文 | 佘宗明
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《神雕俠侶》中，“主角光環(huán)”拉得最滿的情節(jié)莫過(guò)于：楊過(guò)被斷一臂后，外界都以為，他武功廢了大半，結(jié)果他棄巧歸拙，自創(chuàng)黯然銷魂掌，功力反而遠(yuǎn)勝?gòu)那啊?/p>
“斷臂失招，十成巧勁去其九；歸拙返璞，一重境界已登峰”固然是爽文劇情，可現(xiàn)實(shí)里上演“你以為我變?nèi)趿?，?shí)際上我變強(qiáng)了”情節(jié)的，總是不乏其人。
約半個(gè)月前，因?yàn)楸娝苤哪菆?chǎng)風(fēng)波，有些人就對(duì)千問(wèn)前景不無(wú)憂心。結(jié)果阿里拍了拍他們，給他們演了個(gè)帽子戲法。
就在4月2日，千問(wèn)發(fā)布了新一代大語(yǔ)言模型Qwen3.6-Plus。結(jié)合3月30日發(fā)布的Qwen3.5?Omni、4月1日發(fā)布的Wan2.7?Image看，短短4天內(nèi)，千問(wèn)已實(shí)現(xiàn)了“全模態(tài)+文生圖+大語(yǔ)言”旗艦?zāi)Ｐ腿B發(fā)。
這套組合拳，引來(lái)了全球開(kāi)發(fā)者的“用腳投票”式支持：作為新晉中國(guó)編程能力最強(qiáng)模型的Qwen3.6-Plus，4月3日已超越OpenAI、Google、xAI等國(guó)際巨頭，在聚焦AI編程能力的權(quán)威榜單Code Arena上排在了第二，受到眾多開(kāi)發(fā)者和使用者追捧。
這不是單點(diǎn)技術(shù)突破，而是阿里組織、技術(shù)、商業(yè)勢(shì)能系統(tǒng)性爆發(fā)的直觀切片。
在ATH（Alibaba Token Hub）事業(yè)群成立兩周后，阿里接連“上新”重磅模型，充分表明了一點(diǎn)：在ATH掃除AI組織內(nèi)耗的障礙后，阿里AI的戰(zhàn)斗力更強(qiáng)了。
01
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說(shuō)起阿里AI，很多人可能會(huì)想到“蘇大強(qiáng)”，強(qiáng)則強(qiáng)矣，卻很“散裝”——訓(xùn)模型的、管算力的、做應(yīng)用的，經(jīng)常條塊分割、各自為戰(zhàn)。
表面看，這是多點(diǎn)開(kāi)花、分頭并進(jìn)，實(shí)質(zhì)上，這會(huì)導(dǎo)致資源浪費(fèi)、協(xié)同低效。
如果說(shuō)“大而全”的分散探索在大模型卷刷榜跑分階段不無(wú)合理性，因?yàn)檠邪l(fā)團(tuán)隊(duì)可以脫離產(chǎn)品KPI束縛專注攻克技術(shù)難題，那在“龍蝦熱”吹響Agent時(shí)代號(hào)角的背景下，這已經(jīng)是100個(gè)不合時(shí)宜了。
試想下，若延續(xù)業(yè)務(wù)分散局面，千問(wèn)可能完成這波緊鑼密鼓、高度協(xié)調(diào)的重磅模型三連發(fā)嗎？
幾乎不可能。因?yàn)椴煌瑘F(tuán)隊(duì)的研發(fā)周期、技術(shù)路線、考核目標(biāo)難以統(tǒng)一，更別說(shuō)在短時(shí)間內(nèi)完成三款重要模型的協(xié)同發(fā)布。
推倒消除模型層、算力層、應(yīng)用層協(xié)同壁壘這堵墻的，正是ATH帶來(lái)的組織調(diào)整。
只看表象，ATH是進(jìn)行了業(yè)務(wù)整合，細(xì)究?jī)?nèi)里，這其實(shí)是面向Agent時(shí)代的生產(chǎn)關(guān)系變革。
由CEO吳泳銘掛帥，以“創(chuàng)造Token、輸送Token、應(yīng)用Token”為主線，就是從頂層設(shè)計(jì)層面保障了兩點(diǎn)：1，拆除部門墻，消除模型研發(fā)、算力供給、應(yīng)用落地各自為戰(zhàn)局面；2，聚焦Token全生命周期管理，形成“模型層創(chuàng)造高質(zhì)量Token，云與MaaS輸送Token，C端千問(wèn)、B端悟空、AI創(chuàng)新產(chǎn)品應(yīng)用Token”的Token“產(chǎn)-輸-用”閉環(huán)。
