作者丨巴里
编辑丨吴岩
元股证券:ygzq.hk阿里巴巴目前来看，是实力最为雄厚的中国 AI 选手之一。
从芯片设计、数据中心建设到自主研发人工智能模型，再通过阿里云计算部门将模型推向市场，阿里已经形成了完整的技术和市场闭环。如果架构合理、运行效率高，同时能够吸纳全球顶尖 AI 人才，它最有希望成为中国 AI 时代基础设施级别的企业。
4 月 8 日，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭发布全员信，宣布 AI 相关组织迎来重大调整。新设立集团技术委员会，原通义实验室升级为通义大模型事业部，多名核心技术高管重新排兵布阵。内部信中称"聚合优势力量和资源，投入最关键战场"。
阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭
这是阿里 2026 年以来第二次重大 AI 组织调整，距离阿里成立 ATH Token 事业群仅过去 23 天。
从"实验室"到"事业部"，从"兼任"到"专人专岗"——这一连串看似零散的变动，指向了一个清晰的信号：阿里正在为一场更硬核的 AI 攻坚战做组织准备，全力冲刺五年内云和 AI 商业化年度收入突破 1000 亿美元的目标。
目前看起来，阿里巴巴组织架构调整完整、算力基础设施完善，是否能在大模型竞赛中上进行持续迭代，以及在前沿技术上进行突破，尤其是吸引全世界顶尖 AI 人才上，也许是通义千问事业部和达摩院最重要的课题。
而阿里最大的对手，应当是华为。华为在大模型上目前处于追赶态势，但近年在芯片和云上的实力足以令人敬畏。未来 AI 世界的格局如何，未来三年将是最关键的决胜期。
一月两调：
从"谁来干"到"怎么干好"
3 月 16 日，阿里成立 Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由吴泳铭亲自挂帅，建立以"创造 Token、输送 Token、应用 Token "为核心的全新组织，将原本分散在各业务线的 AI 力量统一整合，形成与电商、阿里云并列的三大核心事业群之一。
仅仅三周后，阿里再次出手。
这次最大的变化，在于集团技术委员会的成立，同时更加聚焦技术体系的顶层设计与资源协同：
集团技术委员会成立：吴泳铭任组长，周靖人、吴泽明、李飞飞为成员。其中周靖人担任首席 AI 架构师及执掌通义大模型事业部，李飞飞负责阿里云技术及 AI 云基础设施建设，吴泽明担任技术委员会召集人并专注集团 CTO 工作。
通义实验室升级为通义大模型事业部：由周靖人直接负责，基础模型从"支撑部门"升格为战略核心单元。
淘宝闪购 CEO 换帅：吴泽明卸任，由原阿里本地生活核心高管雷雁群接任。
经过这两次调整，我们不难看出，第一次调整是解决了"谁来干"的问题，把 AI 业务从各板块独立出来；第二次调整则解决了"怎么干好"的问题，通过技术委员会打破部门墙，实现算力、模型、应用的全链路协同。
从 ATH 到技术委员会，阿里用 23 天完成了"业务整合 + 技术集权"两步走。这不再是零散的组织修补，而是一套完整的 AI 治理体系重构。
技术"铁三角"正式执掌阿里 AI
值得注意的是，此次调整涉及的核心高管，清一色是技术出身。这或许不是偶然。
作为新晋阿里合伙人，周靖人是阿里内部公认的技术 " 大牛 "。他于 1994 年从四川省成都市十二中学进入中国科学技术大学少年班学习，1999 年毕业，随后赴美国哥伦比亚大学攻读计算机博士学位。2004 年至 2015 年在微软公司任职，曾担任研发合伙人及微软研究院研究员。
周靖人
他于 2015 年加入阿里巴巴，出任阿里云首席科学家。加入阿里后，他历经多次关键转岗：最初负责阿里云旗下的 iDST（数据科学与技术研究院，即达摩院前身），随后调至电商板块负责搜索、推荐与广告业务，2020 年底转赴蚂蚁集团，一年多后重返阿里云担任 CTO 并兼任达摩院副院长。
2025 年，周靖人晋升为阿里巴巴合伙人，进入集团最高决策层。如今，周靖人同时执掌通义大模型事业部和担任技术委员会首席 AI 架构师，地位举足轻重。
李飞飞（花名飞刀，并非斯坦福大学教授李飞飞）2018 年加入阿里，担任集团副总裁、阿里云智能事业群数据库产品事业部总裁、达摩院数据库与存储实验室负责人。
