砸550亿美元，全球下载量第一，可阿里AI还没学会赚钱(3)
一位阿里巴巴AI研究实验室的成员透露，团队仍然专注于在技术上跟上硅谷领先模型的步伐，但公司内部越来越多的人认识到一个现实：如果公司不赚钱，仅仅技术领先是不够的。
这次战略调整伴随着关键的人事变动。接手AI部门控制权的是前阿里云首席技术官周靖人。
一位曾与他共事的支付宝AI工程师对这位新任掌门的评价是：技术能力很强，而且具备调整团队训练方向的能力。
熟悉阿里战略的人士补充说，此前一段时间，人们曾被Qwen的声誉和学术成功冲昏头脑。而周靖人既有能力掌控团队，也得到了阿里巴巴领导层的坚定支持，能够推动商业化转型。
CEO吴泳铭在上个月的财报电话会议上，对外阐述了新的商业路径。
他表示，新兴的"模型即服务"模式，也就是客户按照AI模型的实际使用量来付费，将成为阿里云部门未来的关键增长驱动力。
吴泳铭还宣布成立Alibaba Token Hub，将模型训练团队与企业、消费者应用整合到统一架构下，目标是加速商业化。
同时，一个由吴泳铭亲自领导的新AI战略领导委员会也已成立，从组织架构上为转型保驾护航。
但现实并不乐观。吴泳铭也承认，模型即服务目前仅占阿里云收入的很小份额，而且由于市场上各家竞争激烈，利润率始终维持在很低水平。
阿里云目前AI相关收入的大部分，实际上来自一个更基础的业务：向客户租赁GPU算力。阿里巴巴现在希望更进一步，通过提供自研的专有模型以及将AI工具深度整合到电商生态系统中，去获取客户预算中更大的一块蛋糕。
这个转向引发了行业观察人士的不同判断。
阿里巴巴前高管、《阿里巴巴之道》作者Brian Wong评论说，市场动态正在持续演变。
他的判断是，如果一家公司只专注于构建模型，并且仅仅依赖API调用或开源生态来获取收入，处境将会非常艰难。
这番评论点出了开源AI商业模式的结构性困境：你可以赢得掌声，却未必能赢得利润。
咨询公司BDA的创始人邓肯·克拉克（Duncan Clark）从更高的战略层面分析了阿里的这步棋。
他将其描述为阿里巴巴试图将自己重新定位为"中国的谷歌"，也就是把整个业务的锚点扎在云基础设施、专有AI模型和自主研发的芯片这三根支柱上。
克拉克也坦承，目前AI模型的货币化规模还很小，利润率也不高。但他同时指出，一个积极的变量正在出现：智能体AI使用量的上升正在提供支持性的动力。
所谓智能体AI，指的是能够独立执行多步骤任务、在有限人工监督下进行自主规划和行动的AI系统。
智能体完成一项任务通常需要更多轮规划、调用工具和执行步骤，Token消耗远高于传统聊天机器人。Token是AI模型处理数据的基本单元，它的消耗量直接对应着算力成本和使用费用。
字节跳动已经围绕Token消耗来构建自己的云销售策略，阿里巴巴显然也看到了这个趋势。
03屋漏偏逢雨：蒸馏指控带来的外部压力
就在阿里巴巴艰难推进内部转型的同时，一场来自大洋彼岸的指控让局面更加复杂。
今年6月，美国AI公司Anthropic致信参议员蒂姆·斯科特（Tim Scott）和伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren），指控阿里巴巴通过约2.4万个虚假账户，与Claude进行了超过2880万次交流，再利用这些对话数据，通过一种名为"蒸馏"的技术训练自家的Qwen模型。
Anthropic在信中称，这类行为是"非法、系统化和工业规模"的蒸馏攻击。该公司请求这两位领导参议院AI相关听证会的议员，探讨遏制中国进行蒸馏的方法。
这并非Anthropic首次对中国公司提出此类指控。早在今年2月，该公司就曾发布博文，指责DeepSeek、月之暗面和MiniMax等中国初创公司不当从其系统中提取大量数据。