在Openclaw徹底叩開(kāi)Agent時(shí)代大門后，這番調(diào)整來(lái)得太有必要。
Agent時(shí)代，非“模型-應(yīng)用-數(shù)據(jù)”動(dòng)態(tài)協(xié)同則難有競(jìng)爭(zhēng)力，非打通Token經(jīng)濟(jì)任督二脈不足以走長(zhǎng)遠(yuǎn)。
Agent的核心是自主感知、智能決策、閉環(huán)執(zhí)行、持續(xù)迭代，把AI從只能“答問(wèn)題、寫(xiě)文案、做總結(jié)”的輔助工具變成驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)的智能中樞與數(shù)字員工。當(dāng)此之時(shí)，讓模型能力快速滲透應(yīng)用場(chǎng)景，場(chǎng)景數(shù)據(jù)反哺模型迭代，形成“模型-應(yīng)用-數(shù)據(jù)”的飛輪，打通“模型迭代快-場(chǎng)景適配高-商業(yè)變現(xiàn)強(qiáng)”的閉環(huán)，尤為關(guān)鍵。
Agent爆發(fā)帶來(lái)的Token消耗量幾何級(jí)增加，也支撐起了AI商業(yè)鏈路的跑通。正如黃仁勛所說(shuō)，Agent是Token的超級(jí)消耗機(jī)器，Token則是Agent時(shí)代的數(shù)字大宗商品與硬通貨。以阿里為代表的模型廠商轉(zhuǎn)型為Token供應(yīng)商跟基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng)商，勢(shì)在必行。
若是考慮到阿里是全球范圍內(nèi)少有的具備“芯片（平頭哥）-云計(jì)算（阿里云）-模型（千問(wèn)大模型）-應(yīng)用（悟空、Qoder、千問(wèn)APP等）-商業(yè)化”全棧能力的企業(yè)，不以Token為統(tǒng)一單元將那些業(yè)務(wù)板塊擰成一條繩，也多少有些“暴殄天物”的意味。
到頭來(lái)，ATH帶來(lái)的組織變革紅利會(huì)持續(xù)朝著全棧能力最大化發(fā)揮上延伸，本次千問(wèn)模型三連發(fā)就成了新事業(yè)群成立后最直觀的注腳。
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組織勢(shì)能的底座，能為技術(shù)勢(shì)能提供強(qiáng)支點(diǎn)。
吳泳銘曾明確表示，ATH的核心是模型與應(yīng)用的深度協(xié)同，通過(guò)場(chǎng)景、用戶、數(shù)據(jù)形成正向飛輪，讓模型“越用越強(qiáng)”。而千問(wèn)模型三連發(fā)背后，就離不開(kāi)ATH帶來(lái)的模型、算力、應(yīng)用動(dòng)態(tài)協(xié)同的支撐。
需要看到的是，千問(wèn)模型三連發(fā)，也在強(qiáng)化阿里的全棧能力優(yōu)勢(shì)——它看似是三款獨(dú)立產(chǎn)品，實(shí)則是阿里為Agent時(shí)代打造的全棧能力組合拳：Qwen3.5?Omni主打全模態(tài)感知，Wan2.7?Image聚焦內(nèi)容生成，Qwen3.6?Plus主攻智能體執(zhí)行，三者覆蓋了“感知-生成-執(zhí)行”的完整Agent工作流。
這其中，一舉拿下了215項(xiàng)全球SOTA、超越Gemini?3.1 Pro躋身全球最強(qiáng)全模態(tài)大模型之列的Qwen3.5?Omni，為Agent提供了可以媲跡人類的全模態(tài)感知能力。
3年前GPT-4曾用“一張手繪草圖能生成一個(gè)網(wǎng)站”驚煞眾人，如今Qwen3.5?Omni的音視頻Vibe Coding能力實(shí)現(xiàn)的“動(dòng)動(dòng)嘴即可編程”，又將其上限拉高了——想想用戶對(duì)著草圖口述需求、模型能直接生成帶有復(fù)雜UI的產(chǎn)品原型界面的畫(huà)面，還是挺夢(mèng)幻的。
瞄準(zhǔn)AI生圖領(lǐng)域“標(biāo)準(zhǔn)臉疲勞”“色彩盲盒”兩大痛點(diǎn)、打造國(guó)內(nèi)最接近Nano Banana Pro的生圖模型的Wan2.7?Image，則補(bǔ)齊阿里多模態(tài)生態(tài)最后一塊短板，讓視覺(jué)Agent具備了高商用價(jià)值。
