出品/光子星球

撰文/吳先之 郝鑫

“AI最大的想象力不在手機屏幕，而是接管數字世界，改變物理世界。”

9月19日，2024年云棲大會開幕式上，這位阿里最早的程序員，一向內斂的吳泳銘時不時地扶幾下眼鏡，給出了稍顯大膽的趨勢判斷。

對站在舞臺中心的他而言，大會有三個重要的時間節點疊加：底座模型通義千問通過備案剛過一周年；發布“用戶為先，AI驅動”戰略剛滿一周年；阿里云“AI驅動，公共云優先”戰略也將迎來一周年。

因此，這屆云棲大會意義非凡。從主題演講到展覽設置，被AI“腌入味”的會場似乎已經隱隱暗示了他接下來的發言主題。核心的任務有兩個，審視戰略落實情況，總結成績以及展望未來。

以“AI驅動”的阿里形成了“AI+云”匹配的商業模式，并看到了AI驅動的新增長。此外，AI改造了核心電商（淘天）、出海（AIDC）、企業辦公（釘釘）等諸多現有業務場景，賦予的未來潛力正在逐步顯現。

對AI情有獨鐘，回到舒適領域的吳泳銘也從技術角度給出了自己的預判。他認為AI的最大想象力是逐漸滲透數字世界，并接管數字世界，物理世界的大部分事物都會具備AI能力，形成下一代的全新產品，并與云端AI驅動的數字世界連接產生協同效應。

一年的時間，阿里這艘大船找到了航道。

技術和市場的車輪仍在滾滾向前，AI新貴在資本紅海廝殺，“老錢”大廠搶占生態位，積極求變。當GPT-o1發出了技術新范式宣言，阿里將駛向怎樣的AGI未來？

轉向：從數據到大模型能力

上一個時代的巨頭相繼轉向，根本在于“已經變了天”。

互聯網時期信奉“數據至上”，依托社交、電商、搜索、娛樂等不同場景，各類互聯網企業完成了發展的第一階段。

但生成式AI打破了以數據為驅動的傳統邏輯，不再僅僅依賴已有的數據進行學習和決策，而是通過深度學習算法和大規模的計算能力，自主地生成新的內容和解決方案。隨著技術曲線的成熟，大模型的泛化能力會越來越強，最理想情況下，通用大模型可以解決所有問題。如此一來，基礎大模型所衍生的一些應用與能力，將成為該階段最核心的競爭力。

大模型與云計算是AI 2.0時代的一對“蜜侶”，其羈絆可以從IaaS、PaaS、SaaS算到如今的MaaS（Model as a Service），模型即服務。背后還有一條暗線，從信息化到數字化再到智能化。云計算+大模型自然地承接了從數字化轉型智能化的用戶和他們“落后就要挨打”的恐懼。

MaaS概念誕生意味著亦可以像SaaS一般提供獨立的工具和產品，一旦產生規模化效應，便可以實現標準化盈利，這也是阿里認為“AI+云”商業模式可行的原因所在。這客觀上讓AI把云又做“厚”了一層，為之帶來新的附加價值。

數據表明，阿里的“AI+云”戰略已現在云上嶄露成效。2024年第二季度，阿里云公共云收入雙位數增長，AI相關產品收入三位數增長，阿里云季度經調整EBITA同比增長155%，使用阿里云AI平臺（百煉）的付費用戶數量環比增長超過200%。

大模型到來后，分化出兩類產品，AI原生與AI+，前者代表是各類Chat Bot，后者典型是現有業務AI化改造。AI公司集中攻克的AI助手目前只能算個“半成品”，用戶市場仍需拓荒。相較之下，AI加持下的現有業務更容易看到“療效”。具體表現形式，包括toB和toC兩種形態。短期內，與“降本增效”和“生產力”直接掛鉤的2B業務需求更強，也能更迅速地切入到企業場景中。

釘釘的AI化改造就經歷了全場景AI集成的“+AI”階段，加之利用AI點滿技能點，更容易為客戶創造生產力階段。截至目前，釘釘擁有AI生態伙伴超100萬，AI智能體超50萬，AI日調用量超1000萬次。

Agent或許是激活中國SaaS和辦公市場的重要因素，以結果為導向，未來服務本質是售賣服務，而不是售賣軟件。“軟件+AI+協作生產”視角下誕生的是千千萬萬的企業數字員工，創造的是“滾雪球”般的生產力價值。

ToC色彩偏重一點的“AI+電商”因為體量大、業務復雜，價值釋放更為長尾。考慮到阿里和騰訊此前，先后打通了信息流（微信廣告跳轉淘寶天貓）與資金流（淘天接入微信支付），可能掩蓋了短期AI為電商帶來的增量。

事實上，“AI+電商”價值釋放有三重邏輯：第一個階段是由AGI推動營銷創意輔助，具體表現為降本增效。第二個階段是售后與復購，該階段的重心是存量價值發現，這包括智能客服、物流配送、用戶運營。第三個階段是AI電商真正的價值增量所在，表現為智能營銷，包括智能投流、AI經營等。

值得一提的是AI驅動的全平臺投放產品“全站推廣”，8月淘天已全量上線該產品，釋放業績的周期在6-12個月。

阿里的決心

去年，國內的百模大戰就已經進入白熱化階段。

截至2023年7月底，國內累計有130個大模型問世，僅前7個月就有64個大模型發布。“AI六虎”相繼獲得融資，估值飛漲，勢頭強勁。種種跡象都表明，一個嶄新的時代即將開啟。

