从长远来看，阿里的大模型“多点开花”不是终点，而是AI全面融入商业生态的起点。
2025年末的AI赛道，阿里巴巴以一场密集的产品发布引发行业震动。
从夸克浏览器的AI搜索升级，到千问App的战略更名公测，再到蚂蚁集团全模态助手“灵光”的横空出世，阿里系在To C与To B两端同时亮出大模型利器，形成多点并进的竞争态势。
外界纷纷疑惑：这波集中发力是临时跟风还是蓄谋已久？各产品间是内部赛马的零和博弈，还是生态协同的整体布局？剥开“突然爆发”的表象，实则是阿里十年技术积累、战略迭代与行业竞争共同作用的必然结果。
01 千亿投入，五年磨剑
阿里大模型的集体亮相，首先源于其长达五年的技术沉淀与千亿级的持续投入。早在2020年GPT-3引爆大模型赛道时，阿里便同步启动了语言模型体系AliceMind与多模态大模型M6的研发，这两支分别隶属于达摩院NLP实验室与智能计算实验室的团队，从一开始就形成了内部赛马机制。
彼时虽仅以不到十人的小团队起步，但两条技术路线的并行探索为后续发展奠定了基础——M6团队凭借阿里搜索与电商生态的海量数据支持，以及更充足的算力倾斜（据称可用算力卡数量数倍于竞品团队），最终在技术路线收敛中胜出，成为通义千问大模型的直接前身。
这条技术路线的进化轨迹清晰而扎实：2021年M6从百亿参数扩展至万亿参数，2022年推出通用统一架构M6-OFA，完成模态与任务的全面统一，最终构成通义大模型的核心底座。截至2025年，阿里在AI领域的累计算力投入已超3800亿元，2025财年研发费用更是高达571.5亿元，占总收入的5.7%。
这种长期主义的投入换来了硬实力突破：Qwen3-Max模型在数学竞赛中启用“thinking”模式后正确率近乎100%，部署成本仅为同类竞品的四分之一，全球下载量突破6亿次，衍生模型超17万个，连英伟达CEO黄仁勋都为其开源生态点赞。可以说，今天的“多点开花”，正是建立在这种“五年磨一剑”的技术厚积之上。
02 谋定后动，把握时机
阿里选择此时集中发力，本质是AI产业从技术竞争转向场景竞争的必然选择。2022年底ChatGPT问世后，行业经历了短暂的“跟风内卷”，而阿里选择了“延迟满足”，先深耕技术底座与B端场景验证。
截至目前，阿里云已占据35.8%的中国AI云市场份额，超过第二名到第四名的总和，千问大模型的API早已在各行各业落地，积累了海量真实场景的反馈数据，解决了“知识幻觉”、响应速度等关键问题。当技术成熟度与市场接受度达到临界点，阿里自然需要在应用端完成“最后一公里”的突破。
从外部环境看，全球AI竞争已进入深水区，To C端的超级入口争夺日趋激烈，To B端的产业智能化需求也在爆发式增长。百度文心一言、字节跳动混元等竞品早已完成多场景布局，若阿里继续固守技术底座，可能错失市场窗口期。
而内部来看，阿里庞大的生态体系为大模型提供了天然的场景土壤：电商、搜索、金融、健康、办公等场景均需AI能力升级，分散在各事业群的产品同步发力，实则是对不同场景需求的精准响应。这种“集体爆发”并非无序扩张，而是战略节奏的精准把控——先建底座再拓场景，先B端验证再C端落地。
03 一体多翼，生态合力
关于外界热议的“内部竞争”，阿里的布局逻辑实则是“协同为核，赛马为翼”。表面上看，千问、夸克、蚂蚁“灵光”分属不同事业群，看似形成竞争态势，但核心技术底座高度统一：三者均基于Qwen大模型开发，共享底层算力、数据治理与核心算法能力。这种“一体多翼”的架构既避免了重复研发的资源浪费，又保持了产品创新的灵活性。
具体来看，三者的定位差异清晰可见：千问作为集团层面主推的原生AI助手，由CEO吴泳铭亲自拍板更名上线，定位是“AI时代的超级入口”，未来将整合地图、外卖、购物等全场景服务，承载着阿里To C端的核心战略野望；夸克则依托搜索基因，主打AI搜索与智能工具场景，其高考志愿大模型、AI创作平台等功能，是大模型在垂直场景的差异化落地，未来还将接入千问的底层能力，形成“搜索+对话”的互补形态；蚂蚁“灵光”则聚焦“对话即开发”的生产力工具定位，一方面服务于蚂蚁自身的金融、健康生态（如专属AI理财助手、医疗健康管理），另一方面向中小企业开放轻量化应用开发能力，成为连接B端与C端的独特桥梁。
这种布局既保留了内部创新的活力，又通过统一的技术底座实现了资源协同。历史上，阿里的“赛马机制”曾催生了淘宝、支付宝等明星产品，如今在AI领域，适度的内部竞争能倒逼产品快速迭代，而统一的技术标准与生态协同则避免了“内耗”。
正如阿里相关人士所言：“千问是核心能力出口，夸克是搜索场景的AI化延伸，蚂蚁是金融与健康场景的定制化应用，三者看似分散，实则覆盖了不同用户需求与使用场景，最终将形成生态合力。”
04 自主可控，深耕场景
阿里的大模型布局，更揭示了中国科技巨头AI转型的核心逻辑：技术自主可控、场景深度融合、生态开放共建。
千问大模型坚持开源战略，采用Apache2.0协议，成为“AI时代的Android系统”，既规避了闭源模式的合规风险，又通过全球开发者共建壮大生态；在中文处理能力上，依托36T tokens的中文语料训练，能听懂119种语言和方言，精准适配中国市场需求；而场景落地层面，阿里拒绝“炫技式创新”，无论是千问的生活服务、夸克的搜索助手，还是蚂蚁的金融健康应用，都紧扣用户真实需求，实现了技术价值与商业价值的统一。
当然，阿里的多点布局也面临挑战：如何平衡统一战略与产品差异化，避免用户认知混淆；如何在快速扩张中保持数据安全与合规性；如何应对不同事业群间的利益协调与资源分配。但不可否认的是，这种“技术底座+场景矩阵+生态协同”的模式，为中国AI产业提供了极具参考价值的发展路径。
从长远来看，阿里的大模型“多点开花”不是终点，而是AI全面融入商业生态的起点。当千问的对话能力、夸克的搜索能力、蚂蚁的生产力工具能力与阿里生态的场景资源深度耦合，将形成一个覆盖生活、工作、消费、健康的全链路AI服务网络。这种布局既符合AGI（通用人工智能）的发展趋势，又牢牢扎根于中国市场的实际需求，最终可能重塑科技行业的竞争格局。
05 结语
在AI赛道的竞速中，没有所谓的“突然爆发”，只有厚积薄发的必然。
阿里的大模型布局，是技术积累、战略定力与市场敏锐度共同作用的结果。其“协同为核、赛马为翼”的生态逻辑，既避免了单一产品的孤勇前行，又保持了创新的活力与弹性。
未来，这场AI生态的布局成效，不仅取决于技术的持续迭代，更在于能否真正以用户需求为中心，实现技术与场景的深度融合。而对于整个行业而言，阿里的探索无疑为中国科技企业的AI转型，提供了一条兼具技术深度、商业价值与生态视野的可行路径。
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