阿里雲的商業閉環跑通了

財聞 張曉迪 發自杭州

5月20日，杭州飄着濛濛細雨，上午8點30分左右，通往西湖南岸西子賓館的道路出現了不同程度的堵車，來自全國各地的2000多名技術人員來到這里。「芯片、模型、Token、Agentic，」等不及的人提前下車，邊走邊討論着將要在這里召開的阿里雲峰會。

峰會當天，阿里雲一系列產品密集發佈，其中包括，真武M890芯片、磐久AL128超節點服務器、千問雲官網、STAROps智能運維平臺、MuleRun（騾子）Agent平臺、Qwen3.7-Max模型、百鍊開放平臺，以及AI視頻創作平臺「萬鏡一刻」。

財聞注意到，這是自2024年吳泳銘接管阿里雲迴歸集團，開啟「AI全棧」戰略以來，阿里雲第一次集中展示AI技術成果。

過去一個財年，阿里集團的AI模型及應用服務ARR（年化經常性收入）超過80億元，AI業務收入在整個集團的佔比突破30%。

回到本次會議，20、21日這兩天，阿里雲的產品經理們賣力地向參會者介紹和演示着這些按Token計費的AI技術產品。

基於這些新產品，阿里內部預計AI模型及應用服務ARR在年底將突破300億元。

千億投資之后，阿里的AI業務開始真正成為收入引擎，而不僅僅是成本中心。與此同時，阿里雲也迎來了身份轉變，這家賣算力的雲廠商，正在躍遷為一家賣Token的「AI雲工廠」。阿里雲資深副總裁劉偉光在會上説：「阿里雲正在進行全棧技術革新，從底層芯片、Agentic Cloud、模型到推理平臺全面升級，建設中國最大的AI工廠。」

阿里集團的一名管理人員告訴財聞，2018年阿里芯片戰略啟動的時候，是沒有預料到8年后行業的這種發展和熱潮的，在持續不斷地投入和具體的技術推進后，今天，阿里雲才能抓住為AI行業提供基礎設施的機會。

技術底座：從芯片到模型到Skills，一套為Agent準備的完整工具鏈

財聞在現場看到，此次阿里雲發佈的多個技術產品是已經上線、可付費、客户在用的產品，這些產品圍繞Agent工作負載，形成了完整的技術體系。

其中最硬核的是芯片，20日，平頭哥發佈的真武M890，144GB顯存，片間互聯帶寬800GB/s，性能是上一代真武810E的3倍。配套的ICN Switch 1.0互聯芯片，P2P時延低於150納秒，支持128卡緊密互聯。搭載這套方案的磐久AL128超節點服務器，已在百鍊平臺上支持Qwen、DeepSeek、Kimi等主流模型。

隨着Agent應用的爆發，AI的核心任務逐漸從純對話轉向任務執行，這不僅需要高AI算力支撐，其任務規劃、狀態管理、工具調用等環節極其依賴CPU，CPU成為影響Agent執行效率的關鍵部件。平頭哥擁有自研的服務器CPU倚天系列，可與真武AI芯片協同，提升AI推理效率，有效應對Agent高併發任務的負載壓力。

重要的是規模信號，平頭哥首次公佈，真武系列AI芯片累計出貨56萬片，已服務中國電信、中國一汽、浦發銀行等400多家客户。未來兩年，真武V900、真武J900也將陸續推出。加之此前自研的倚天CPU、磐脈智能網卡、鎮岳存儲主控芯片，平頭哥的芯片版圖已經從AI芯片擴展到「算力、網力、存力」全棧自研。

模型層面，Qwen3.7-Max在第三方機構Arena全球大模型盲測總榜中位列國產第一，超過Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-pro、GLM-5.1，與GPT、Claude、Gemini最強模型接近。但比跑分更有説服力的，是一個實戰案例，在從未接觸過的真武M890芯片上，Qwen3.7-Max僅憑一份任務説明，從零自主工作35小時，獨立完成了一個生產級AI計算內核的編寫與調優，最終性能較官方版本提升10倍。通義大模型事業部負責人周靖人在會上説：「大模型正在從對齊人類偏好，轉向對齊任務目標。過去追求的是模型説得好，現在要求模型做得到。」

千問雲官網是這次發佈中針對Agent的產品。打開頁面，沒有產品列表，沒有控制檯入口，只有一行Agent可讀的指令。阿里雲將所有模型服務的核心能力封裝為標準化Skills和CLI工具，智能體可以直接解析並調用。劉偉光説得直白：「過去模型服務平臺為人服務，未來用模型的主力將是Agent。」

除了千問雲本身，與其同步上線的是Skills官網門户及首批官方Skills產品，共覆蓋12條產品線、60余款雲產品，所有Skills均經過官方質量檢測與安全合規掃描，內置HITL人工確認機制，確保高危操作必須經人工審覈后才能執行。這意味着企業可以將核心資產管理權限交給Agent，而不用擔心失控。

如果把大模型比作Agent的「大腦」，那麼Skills就是Agent操作雲的「手腳」。

過去十余年，雲計算的交互模式始終是「人操作控制檯」和「代碼調用API」。但當AI Agent進化為能自主決策、跨系統執行任務的智能體時，它們並不擅長點擊按鈕或理解驗證碼。

