錨定智能體經濟，阿里AI進入全面加速期

4月初，阿里巴巴連續釋放重磅信號。第一個信號指向模型。新一代大語言模型Qwen 3.6 Plus發布，隨即成為全球首個單日調用量突破1萬億Token的模型，并問鼎OpenRouter全球大模型周調用量冠軍。與此同時，由阿里巴巴內部孵化的模型HappyHorse-1.0，以黑馬姿態登頂Artificial Analysis排行榜，在文本生成視頻、圖片生成視頻等四大核心賽道中全面領先。

第二個信號指向組織。CEO吳泳銘發布全員信，其中最重要的兩個組織調整包括：第一，阿里巴巴集團成立技術委員會，確保阿里在AI領域的持續領先性；第二，在通義實驗室基礎上升級成立模型事業部，被解讀為持續提升模型能力的重要信號。

技術突破和組織升級同步發生，這不是巧合。當我們拉長時間線審視阿里過去一年的AI動作，會發現一條清晰的主線：這家公司正在把自己的能力整合成為適合AI時代的基礎設施。而昨天阿里最新提出的“智能體經濟”，則是這個基礎設施即將開始輸出的產物。

在討論阿里的能力優勢之前，有必要先理清一個問題：智能體經濟到底意味著什么？

過去兩年，大模型行業的競爭焦點主要集中在兩件事上：比參數和比榜單。但到了2026年，行業已經開始換檔——從“模型能做什么”轉向“模型能辦成什么”。這個轉變的核心，就是Agentic AI——智能體不再只是回答問題，而是能夠自主感知、規劃、決策并執行任務。

這意味著什么？意味著服務業的底層邏輯可能被重寫。

傳統服務業的約束在于邊際成本。一個專業旅行顧問一天能服務的客戶有限，一個美食推薦師的服務半徑也有限。這就導致了一個結果：個性化服務始終是少數人的特權。而智能體的出現，把這個邊際成本幾乎拉平了。當每個用戶都能用一句自然語言獲得一份定制化的出行方案、一份精準的購物清單或一次完整的履約服務，服務業的供給邊界就被打開了。

智能體經濟有望改寫商業競爭的底層規則。過去十年，互聯網競爭的核心邏輯是爭奪用戶時長——本質上是一場存量博弈，一個App多占一分鐘，另一個就少一分鐘。但智能體的出現打開了一種不同的可能：通過大幅提升服務匹配效率，把原本因信息不對稱、操作復雜而被壓抑的消費需求釋放出來，做大整個市場的盤子。這是增量邏輯，不是零和博弈。

當用戶習慣通過智能體完成任務，App就從“用戶主動打開的前臺”變成了“被智能體調用的后臺服務節點”。流量將不再被少數超級入口壟斷，而是根據用戶的實時需求，動態分配給最匹配的服務提供方。這意味著競爭的決定因素從“誰的流量大”轉向了“誰的服務好”——對中小商家和優質品牌而言，這是一個更公平的競技場，也是整個生態活力的來源。

這不是理論推演。阿里巴巴的數據已經提供了初步驗證：春節期間，近1.4億用戶通過千問App的智能體功能完成了首次AI購物，覆蓋購物、出行、娛樂等場景。

智能體經濟聽起來是個大詞，但它的落地取決于一個非常具體的問題：智能體能接入多少真實世界的服務與交易？

這個問題排除了大多數玩家。純模型公司有技術但沒有場景，純互聯網平臺有場景但沒有全棧AI能力。而阿里巴巴的特殊性在于，它同時擁有兩張牌。

第一張牌是20余年積累沉淀的消費生態。

淘寶天貓、淘寶閃購、高德、飛豬、支付寶——這些平臺已與千問深度打通。當用戶對千問說“幫我周末安排一下，先吃飯再看電影，晚上訂個酒店”時，智能體可以直接調用高德的POI數據、淘票票的電影場次信息、飛豬的酒店，生成一套可直接下單的完整方案。

即時零售是其中最具說服力的場景。用戶通過千問的對話式AI直接下單，從意圖識別到商品匹配再到履約配送，全鏈路在一次對話中完成。這是已經跑通的商業閉環。

第二張牌是全棧AI能力。

從最底層往上看：亞太第一的阿里云和平頭哥構成AI infra，其中平頭哥自研GPU芯片已實現規模化量產，截至今年2月累計交付47萬片，支撐從訓練到推理的全流程；中間是千問系列模型和百煉MaaS平臺；最頂層是千問App（C端）和悟空（B端）兩個應用入口。

