對于吳泳銘和阿里來說，這次組織調(diào)整，只是AI全面加速期的開始。