蒸馏技术本身并非秘密。早在2010年左右，谷歌的研究团队就开发了这项技术，其原理是用一个强大的AI系统作为"老师"，生成海量数据来训练一个更小、更便宜的"学生"系统。
帮助开发该技术的谷歌前研究员杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）曾这样解释："把一个模型想象成老师，另一个是学生。"
具体的操作逻辑是这样的：研究人员先让一个特别强大、昂贵的AI系统生成海量问答数据，再把这些数据喂给另一个更小、更便宜的系统。小模型由此学会大模型的"行为方式"，却能在廉价得多的硬件上运行。
从技术角度看，这是一种用低成本复制高性能系统能力的有效方法。
在AI行业，蒸馏现象极为普遍。今年4月，埃隆·马斯克（Elon Musk）在法庭上被问及他的公司xAI是否蒸馏过OpenAI的技术时，回答得毫不避讳："通常AI公司会蒸馏其他AI公司。"
问题的关键在对象上：蒸馏开源模型被社区鼓励，但Anthropic和OpenAI的服务条款明确禁止蒸馏其闭源的专有系统。
那么同样的技术，为什么中国公司的使用引发了远为更大的担忧？根本原因在于，这项技术确实能让中国公司有效加速追赶竞争对手。
Anthropic在5月的一篇博文中分析道，中国公司对蒸馏的使用，加上想方设法规避美国对高端计算机芯片的出口管制，已经让它们能够紧追在美国模型之后。
该公司的估算是，如果能够阻止这些行为，美国或许有可能锁定12至24个月的领先优势。
那么中国到底落后多少？
《纽约时报》援引专家判断称，中国在AI发展方面大约只落后美国六个月，且这个差距正在不断缩小。
Z.ai近期发布的GLM-5.2，被认为在部分任务上已经接近美国顶级系统。尤其在网络安全场景中，差距明显缩小。
但AI研究实验室Adaption的首席执行官萨拉·胡克（Sara Hooker）指出，蒸馏对于AI的下一个时代不会那么重要。
她解释说，随着AI行业从简单的聊天机器人向智能体系统演进，情况正在发生变化。这类系统的训练过程远比聊天机器人复杂，通过蒸馏来复制它们要困难得多。
网络安全公司Securin的首席执行官斯里尼瓦斯·穆卡马拉（Srinivas Mukkamala）对中国AI模型的能力给出了直率的评价。他说，它们非常接近美国模型，而且它们不花你一分钱。
这句话点出了中国开源模型对美国公司的双重冲击：技术差距在缩小，价格优势却在拉大。
04法律困境：不好判，也拦不住
法律上，蒸馏是否违法尚无明确判例。
专门从事商业秘密诉讼的律师莎拉·蒂什勒（Sarah Tishler）表示，即便美国法律禁止，考虑到大量行为发生在美国境外，通过法院执行也极其困难。
阻止蒸馏的技术手段同样效果有限。Anthropic已封禁近70万个在中国使用Claude的账户，但一个账户被封，新账户立刻顶上。
《华盛顿邮报》的测试显示，在国内电商平台上，每月约1美元就能买到Claude或OpenAI免费账号的访问通道。更高阶的Pro订阅，也有低价转售。
前文提到的布鲁金斯学会研究员陈子轩也指出，这里有由代理服务器、第三方账户甚至全套服务构成的完整生态系统，可以帮用户绕过客户身份验证。
Anthropic近来还被爆，曾在Claude Code中部署追踪代码，试图识别疑似来自中国、且可能关联中国AI公司的用户。
对阿里巴巴而言，蒸馏指控虽与变现困境无直接因果关联，但它发生在一个微妙的时间点。
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