大厂AI路线之争：谁该管模型团队，阿里收权腾讯赛马字节分股

大厂原本很擅长做组织调整。到了AI时代，调整频率还是明显高了一截。

7月23日，腾讯宣布将混元大语言模型部与多模态模型部合并，成立基础模型部，统一交给姚顺雨。就在此前，混元多模态理解负责人胡瀚提出离职，原OpenAI研究员田永龙接手视觉语言模型方向。

阿里这边，ATH、集团技术委员会、通义大模型事业部、Token Foundry在几个月内先后出现，通义千问核心负责人林俊旸离职，周靖人的角色也连续变化。桌面办公agent方面，阿里变化也很频繁。

字节则让吴永辉坐稳Seed一号位，同时推出“豆包股”，留住不断被友商和创业公司盯上的AI人才。

原因并不复杂。移动互联网的生产关系已经相当成熟：产品经理定义需求，技术团队实现，业务负责人看用户和收入。大模型把技术推到了更靠前的位置。模型团队先做出一种能力，产品部门再来寻找用法；有时连产品长什么样，都要等模型能力出现后才知道。

于是，谁管理模型团队，谁能调算力，谁决定模型先接入哪个产品，开始影响整个公司的下一步。

汇报线只是组织图上的一根细线，线上流动的却是GPU、人才、数据、产品入口，以及以亿元计算的资本支出。

阿里、腾讯和字节，正在用三种方式安排这些资源。

阿里的AI资源很多，组织问题也由此而来。2024年底，通义的C端产品与工程团队从阿里云拆出，划入吴嘉负责的智能信息事业群，通义实验室继续留在云体系。研究模型的人专注模型，擅长夸克、UC和用户产品的人负责应用，这套分工当时颇为合理。到2025年12月，阿里成立千问C端事业群，把千问App、夸克、AI硬件、UC和书旗放到吴嘉手中，希望推出一个AI时代的超级入口。

这套结构运行没多久，集团开始收拢AI业务。2026年3月，林俊旸离职，吴泳铭宣布由周靖人继续带领通义实验室，同时成立基础模型支持小组。十多天后，Alibaba Token Hub成立，通义实验室、MaaS、千问、悟空和AI创新等业务进入同一个事业群，由吴泳铭直接负责。阿里用三个动词概括ATH的任务：创造Token、交付Token、应用Token。

4月，阿里又成立集团技术委员会，通义实验室升级为通义大模型事业部。6月，通义大模型事业部和未来生活实验室合并为Token Foundry事业部，仍由吴泳铭直管。周靖人出任阿里首席科学家，牵头AI未来研究院。

几个月里，模型、云、MaaS、C端助手、企业智能体和多模态项目被拆开、归拢，再重新分层。阿里一直在寻找一条更短的通道，让基础模型直接抵达产品和收入。它的目标也比推出一款聊天机器人大得多。阿里手里同时握有芯片、云基础设施、基础模型、MaaS、电商、支付、办公和本地生活。如果这些资源能够真正打通，阿里可以覆盖AI生产和消费的完整链路：上游提供算力，中间生产及分发Token，下游用淘宝、支付宝、钉钉、高德和千问消耗Token。

过去的阿里云销售计算、存储和数据库；Agent时代，阿里希望继续向上卖“智能”。Token由计费单位变成新的生产资料，调用量既代表技术使用量，也可能成为云业务未来的收入来源。这套思路解释了吴泳铭为何不断收权。云团队关心算力收入，模型团队追求能力和开源影响力，C端产品关心用户规模，电商部门更在意成交转化。每个部门都有合理目标，放在一起却容易互相拉扯。吴泳铭亲自管理，相当于给这条链路安排了一名总调度员。