李飞飞
他的教育和学术履历同样硬核——毕业于清华大学电机工程系，获波士顿大学计算机科学博士学位，曾在美国高校任教至终身正教授。2021 年当选国际计算机协会会士（ACM Fellow）和 IEEE Fellow，2022 年当选中国计算机学会会士（CCF Fellow）。
本轮调整中，李飞飞不仅进入集团技术委员会，负责阿里云技术与 AI 云基础设施建设，更从周靖人手中接过了阿里云 CTO 一职。这位 IEEE Fellow 在阿里主导了 PolarDB 等数据库产品的研发，2025 年还兼管过海外业务。
由李飞飞统管阿里云技术与 AI 云基础设施，指向非常明确——阿里云试图在算力层和模型层之间建立更紧密的协同。
吴泽明同为阿里合伙人、技术出身，是阿里从一线技术岗位成长起来的核心高管，2004 年加入淘宝，长期主导电商体系的技术架构建设，先后担任新零售技术事业群总裁、本地生活业务技术负责人、饿了么 CEO 等职。
吴泽明
此次调整后，吴泽明专注集团 CTO 工作，并担任技术委员会召集人，负责集团业务技术平台及 AI 推理平台建设，推动 AI 能力在电商、本地生活等阿里核心场景的深度落地。淘宝闪购 CEO 则由原阿里本地生活核心高管雷雁群接任。
此次调整最核心的变化，三位技术高管形成了清晰的分工闭环：周靖人攻模型（全职攻坚基础模型），李飞飞固算力（阿里"云智一体"战略的关键一棋），吴泽通落地（扮演着连接基础技术与业务场景的角色）。
如今，三个人分别卡住了 AI 价值链上最关键的三个环节，技术"铁三角"正式成型。
不止如此，
阿里 AI背后隐藏的技术底座
但隐藏在他们背后的，还有两个阿里最重要、却相对"低调"的技术底座：一个是张建峰执掌的达摩院，另一个则是阿里全资、以独立品牌运作的芯片公司——平头哥。
达摩院的贡献，远不止一个研究机构那么简单。
自成立以来，它已经孵化出多个关键技术与业务板块，权威股票配资，多空杠杆，股票配资公司，平台测评包括平头哥半导体、AI 大模型体系、自动驾驶、量子计算等前沿方向，逐步构建起阿里在"硬科技"领域的底层能力。某种意义上，达摩院更像是阿里的"技术孵化器 + 中长期研发中枢"，承担的是从 0 到 1 的突破任务。
掌舵人张建峰是阿里合伙人，也是阿里体系内少有的"技术 + 业务"双线背景。
张建峰
他早年从工程师做起，历任淘宝、天猫、阿里云等多个核心业务负责人，是阿里云早期商业化的重要推动者之一，也曾担任阿里集团 CTO。在阿里云从"内部工具"走向外部市场的关键阶段，张建峰起到了决定性作用。此后，他转任达摩院院长，将重心从业务扩张转向底层技术布局，是阿里少数横跨云计算、操作系统与芯片体系的人物。
平头哥的崛起同样值得关注。
1 月 29 日，平头哥官网上线自研 AI 芯片"真武 810E "，这款采用 GPGPU 架构的芯片已在阿里云实现多个万卡集群部署，据阿里内部测试，其整体性能已超过英伟达 A800，与英伟达供华主力 H20 相当。截至 2026 年 Q1，平头哥真武 PPU 芯片累计出货量已突破 60 万片，在国内 AI 芯片厂商中跃居第二，成为华为昇腾之外最具竞争力的玩家。
一个最新的动向是，阿里与中国电信在广州合作搭建的数据中心将全面使用平头哥芯片。该数据中心将配备 1 万枚"真武"系列半导体芯片，这些芯片专为 AI 训练与推理任务设计，具备支持参数规模高达数千亿级的大型 AI 模型的能力，数据中心将由中国电信全资拥有并负责运营。
"委员会"成为
阿里 AI "战时状态"指挥部
为什么阿里要在短短一个月内连续两次大动干戈？
答案藏在吴泳铭此前公布的财务目标里：未来五年，包含 MaaS 在内的云和 AI 商业化年度收入突破 1000 亿美元。
而 2026 财年，阿里云外部商业化收入刚突破 1000 亿元人民币。从千亿人民币到千亿美元，这是一个数量级的跨越。
没有组织上的根本性变革，这个目标几乎没有可能实现。
互联网配资公司两次调整的底层逻辑高度一致：从分散到集权，从研发导向到商业化导向，从资源平摊到核心战场倾斜。
过去，阿里云、达摩院、各业务线的 AI 力量各自为战，模型迭代与算力调度、场景落地之间存在明显的部门墙。如今，ATH 事业群以 Token 为轴打通了模型、MaaS、应用的全链条；技术委员会则从顶层统一指挥，把资源压向基础模型、云底座、推理商业化这三大关键阵地。
