以“Token经济”为名，千问用AI重塑组织

千问试图用AI定义硬件，但“云+端+生态”布局的最大难点，在于阿里内部跨业务协同的利益壁垒与组织惯性。

文｜王雅迪

ID | BMR2004

自2025年年底，阿里巴巴（以下简称“阿里”）上线“千问”APP后，便开始全力进军AI to C市场，关注度居高不下：先是将千问大模型嵌入大淘宝生态内，并在春节期间用“AI点奶茶”活动抢夺用户心智，后又在MWC 2026上展示了千问AI眼镜G1，强调其AI办事能力。

然而在此期间，通义千问（Qwen）技术负责人林俊旸却离职了，阿里云智能CTO周靖人继续推进后续工作。作为千问“从0到1”的灵魂人物，林俊旸的出走引发外界对阿里AI战略走向的猜测。3月16日，阿里CEO吴泳铭宣布成立Alibaba Token Hub（以下简称“ATH”）事业群，其核心目标被归纳为“创造Token、输送Token、应用Token”，将通义实验室、MaaS（模型即服务）业务线、千问事业部、悟空事业部以及AI创新事业部整合进同一战略框架。

ATH成立前夕，阿里将Qwen 3.5的百万Token价格降至0.8元，此举意味着大模型竞争已从单纯的技术比拼转向规模化商业落地的深度较量。这一系列的调整更是阿里AI从“技术驱动”向“商业驱动”深刻转型的必然阵痛，千问试图用AI定义硬件，但“云+端+生态”布局的最大难点，在于阿里内部跨业务协同的利益壁垒与组织惯性。

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建立以Token流转为核心的协同机制

吴泳铭判断，随着AI员工成为企业主力，Token需求将进入爆发式增长期，阿里必须提前布局，抢占这一新兴市场。

从阿里成立ATH事业群，将此前独立的千问纳入其中，并首次曝光悟空事业部（定位为B端AI原生工作平台）。这一组织调整不难看出，阿里打造了“4+N”体系，即以通义、百炼、千问、悟空为基础，持续孵化多个创新项目，将整个AI布局升级为覆盖“创造—输送—应用”全链条的工业化生产体系。

据媒体报道，春节后，吴泳铭曾提出，AI已跨越“临界点”，未来云计算的主要用户将从人类工程师转向AI Agent，而Token将成为AI运行的“粮食”。他判断，随着AI员工成为企业主力，Token需求将进入爆发式增长期，阿里必须提前布局，抢占这一新兴市场。

阿里AI从技术驱动转向商业驱动，也就不难理解林俊旸的离开。这位号称“最年轻P10”的技术灵魂人物，在开源社区，曾带领千问成为全球唯一能与Llama抗衡的中国力量，但在集团“AI驱动”的战略压力下，理想主义恐怕要让位于更加现实的商业落地。

网经社电子商务研究中心数字生活分析师陈礼腾向《商学院》记者表示，林俊旸作为通义千问早期核心技术负责人与开源社区关键推动者，其离职连同核心团队出走，短期内会直接影响千问模型迭代节奏、开源社区信心与内部研发稳定性，也会被外界解读为阿里AI战略从技术优先转向商业优先的标志性事件。但从长期来看，千问的走向更多由集团整体战略、资源投入和组织架构决定，个人影响会逐步淡化，更关键的是后续技术路线、商业化目标能否快速补位并形成共识。

ATH事业群形成了三大业务层级架构：基础层由通义实验室主导，负责最前沿的AI模型研发与技术创新，这是阿里AI能力的核心根基；平台层整合MaaS业务线，承担模型输出与算力调配的关键角色，确保技术成果能够高效输送给下游应用；应用层则汇聚千问、悟空及AI创新事业部，产品直面终端用户，也是Token消耗量最大的业务板块。

此番调整被外界视为自电商事业群整合以来，阿里最重要的一次架构调整，也是面向AI Agent时代的重要战略举措，以Token Hub为核心主线，强化AI业务战略协同。

阿里目标很明确，集中力量办大事，试图打破以往围绕DAU或GMV各自为战的组织惯性，建立以Token流转效率为统一度量衡的协同机制。因为无论是千问AI眼镜还是未来的AI耳机，这些硬件终端不再是孤立的设备，而是ATH体系中捕获物理世界实时数据、消耗并创造Token的关键入口。