最近的桌面办公调整，可以看作这条产业链向下延伸的一处新变化。6月11日，陈航卸任钉钉CEO，做过MuleRun的陈宇森接任。7月，阿里又把QoderWork、悟空和MuleRun交给陈宇森整合。三款产品将以QoderWork为基础，升级为面向企业生产力场景的新产品——千问办公。QoderWork靠近桌面入口，悟空背后是钉钉的组织和工作流，MuleRun偏向云端Agent探索。把三支队伍合在一起，阿里想做的仍是“连线”：上游模型产生能力，中间由云和Agent平台调度，下游进入文件、会议、审批和企业流程。

办公AI会消耗大量Token，却也比普通闲聊更接近付费。企业愿意为一份完成的报表、一个自动执行的流程或一名数字员工付钱。阿里增加这块拼图，并没有改变原来的收权方向；它只是让那条从算力通往收入的链条，又向办公桌伸了一截。阿里未来三年至少投入3800亿元建设AI与云基础设施。投入规模到了这个量级，AI已经无法继续作为阿里云内部的一项技术项目存在。

频繁调整也暴露了另一面：阿里还没找到一套稳定结构，能够同时照顾技术研究、云商业化和C端产品。研究团队需要较长周期，产品团队按周迭代，云业务看客户和收入。三种节奏挤在一起，部门边界很容易随着技术路线改变。周靖人转任首席科学家后，前沿研究与业务交付也被重新分开。这个变化很难用传统的升降职解释，它更像一次权力分工：有人探索能力上限，有人负责把能力变成产品。阿里正在进行一场公司级的AI改造。它的优势是全栈资源，麻烦也来自全栈——链条越长，需要协调的利益越多。

腾讯的起点和阿里不同。微信、QQ、游戏、广告、腾讯文档、腾讯会议和腾讯云都能容纳AI。腾讯并不缺使用场景，它前几年更头疼的是混元的基础能力和研发效率。混元早期横跨AI Lab、机器学习平台、大数据等多个部门，带有明显的虚拟项目色彩。不同团队提供数据、算法和算力，真正出了问题，责任却很难落到一个人身上。

大模型训练对这种结构不太友好。数据质量、训练框架、模型架构、强化学习和评测要反复联调，任何一个环节掉链子，最后都表现为模型“不够聪明”。2025年底，腾讯引入前OpenAI研究员姚顺雨，任命其为“CEO/总裁办公室”首席AI科学家，同时负责AI Infra部和大语言模型部。公司另外成立AI Data部和数据计算平台部，开始按大模型训练的完整流程重组团队。

2026年3月，腾讯撤销成立十年的AI Lab，部分人员并入混元体系。腾讯还从字节Seed引进肖学锋、张弛等技术骨干，重点加强训练基础设施。到了7月23日，整合继续推进。混元多模态模型部与大语言模型部合并为基础模型部，姚顺雨统一负责。新部门同时覆盖模型结构、数据与训练策略、强化学习、Agent和各类模态，腾讯给出的目标是提高协同效率，探索全模态模型的能力上限。

同一阶段，多模态理解负责人胡瀚离职创业，前OpenAI研究员田永龙接手视觉语言模型研发，继续向姚顺雨汇报。胡瀚原来承担的部分前沿研究，可能转向世界模型方向。这一连串动作，让姚顺雨从大语言模型负责人变成了腾讯基础模型的总负责人。文字、视觉、多模态、Infra和Agent开始共享一套指挥系统。

不过，腾讯内部的AI赛马并没有结束。混元在TEG体系内建设通用基础模型，微信团队也在训练自己的WeLM。微信正在灰度测试的AI助手“小微”，主模型就是微信团队自研的WeLM，部分复杂回答会调用DeepSeek。它没有直接把混元当成唯一底座。QClaw、WorkBuddy、Marvis等桌面Agent先后出现，元宝、ima、企业微信和QQ也在试不同入口。模型研发层正在收拢，产品层仍保留多支队伍。腾讯一贯擅长让业务团队先跑，哪个产品接住用户，再决定资源向哪里倾斜。