AI生圖若解決不了“標(biāo)準(zhǔn)臉疲勞”“色彩盲盒”難題，那就像人形機(jī)器人解決不了靈巧手瓶頸那樣，只會(huì)炫技有余、實(shí)用不足。Wan2.7?Image解決了這道技術(shù)難題，還支持Skill調(diào)用，能實(shí)現(xiàn)“龍蝦畫(huà)畫(huà)”，這下很多短劇、電商、自媒體、教育從業(yè)者該笑醒了。
編程能力斷層領(lǐng)先國(guó)內(nèi)同行、接近Claude系列頂級(jí)水平的Qwen3.6?Plus，則分分鐘可變成Agent執(zhí)行的“超級(jí)大腦”。
Qwen3.6?Plus的最大價(jià)值，不只在編程能力強(qiáng)，更在于通過(guò)實(shí)現(xiàn)代理式編程（Agentic Coding）將編程門檻更徹底地打了下來(lái)。當(dāng)基于界面截圖、設(shè)計(jì)稿、圖文描述直接完成前端頁(yè)面生成、代碼補(bǔ)全、交互修改變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，“氛圍編程”還是奢望嗎？
這三款模型產(chǎn)品，分別著眼于解決Agent的感知、生成、執(zhí)行三大核心問(wèn)題，有著極強(qiáng)的“延續(xù)性”：它們從一開(kāi)始就是為“被Agent調(diào)用”而設(shè)計(jì)，而非僅作為服務(wù)于C端的ChatBot類產(chǎn)品存在。
這宣告著阿里AI“技術(shù)觀”的愈發(fā)成熟——無(wú)論是用更小參數(shù)量實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)性能，還是用Vibe Coding、視覺(jué)編程、精準(zhǔn)生圖等能力精準(zhǔn)對(duì)接企業(yè)落地需求跟開(kāi)發(fā)者需求，都表明，它從重榜單分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)向了重實(shí)戰(zhàn)能力，從追求紙面分?jǐn)?shù)最優(yōu)轉(zhuǎn)向了追求服務(wù)真實(shí)需求。
前兩天，智譜CEO張鵬提出了個(gè)公式：AGI商業(yè)價(jià)值=智能上界×Token消耗規(guī)模。
從Qwen3.5?Omni的全模態(tài)突破，到Wan2.7?Image的生圖能力進(jìn)化，再到Qwen3.6?Plus的編程能力大升級(jí)，本質(zhì)上都在提升“智能上界”，進(jìn)而讓單位Token實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的理解、生成、執(zhí)行能力。
Qwen3.6-Plus針對(duì)OpenClaw等主流開(kāi)放Agent框架深度優(yōu)化后，每百萬(wàn)Tokens輸入最低僅2元，大幅降低了企業(yè)和開(kāi)發(fā)者使用門檻，即為佐證。
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組織勢(shì)能培土，技術(shù)勢(shì)能種因，商業(yè)勢(shì)能結(jié)果。
ATH打通Token“產(chǎn)-輸-用”閉環(huán)，旗艦?zāi)Ｐ蛣?chuàng)造更高質(zhì)量的Token，最終都要落腳于應(yīng)用Token——Token消耗是Token經(jīng)濟(jì)的落點(diǎn)，也是阿里構(gòu)建“模型能力支撐Agent運(yùn)行-Agent應(yīng)用消耗Token-Token消耗反哺模型迭代”閉環(huán)的重點(diǎn)。
若將負(fù)責(zé)創(chuàng)造Token的通義實(shí)驗(yàn)室視作AI“發(fā)電廠”，負(fù)責(zé)輸送Token的MaaS業(yè)務(wù)線視作AI“電網(wǎng)”，那應(yīng)用Token的悟空、千問(wèn)APP、Qoder等就是AI的“電器店”——承載著應(yīng)用落地的價(jià)值。
阿里AI跑通Token經(jīng)濟(jì)的最有力證明，不外乎BC兩端雙輪驅(qū)動(dòng)，行業(yè)滲透全面提速。
沙利文報(bào)告顯示，2025年下半年，千問(wèn)穩(wěn)居中國(guó)企業(yè)級(jí)大模型調(diào)用市場(chǎng)第一，日均調(diào)用量占比從17.7%飆升至32.1%，幾乎翻倍；中國(guó)所有汽車品牌、90%以上金融機(jī)構(gòu)、超90%手機(jī)品牌均接入千問(wèn)。