一如國際同業微軟、谷歌、亞馬遜，阿里也需回答“要不要押注生成式AI”的歷史性問題。該問題對阿里尤為重要。

對阿里來說，探索AI的發展路徑有三個：作為技術的探路者，探索機器智能實現AGI的潛力；作為開源模型和領先云計算服務的提供者，積極投資大模型發展云計算業務；擁有最廣泛應用場景的核心業務，都能通過AI驅動。

阿里似乎不愿錯過哪怕一次機會。有知情人士表示，“吳媽”對于新技術的嗅覺和魄力非常強，元璟資本“經常在還沒有東西的時候就敢下手，從而占得市場先機”。

大模型噴涌爆發以來，存在幾類選手：補課、彎道超車和黑馬新貴。這直接導致了幾種典型提供產品的模式，如通過云提供MaaS服務，提供閉源大模型產品以及提供開源大模型產品。能同時具備以上幾種，國外有谷歌，國內目前僅有阿里——核心原因在于其云的技術優勢。

正是因為云的關系，讓阿里從一開始就成為唯一一家開源、自研兩條腿走路的公司。吳泳銘曾在業績電話會上解釋，“開源模型會在開發者廣泛使用上占據優勢，這將匹配提供AI基礎設施阿里云的商業模式，因為當更多開發者使用時，在其應用上線時也會優先選擇阿里云的AI產品。”

阿里在探索大模型落地過程中，形成“AI+云”的商業模式，有其不可復制性。

很多開發者和創業團隊對通義開源大模型Qwen的評價是“良心”，在模型能力、尺寸、開放權重上真正做到了可用，越來越多人用Qwen取代Llama系列模型。

據悉，新一代開源旗艦模型Qwen2.5-72B性能超越Llama 3.1-405B，再次登上全球開源大模型的王座；通義旗艦模型Qwen-Max全方位升級，性能已經逼近GPT-4o。通義開源模型累計下載量已經突破4000萬，通義原生模型和衍生模型總數超過5萬，成為僅次于美國Llama的世界級模型群。

過去一年，大模型技術也實現了多個里程碑式跨越。去年4月，阿里云發布首個大語言模型通義千問，如今通義大模型家族已全面涵蓋語言、圖像、視頻、音頻等全模態，儲備了完整的技術發展體系。

目前卡大模型脖子的主要因素有兩個：算力和推理成本。受益于“AI+云”一體化戰略，阿里云在市場上的價格頗具競爭力，云和模型使用成本雙雙下降，規模效應也更大。

5月，阿里一手主導了大模型行業的大降價，通義千問GPT-4級主力模型Qwen-Long API價格直降97%。云棲大會，阿里云宣布通義千問三款主力模型再次大幅降價，最高降幅85%。

截至目前為止，全球大模型都沒有形成閉環的商業模式，最為清晰且確定的還是云和廣告，恰好這兩張牌都握在阿里手中。押注新晉AI公司更像是大廠的“投石問路”，關鍵還是要觀察新技術如何與業務、生態發生化學反應。

阿里的AGI籌碼

和絕大部分科技公司一樣，阿里也將目標瞄準了AGI通用人工智能，“聲音、文本、圖片和視頻，都通過同一套體系糅合在一起的終極大模型”。

AGI如同彼岸搖曳盛開的花朵，艷麗的顏色吸引著河對面的人前仆后繼，其中的水勢湍急和曲折只有摸索方才知曉。

技術狂飆22個月后，大模型整體進入了暫時性的收斂階段。

從技術上看，OpenAI改變范式開辟全新模型GPTo系列，試圖尋求后訓練階段的Scaling Law，從側面說明了預訓練和數據陷入了瓶頸期。OpenAI的“牛刀小試”，給了行業新的技術方向，但也面臨試錯的風險。在早期階段，誰也無法預言究竟哪條路通向AGI。

按照OpenAI的路徑，大模型進場門檻再次被拉高，幾乎不可能再有新玩家進入。而達到GPT-4o水平的公司將能先一步拿到下半場的入場券，留在牌桌上能搏一搏的玩家，大概率還要繼續加碼看牌。

阿里已經預訂下了入場門票，并試圖擴大贏面。阿里、騰訊投遍了國內AI六虎，放眼國外，Inflection AI賣身微軟，Character.AI投靠谷歌。大模型是“吞金獸”，短期內賺錢困難，又揮金如土。AI公司現在勉強靠資本過活，不如大廠們主動“造血”。截至目前，阿里的AI商業化路線已經浮出水面，即“云+AI”到“AI+toB”再到“AI+電商”。AI基建設施和基礎模型過硬后，需要做的是應用層面循序鋪開。

但行業也有下一步發展需要面對的問題。

ChatGPT的橫空出世，讓人們對AI助手的形態有了“先入為主”的認知。關于這個問題有待商榷，是否有必要把所有的操作過程都留在一個“框”內。對大部分公司來說，擁有的是語音能力、視頻能力、視覺能力、文字對話等原子能力，如何落地和排列組合比拘泥于形態更有意義。

還有AI與具體業務的融合，行業“+AI”的改造基本完成。大廠原來的優勢仍是AI時代的優勢，這一點未曾改變，但深入的融合尚在早期，還遠遠不夠。

我們最近觀察到的動態是端與端之間的融合在加深，譬如夸克借助AI搜索進一步打通了PC端和手機端。諸如“AI+電商”這類滲透在分發、消費和生態的業務，還有很大空間去進行深度融合和AI化改造。

種種未知，也代表著無限種可能，或許才是吳泳銘在云棲大會上，言辭堅定、大膽預判的原因。