这也意味着，阿里最高管理层正以"战时状态"统筹 AI 资源的明确信号。
这个委员会就是为此而设的"指挥部"。吴泳铭亲自出任组长，意味着技术决策的层级被提到了最高位；而周靖人、李飞飞、吴泽明三位各自镇守一条技术线，则形成了"技术决策、执行、落地的完整闭环"。
阿里国内最大对手是字节和华为
阿里的密集变阵，只是 2026 年中国互联网大厂 AI 大战的一个缩影。放眼整个赛道，阿里、腾讯、字节、百度已经走出了截然不同的四条路径。
阿里选择了一条最"重"的路：强集权，打造 Token 全链路生态。
从 ATH 事业群到技术委员会，阿里将所有 AI 资源集中到一个统一的指挥体系下，主攻"云智一体 +B 端商业化"，目标是五年千亿美元营收。
它的底气在于国内最强的云基础设施、丰富的电商和企业服务场景，以及全球领先的开源生态—— Qwen 衍生模型已超过 20 万个。
字节跳动则延续了一贯的产品驱动风格，采取单点爆破、快速迭代的打法。但在 C 端局拥有绝对优势。
2026 年春节期间，豆包拿下央视春晚独家 AI 合作，日活一度冲至 1.45 亿，成为 C 端用户量最大的 AI 应用。同时，字节在视频生成、图像创作等垂直领域持续发力，通过抖音、剪映等超级 App 快速落地。它的优势在于极致的用户洞察和流量闭环，短板则是 B 端服务和云底座相对薄弱。
百度作为国内最早布局 AI 的公司，目前正处于"守城"阶段。
它的核心壁垒是全栈自研的技术体系——从昆仑芯芯片、飞桨框架到文心大模型，形成了完整的技术闭环。在商业化方面，百度深耕政企市场，AI 业务营收已占公司核心收入的 43%，率先证明了 AI 的商业价值。不过在 C 端市场，它正面临着字节和阿里的强力挤压，生态整合速度也略显迟缓。
腾讯的打法最为"联邦"。
3 月初，腾讯撤销了成立近十年的 AI Lab，将研究力量整体并入姚顺雨主导的混元大模型体系。随后，腾讯将混元模型无缝嵌入微信生态，推出元宝 AI 助手，并在春节期间投入 10 亿红包进行推广，试图复刻微信红包的增长奇迹。
目前混元大模型月活已突破 8000 万。社交基本盘是腾讯最坚固的护城河，但相比阿里的集权式攻坚，腾讯的组织整合力度和投入节奏都显得更为保守。
四种打法，已经清晰地划分了赛道：字节强在 C 端体验与流量，阿里强在 B 端商业化与算力基建，百度强在技术积淀与搜素端原有市场，腾讯强在社交场景的无缝嵌入。
但阿里最大的对手其实并不是上述互联网大厂，而是在云端步步紧逼、在芯片端已具巨大优势的华为。
阿里强在大模型上，而华为的优势在于全栈自研的算力体系。华为云 CEO 周跃峰宣布，盘古大模型已实现全尺寸开源，目前已支持 160 多个业界顶尖模型的开箱即用。
在芯片层面，华为刚刚发布了搭载昇腾 950PR 处理器的 AI 训练推理加速卡 Atlas 350，单卡算力达到英伟达 H20 的 2.87 倍。昇腾芯片采用自主研发的灵衢互联协议，可将 8000 多张卡整合为一张逻辑卡，解决了传统集群规模越大算力利用率越低的行业难题。
而盘古大模型迄今仍缺乏有影响力的 C 端应用，在用户感知层面存在明显短板——这正是阿里在通义千问上积累的优势所在。
可以说，2026 年的 AI 竞争，不再是单一模型的参数比拼，而是算力、模型、应用、生态的全链条较量。
变阵之后
关键看大模型技术突破和商业落地
这次组织调整只是起点。
但真正的考验才刚刚开始：通义大模型能否在商业化上追赶甚至超过字节豆包？阿里云能否借助自研模型拉近与华为云在政企市场的差距？技术委员会的定期沟通机制能否真正打通部门墙？雷雁群能否带领淘宝闪购在即时零售战场上更进一步？
高盛研报早已点明，2026 年是中国互联网巨头的 AI 战略决战年。大模型竞赛的下半场，比的不是模型参数的大小，而是谁能将 AI 转化为可规模化的业务增量。
吴泳铭曾在财报电话会上说："今天的投入可能需要一两年后才会产生更大的增长效果。"
在 AI 这条漫长赛道上，阿里已经完成了最激进的排兵布阵。接下来，就看这支"技术铁三角"能否把组织势能转化为实打实的商业战果。
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