全球范圍內，同時具備全棧AI能力和大規模消費場景的企業，屈指可數。這兩張牌疊加在一起，構成了智能體經濟落地最稀缺的要素組合。阿里不只是智能體經濟的參與者，更是最重要的基礎設施提供者。

阿里在AI時代的優勢局面不是一夜之間形成的。回顧過去一年，可以清晰地看到一條從基建到模型到應用層層遞進的加速線。

2025年2月，阿里宣布未來三年投入超3800億元用于云和AI硬件基礎設施建設，超過過去十年總和。

投入的效果已經反映在財務數據上。阿里云AI相關產品收入連續十個季度實現三位數同比增長，云收入加速增長36%。百煉MaaS平臺的Token消耗在三個月內增長了6倍——這個數字本身就說明了市場對AI算力的渴求程度。

千問系列模型的進化節奏同樣引人注目。Qwen開源模型家族在Hugging Face上的衍生模型數量已突破10萬個，是全球最大的開源模型家族之一。而最新發布的Qwen 3.6 Plus則更進一步——發布僅一天，就登頂OpenRouter平臺最熱門模型，問鼎全球大模型周調用量冠軍，并成為全球首個單日調用量突破1萬億Token的模型。HappyHorse橫空出世，更是驗證了阿里在多模態大模型領域的深厚技術積累。

在上季度財報電話會上，吳泳銘表示，阿里AI的第一優先級是模型。結合最新的組織調整，成立模型事業部，全力聚焦千問模型發展，這意味著阿里將繼續投入優勢資源，持續拉高模型能力的上限。

在應用層，AI to B與to C雙線齊發。

C端的數據已經足夠亮眼。2025年11月正式上線的千問App，僅用4個月月活突破3億，成為全球增長最快的AI應用之一。關鍵是，這個數字是經過春節運營周期檢驗后的穩定結果——日活在活動結束后穩定在節前的數倍，說明用戶留了下來。

B端同樣值得關注。ATH事業群旗下的悟空事業部發布了全球首個企業級AI原生工作平臺，將模型能力深度融入企業工作流。阿里旗下業務的核心to B能力，正在以Skill的形式逐步接入悟空。這意味著企業用戶不僅能用AI寫文檔、做報表，還能直接調用阿里生態的商業能力完成真實業務。

科技行業的敘事迭代正在加速。2023年的百模大戰、2024年DeepSeek V3橫空出世、2025年A I Agent迅速代替AI Copilot敘事、2026年全民養龍蝦——技術流派各領風騷的周期，已從過去的三五年壓縮到三五個月。

在這樣一個“科技速朽”的時代，真正的競爭力不在于押中某一輪技術熱點，而在于是否具備穿越周期的戰略定力和快速迭代的組織能力。

阿里過去半年的組織調整，展現出一套清晰的邏輯。

第一步是解決“業務往哪打”的問題。2026年3月，阿里巴巴ATH事業群成立，以“創造Token、輸送Token、應用Token”為核心目標。在AI Agent時代，大量數字化工作將由數以百億計的智能體來執行，而驅動這些智能體運轉的基本單位就是Token。如果說云計算時代的核心資源是算力和存儲，那么智能體時代的核心資源就是Token：誰能更高效地創造、流通和消耗Token，誰就掌握了AI時代的基礎設施話語權。ATH的組織架構正是沿著這條邏輯展開，形成從生產到流通到消耗的完整閉環。

第二步是解決“技術底座怎么建”的問題。最新成立的集團層面技術委員會，負責統籌規劃、協調資源、推動創新，確保阿里在AI領域的持續領先性。同時，在通義實驗室基礎上升級成立模型事業部。這一系列組織調整，合力形成了從戰略到執行的完整閉環。

這套組織架構的設計，本身就是一種戰略宣示。

如果把2024年視為大模型的“性能競賽期”，2025年是“商業化元年”，那么2026年的關鍵詞就是“生態戰”。誰能讓AI真正融入真實世界的服務與交易，誰就能在下一階段發揮最大的價值。

從這個角度看，阿里巴巴的位置比外界認知的更有利。大刀闊斧的基建投入、登頂全球的模型能力、20年積累的消費生態與場景紅利、月活3億的C端入口，以及一套為AI加速發展量身定制的組織架構——這些拼圖已經很難被視為偶然。

當智能體經濟的概念與這樣一套能力體系結合時，它就不再只是一個敘事，而是一種可被驗證的商業路徑。阿里已經進入AI全面加速期。接下來的問題只是：加速度有多快。

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