而Skills將底層複雜的OpenAPI參數與鑑權邏輯封裝為Agent易於理解和調用的標準化指令，讓數萬API從「面向程序員」走向「面向AI可理解」。

阿里雲同步開源了GitHub倉庫，並與Clawhub、ModelScope魔搭社區、百鍊等平臺打通，開發者可一鍵獲取Skills，即插即用。

Skills門户的上線，標誌着阿里雲邁出了向「Agentic Cloud」轉型的關鍵一步。

商業變現：從「賣算力」到「賣Token」

技術的下一步是變現能力。過去一個財年，阿里雲的AI模型及應用服務ARR已超過80億元，AI業務收入佔比突破30%。管理層預計年底ARR將達到300億元，屆時MaaS收入將取代ECS成為阿里雲最大產品線。

這意味着阿里雲的增長引擎，正在全面切換為以Token為計量單位的AI收入。

會上，阿里雲宣佈百鍊全面開放，智譜GLM-5.1、MiniMax M2.7、Kimi K2.6、可靈、Vidu Q3等模型已上架，通過千問雲官網售賣。通過開放接入所有主流第三方模型，百鍊將自身定位為「模型界的應用商店」，其核心壁壘不是單個模型本身，而是整體推理效率、調度能力和開發者生態。

截至2026年3月，百鍊平臺客户數同比增長8倍，Token消耗規模連續攀升。

對於此次發佈的千問雲門户網站，吳泳銘曾表示，在商業變現能力上，「MaaS業務的毛利率天然高於IaaS業務。」

另外，阿里雲辦公智能體MuleRun（騾子）目前已服務43個國家和地區的企業和用户，單月付費超200美金的用户佔比達34%，付費用户每周活躍2.6天，人均每周完成13個端到端的工作任務。MuleRun負責人陳宇森舉例稱巴西一位自由職業者通過MuleRun輸出了完整的營銷網站、競品分析、短視頻腳本，全程未打開Word和PowerPoint。

5月21日發佈的萬鏡一刻AI視頻創作平臺，用户僅需自然語言對話即可驅動視頻生產。每一個視頻片段的生成都對應大量的推理計算，直接轉化為平臺的Token消耗。

從芯片到模型，從模型到MaaS，從MaaS到Agent應用，阿里雲的商業變現路徑很清晰，底層自研芯片降低算力成本，中層百鍊平臺提供高毛利MaaS服務，上層MuleRun和萬鏡一刻創造增量Token消耗。三層疊加，構成了從成本到收入的完整閉環。

從「三駕馬車」到「Token Hub」，挑戰仍然在

與技術路線和商業模式確定同步而行的是阿里雲組織架構的多番調整。

2024年初，吳泳銘接管阿里雲后將混合雲事業部更名為政企事業部。銷售端形成了公共雲、政企、海外「三駕馬車」的格局。

2026年3月4日，通義千問技術負責人林俊暘等多位核心技術人員同日離職。僅僅12天后，阿里雲整合了通義實驗室、MaaS業務線、千問事業部、悟空事業部、AI創新事業部成立了ATH事業群，全稱Alibaba Token Hub，吳泳銘親自掛帥，並稱該事業群的核心目標是「創造 Token、輸送 Token、應用Token。」

隨后的4月8日，阿里宣佈通義實驗室升級為通義大模型事業部，由原阿里雲CTO周靖人擔任負責人，這意味着大模型從研究導向正式轉向商業化實體。

與此同時，原數據庫產品負責人李飛飛出任阿里雲CTO，負責AI雲基礎設施建設。

此外，阿里首次在集團層面成立了技術委員會，吳泳銘擔任組長，核心成員包括周靖人、李飛飛和吳澤明三人。其中周靖人兼任首席AI架構師，吳澤明則專職擔任集團CTO並負責AI推理平臺建設，同時卸任了淘寶閃購CEO的職務。

吳泳銘對此表示，阿里正處於AGI爆發的前夜，這套組織架構正是為「數以百億計AI Agent」的時代所做的準備。

ATH事業群的一位技術人員告訴財聞，組織架構調整后，內部工作節奏整體肯定是比以前更緊了，但工作成效確實也是顯而易見的。

不過，捋順架構，跑通技術和商業閉環並沒有意味着前路坦途。

芯片產能瓶頸是眼下最現實的挑戰。吳泳銘曾在稍早前的財報會上坦承，自研芯片在阿里雲的「部署量還是不大，主要是產能受限」。國產芯片還面臨製程相對落后、生態工具鏈尚不完善，如果自研芯片的滲透率無法在未來一年內從當前的不足三成提升到五成以上，阿里雲改善毛利率的核心邏輯就會打折扣。

與此同時，模型能力競爭是決定MaaS業務天花板的關鍵，Qwen3.7-Max目前雖位列國產第一，但與GPT和Gemini的最強版本仍有差距。

與此同時，字節跳動已將2026年AI資本開支上調至2000億元以上，DeepSeek等創業公司在特定領域的表現同樣驚艷。MaaS的本質是賣Token，企業客户為Token付費的前提是模型能力足夠強、Token的價值超過成本。如果競品模型在關鍵benchmark上超越Qwen，企業客户的切換成本並不高，百鍊平臺的議價能力將迅速下降。

周靖人在會上説「從説得好到做得到」，但「做得到」的能力能不能持續領先，這是一場不能停歇的馬拉松。

此外，全球化進展緩慢也為增長空間帶來挑戰。根據財報，阿里雲的海外收入佔比仍然偏低，與AWS和Azure的全球化程度差距巨大。歐洲的GDPR（歐盟2018年5月頒佈的《通用數據保護條例》，被稱為「史上最嚴」的數據保護法案）合規門檻、海外企業對國內雲廠商的品牌認知短板、全球開發者生態的差距，都是短期內擺在阿里雲面前的挑戰。