
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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