在海外，亞馬遜、Airbnb基于千問(wèn)拓展業(yè)務(wù)，英偉達(dá)、微軟、Meta等科技巨頭基于其開(kāi)發(fā)衍生模型，斯坦福李飛飛團(tuán)隊(duì)等頂尖機(jī)構(gòu)用于前沿研究。
而千問(wèn)APP與悟空形成的“C端破圈、B端變現(xiàn)”格局，又讓“模型迭代-用戶增加-Token消耗增多-商業(yè)轉(zhuǎn)化”的鏈路變得更絲滑。
就C端看，千問(wèn)App已成長(zhǎng)為國(guó)民級(jí)AI助手。前段時(shí)間，千問(wèn)App上線了一句話打車功能，這是千問(wèn)App依托阿里生態(tài)深度打通淘寶、支付寶、高德等場(chǎng)景，從單純對(duì)話工具升級(jí)為“能干活、能消費(fèi)、能服務(wù)”的全場(chǎng)景一站式AI入口的重要節(jié)點(diǎn)。
就B端看，悟空正在鞏固阿里在B端優(yōu)勢(shì)，帶動(dòng)阿里AI成為更多企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首選伙伴。發(fā)布全球首個(gè)企業(yè)級(jí)AI原生工作平臺(tái)悟空，成了ATH成立后打響的第一炮，其目標(biāo)是讓超2000萬(wàn)企業(yè)擁有24小時(shí)工作的“龍蝦軍團(tuán)”，自動(dòng)完成辦公、營(yíng)銷、供應(yīng)鏈、客服等全流程任務(wù)。現(xiàn)在看，它已實(shí)現(xiàn)了Agent與大量企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無(wú)縫打通。
千問(wèn)App的C端入口深耕、悟空B端生產(chǎn)力落地，集合了個(gè)人智能服務(wù)與企業(yè)智能辦公的全鏈路Token消費(fèi)場(chǎng)景，為阿里從賣算力向賣智能（模型能力、Agent服務(wù)和智能化解決方案）升級(jí)奠定了基礎(chǔ)。
前不久，阿里云AI算力、存儲(chǔ)等產(chǎn)品最高漲價(jià)34％，市場(chǎng)反應(yīng)仍供不應(yīng)求，就是阿里AI商業(yè)勢(shì)能的清晰注腳。
可以預(yù)見(jiàn)，在剛發(fā)布的3款旗艦?zāi)Ｐ涂焖俾涞氐轿蚩?、Qoder等應(yīng)用后，因?yàn)槟Ｐ湍芰Ω玫爻薪恿似髽I(yè)、開(kāi)發(fā)者和普通用戶需求，這股商業(yè)勢(shì)能還會(huì)更強(qiáng)。
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毋庸諱言，因?yàn)榻M織分散、協(xié)同低效，阿里AI過(guò)去也曾錯(cuò)失部分市場(chǎng)機(jī)會(huì)。
但如今，ATH的成立，已讓阿里AI重新找回了自己的決斷力和執(zhí)行力。在全棧協(xié)同下，在Token串聯(lián)下，其模型研發(fā)、場(chǎng)景落地、商業(yè)化推進(jìn)正開(kāi)啟加速度。
從悟空上線，到千問(wèn)“三箭齊發(fā)”，再到旗艦?zāi)Ｐ涂焖俳尤胛蚩铡oder等應(yīng)用，僅用數(shù)周完成全鏈路打通，就展現(xiàn)出了“阿里速度”的強(qiáng)勢(shì)回歸。
著眼長(zhǎng)遠(yuǎn)看，Agent時(shí)代的AI競(jìng)爭(zhēng)，已不再是單點(diǎn)技術(shù)PK，而是組織效率、技術(shù)實(shí)力、商業(yè)能力的綜合較量。
而用ATH重構(gòu)了生產(chǎn)關(guān)系的阿里，就在兌現(xiàn)自身作為Agent時(shí)代最具AI產(chǎn)業(yè)化落地能力的“純血AI玩家”的多重潛力——一如大洋彼岸的谷歌那樣。
管理學(xué)家湯姆·彼得斯說(shuō)：Momentum is not soft， it’s hard.（勢(shì)能不是軟口號(hào)，而是硬實(shí)力。）
阿里AI的勢(shì)能，又起來(lái)了——但這還只是開(kāi)始。
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