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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