陈礼腾表示，大模型算力、研发、人力成本极高，长期只投入不产出难以持续，而阿里本身具备电商、本地生活、云计算、支付等完整业务生态，AI必然要优先服务于主业增效与变现。这一趋势在国内具备普遍性，百度、字节、腾讯等厂商均已从“炫技竞赛”转向落地优先，只是路径不同：百度侧重云与搜索，字节侧重流量与内容，阿里则强在交易与服务闭环，商业变现压力决定了技术必须让位于业务价值。

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“AI办事”，生态能力的集中输出

相比于其他大模型仅停留在“问答”层面，千问依托淘宝、高德、饿了么构成的生态护城河，实现了“一句话点外卖”“一句话打车”的闭环。

2025年12月，千问APP接入第一个阿里生态场景“高德”，开始具备物理世界理解与行动能力。千问不再只是生成一段文字建议，而是能够调用高德地图、扫街榜等底层服务，即时生成包含推荐餐厅、酒店、地理位置及出行方案的可视化决策卡片。

2026年1月，阿里紧锣密鼓地将淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪等消费支付的核心业务场景陆续接入千问。1月15日，阿里宣布千问APP进入“AI办事”时代，上线超400项AI办事功能，完成了从“数字助手”到“真实世界助手”转变的第一步。

数据显示，春节期间，用户通过“一句话下单”功能完成近2亿次交易，全国每10人中就有1人使用千问进行下单，涵盖餐饮奶茶、机票酒店、电影票及景点门票等场景，这也使很多用户第一次体会到“可以用AI办事”。

知名经济学家、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林向《商学院》表示，千问AI眼镜深度打通淘宝、高德、钉钉、饿了么等阿里生态，未来可以办公，也可以购物，实现智能硬件的丰富应用场景生态。同时，促进了数据飞轮效应，眼镜数据脱敏后帮助千问在线学习，语音和文字是不同的模态，因此提升了千问处理多模态信息的能力。

此前，千问AI硬件负责人宋刚在接受媒体采访时曾公开表示，对比第三方AI助手类的APP，AI眼镜的用户交互数大概是6倍增长，应该是非常大的提升。现在样本数据还在早期，但交互这个指标很关键。

盘和林指出，这说明AI眼镜的交互便利性大大提高，的确有其应用场景，也说明AI眼镜的交互效率更高，是相对进步的交互方式。高频交互数据可以反哺千问模型，在数据脱敏之后，可以作为训练素材增强千问在语音交互上的能力。

这种高频交互带来的数据积累，将反哺模型进化，形成“更强模型—更好体验—更多用户—更多数据”的正循环。千问的优势不在于硬件本身，而在于模型对用户“上下文”的深刻理解与生态的强力支撑。

03

低留存，挖掘刚需场景的挑战

千问在春节“高日活、低留存”是大模型C端应用的共同痛点，依赖活动拉新，但缺乏高频刚需场景，用户新鲜感过后会快速流失。

千问“AI办事”依托于阿里独有的全链路交易生态与端云一体化能力，的确形成了从需求理解、商品服务推荐、下单支付到履约售后的闭环完整性。然而，在落地过程中，硬件体验仍存在理想与现实的差距，部分AI硬件用户留存率低、场景适配不足的问题值得注意。

尽管千问在春节期间凭借红包大战将日活推至惊人的7300万，但喧嚣背后隐藏着“拉新易、留存难”的尴尬。数据显示，其30日留存仅20%，这暴露了当前大模型应用的普遍痛点。用户在好奇心驱使下尝试了“AI点奶茶”，但习惯固化后，如果没有持续的惊喜点，很容易回流到原有的APP操作逻辑。

陈礼腾表示，千问春节“高日活、低留存”是大模型C端应用的共同痛点，依赖活动拉新，但缺乏高频刚需场景，用户新鲜感过后会快速流失。

XR Visio监测显示，主流电商平台AI眼镜的平均退货率高达30%，而在以直播带货为主的抖音渠道，这一数字甚至飙升至惊人的40%—50%。佩戴体感、交互体验、续航问题等成为退货的主要原因，这直击硬件产品的核心短板——如何好用，而不仅仅是停留在营销概念。

