時隔23天，阿里巴巴再次圍繞AI業務做出組織調整。如此高頻率的調整示意這家巨頭的AI業務走到了一個拐點——從重金鋪張的新技術站位與試水，走向體系化、精細化的運營。

4月8日，阿里首席執行官吳泳銘發布內部信，宣布AI相關組織調整：阿里成立集團技術委員會，由吳泳銘擔任組長，成員包括周靖人、吳澤明、李飛飛，并圍繞加速AI建設的整體目標，給三位管理者分配了各自的板塊任務。與此同時，阿里升級通義實驗室為事業部。

而上月中旬，阿里剛剛宣布成立以“創造Token、輸送Token、應用Token”為核心目標的Alibaba Token Hub（ATH）事業群，由吳泳銘直接負責，覆蓋包括MaaS業務、千問事業部、通義實驗室在內的從模型研發到個人與企業端AI應用的完整鏈條。

在組織調整以外，阿里還在以一系列新動作向市場證明：它已進入“AI全面加速期”。

4月8日，阿里一團隊發布的多模態大模型Happy Horse登頂Artificial Analysis視頻競技場排行榜，以高勝率確立了在全球開源視頻生成模型中的站位。該模型由原屬阿里旗下淘天集團未來生活實驗室張迪領導的團隊開發。目前，該實驗室已從淘天集團獨立，劃歸至ATH事業群下屬的AI創新事業部。

消息稱，該模型已內部上架阿里百煉平臺，預計將在一周后正式對外發布。且ATH創新事業部已啟動一個AI時代全新互動方式探索計劃，Happy Horse只是探索方向的一部分。

另外一則值得關注的新動向是，宇樹科技或與阿里圍繞出海展開戰略級合作。其最新款機器人R1已現身阿里西溪園區。據內部消息稱，阿里海外正在籌備一個為中國品牌定制出海方案的項目，將落地旗下跨境電商平臺速賣通，預計下周對外宣布。

阿里的AI發展顯然進入了全新階段。

在此之前，是“重投入期”——宣布投入超3800億元建設云和AI硬件基礎設施，總額超過去十年總和。期間，阿里同步推進算力中心、自研芯片、大模型研發，不計成本地構筑底層能力。根據其財報，投入已初見成效，其AI相關產品收入連續第十個季度實現三位數同比增長。

而從今以后，阿里要開始計算AI業務的投入與產出。這點從通義實驗室升級為事業部便可看出端倪，這意味著它從純粹的技術研發單元，轉向承擔商業化與生態建設雙重責任。

這一變化的催化劑是，OpenClaw帶動AI智能體爆火，Token調用量激增。圍繞AI的價格戰隨之出現休止信號，服務商們開始從以價換量的獲客邏輯，切換至以效率換利潤的盈利邏輯，阿里也是其中一員。在ATH成立兩天后，阿里云宣布AI算力、存儲等產品漲價。同月，騰訊云、百度云也宣布調價。

吳泳銘指出，2026年以來，一個明顯趨勢是，大模型開始具備完成To B復雜工作流的能力。當更多企業啟用由大模型驅動的Agent完成端到端的工作任務時， Token的消耗不再被視為IT預算，而是被視為生產資料的一部分。

2026財年第三季度財報電話會上，他立下目標——未來五年，包含MaaS在內的云和AI商業化年收入突破1000億美元。他表示，今年一季度，百煉MaaS平臺上公共模型服務市場的Token消耗規模提升了6倍，預計商業化MaaS收入將會成為阿里云最大收入產品。

阿里最近的組織調整反映出它的管理思維：若想將“跑馬圈地”的收獲轉化為可量化的商業成果，需要將分散的資源和團隊統一到一個清晰的組織框架之下。

在過去二十余年的崛起過程中，它曾做過邏輯類似的事情——2015年，時任阿里CEO張勇推行“大中臺，小前臺”業務體制，將分散在各業務線的技術、數據和產品能力統一到一個中心化體系之下。

當年的互聯網競爭圍繞流量和產品展開?！按笾信_”支撐起淘寶、天貓、閑魚等前臺業務，使它們能低成本、高效率地迭代和試錯，相對獨立卻不分散，在同一體系中各自向統一的流量目標看齊?？缃绶铡?8VIP會員”的誕生正是基于中臺整合多業務數據的產物。

由于阿里的AI業務分別在產業鏈不同位置，發揮不同功能，難以做到目標一致——大模型層面關注論文和榜單排名；MaaS在意API的調用增速；以千問為首的應用層，最關注的是用戶日活和留存。而集團AI實力的發展需要它們之間生態協同，而非單點突破。

阿里需要用通用的語言Token，將它們串連在一條鏈路上——先用ATH將它們整合在同一事業群，再通過集團技術委員會來分發技術權力。讓各個AI業務以Token為統一指標——通義大模型要提升智能密度，增加每個Token的“含金量”；MaaS要看Token消耗量；千問這類AI應用則要將Token消耗轉化為商業收入。

阿里的方向得到了市場的肯定。本周，富瑞發布研報，預測阿里巴巴云業務將繼續強勁增長。MaaS是其未來五年的關鍵增長動力，且Happy Horse的推出取得了成功。

但張勇2015年搭建的 “大中臺”幾年后就被解體與重構。此番也有質疑者認為，一套統一框架難以適配所有枝蔓，更何況是AI這類創新極度活躍的領域。若組織和目標過度標準化，可能在推進過程中錯失重要創新和顛覆機會。

而且，無論多么精妙的組織之下都是一個個具體的人，Token只是AI業務層面標準的統一，而不是每個人真實需求的統一。若組織調整和磨合過程中，集體與個人目標出現沖突，容易造成人才流失，林俊旸在ATH成立前夕離場就是例子。

馬云曾說，“AI的沖擊超出想象，誰都沒有做好足夠的準備。”眼下，在眾多未知與不可控之中，讓團隊朝同一方向努力，且把各自的賬目理清，已經是企業在變化莫測的AI時代中，能把握的為數不多的事了。（財富中文網）