清华大学附属中学科技办公室主任谭洪政向《商学院》表示，目前阶段，AI对算力的要求与人们对于刚需功能的体验需求是矛盾的，现有的硬件算力不足以支撑很好的AI体验，需要云端+硬件的协同，算力、延迟、续航等均是难点。此外，对AI的准确率及容错率是对大模型的挑战，AI权限、隐私保护等均需培养客户对厂家的信任度。

04

“云+端+生态”立体战，打破内部藩篱

ATH的成立本身正是吴泳铭试图以“Token经济”为名，打破组织惯性的尝试，将各业务线的交互数据统一抽象为可计量的“Token”，按调用量内部结算，从而让数据流动起来。

业内普遍认为，中国本土模型之间无代差，字节的Seed、阿里的千问、DeepSeek等均在第一梯队且差距在半代以内。这意味着在AI硬件上，谁的模型能跑通，体验都大同小异。千问虽然拥有电商生态的独门绝技，但阿里内部长期存在的业务线利益藩篱与协同痛点，为其在AI时代构建统一的软件生态带来了深层挑战。

以淘宝与钉钉的协同困境为例，当ATH试图为千问AI眼镜打造“语音点外卖、打车”的“AI办事”场景时，理论上需要调用淘宝的本地生活服务数据（如饿了么商户列表、高德路线规划）和钉钉的办公协同能力。然而，淘宝本地生活业务长期以GMV为考核核心，钉钉则以企业用户数和付费率为导向，两者在数据接口的开放意愿上存在博弈。

这种博弈可能直接导致在AI眼镜的原型测试中，用户通过眼镜说“订一份公司楼下的外卖”时，系统可能因淘宝与本地生活商户的底层数据未完全打通，而优先推荐淘宝平台佣金更高的店铺，而非用户真正指定的那一家，首先遵循的并非用户体验，而是业务线的商业利益分配规则。

陈礼腾坦言，阿里电商、本地生活、云计算、钉钉等业务线各自拥有独立KPI、数据权限与核算体系，AI中台要深度渗透，必然面临数据不愿开放、资源不愿倾斜、价值难以分配的问题。此外，各业务系统架构差异大，统一AI入口容易造成体验割裂、链路冗长，再加上合规与数据安全约束，真正实现“一句话打通全生态”的无缝协同，仍需要极强的顶层推动与长期磨合。

这从ATH试图打通硬件、模型与应用的战略中便可见一斑，而且吴泳铭亲自负责这一事业群，CEO亲自下场也侧面印证了阿里内部的组织协同存在问题，不打通内部业务之间的组织管理，便很难实现全生态布局。

ATH的成立本身正是吴泳铭试图以“Token经济”为名，打破组织惯性的尝试，将各业务线的交互数据统一抽象为可计量的“Token”，按调用量内部结算，从而让数据流动起来。但这一改革触及的是阿里20年来“大中台”战略留下的深层组织惯性，当每个业务线都已习惯在自己的围墙内计算ROI时，要求它们为了“AI硬件生态”开放核心数据接口，无异于一场组织心智的硬核手术。

谭洪政认为，原有的KPI、组织架构与现在新的组织架构、绩效的磨合还需要一段时间，能否适合现在人工智能以日为单位的更新；另外在新的项目创新与迭代上可能存在组织架构的挑战，这主要由各个部门的文化所决定，科研、产品、销售各自思考方式的不同，需要强有力地推动与时间的稀释，这同样会存在顶尖人才流失的风险，导致效率与质量进一步降低。还会存在技术接口统一性、标准化等工程问题，以及市场验证与竞争的风险。

对于ATH而言，技术上的Token流转或许不难，难的是如何让淘宝、钉钉、高德、支付宝这些习惯了各自为战的“诸侯”真正相信在AI时代，打通数据形成的生态价值，大于一亩三分地的眼前利益。

对于千问而言，未来的竞争难点已不再是单点技术突破，而是“云+端+生态”的立体战。在硬件方面，AI眼镜、指环、耳机的多终端布局能否形成真正的入口矩阵；在软件方面，通义实验室与电商、本地生活等业务线的利益冲突能否被解决；在技术方面，千问3.5所展示的视频推理、具身智能能力何时能真正落地到硬件产品中。这些都将成为千问能否真正实现“AI办事”蓝图的挑战。