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阿里在画一张什么样的AI蓝图？

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阿里CEO吴泳铭提出未来三年围绕AI的三大投入方向：AI和云计算基础设施建设、AI基础模型平台、AI原生应用及现有业务的AI转型升级。阿里计划投资3800亿元用于AI和云计算基础设施建设，推动现有业务全面“AI化”，包括淘宝、天猫等核心电商部门。

摘要

 

阿里在AI领域已取得显著成果，截至2024年12月31日，阿里云智能集团收入增速重回双位数增长，AI相关产品收入连续六个季度实现三位数同比增长。阿里已兼具云计算基础设施、自研大模型和AI应用等“全套AI装备”，成为中概股价值重估中受益最大的中国科技公司之一。

 
AI大模型的发展对算力需求急剧增长，阿里计划通过3800亿元投资建设大规模算力集群，满足外部大模型厂商和内部模型迭代的需求。阿里云在全球29个地域覆盖87个可用区，是中国最大、亚太第一的云服务提供商。

 
阿里在AI应用层也积极布局，推出夸克等AI原生应用，并将其作为AI旗舰应用。夸克基于阿里通义大模型升级为“AI超级框”，未来将接入通义系列模型的最新成果。阿里还计划通过AI技术改造现有业务，如淘宝、高德等，打造新的AI超级应用。

 
阿里选择做大算力底座，通过提供“水电煤”服务满足AI产业链需求，这是一种稳健的商业策略。即使AI应用层的商业模式尚未完全清晰，阿里仍可通过基础设施建设获得稳定的收益，并推动整体云收入增长。

 

最近聊AI离不开阿里。

 

继宣布未来3年投资3800亿元，用以AI和云计算的基础设施建设后，阿里有了新的AI传言。近期外媒报道称，阿里CEO吴泳铭号召要在阿里现有业务中全面实现“AI化”，包括淘宝和天猫在内的核心电商部门，也被鼓励采用更多的AI技术。

 

实际上，这一点并不意外，在最新的财报电话会上，吴泳铭曾阐述阿里未来三年围绕AI的三大投入方向：AI和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台以及AI原生应用、现有业务的AI转型升级。外媒口中的“全面AI化”，基本等同于“现有业务的AI转型升级”。

 

还有知情人士爆料称，阿里还在开发一系列AI原生应用，其中一些可能会在今年推出。

 

近期全新夸克上线，成了外界一窥阿里在AI原生应用上思考的最新动作，值得注意的是，夸克已成为阿里AI的旗舰应用。

 


 

据字母榜获悉，阿里内部对基础设施建设、模型和应用研发采取齐头并进策略。

 

围绕AI，锚定未来大开大合的布局让更多人开始重审阿里过去多年在AI战略。

 

早在2023年9月首次接任阿里CEO之际，吴泳铭就对外明确“用户为先，AI驱动”的集团战略，此后阿里巴巴再次押注公有云，坚持“云+AI一体化”策略，不断推出通义系列自研大模型，对于符合用户需求和AI驱动变革趋势的业务和产品，作为第一优先级重点投入。

 

高密度AI投入和布局正在成为驱动阿里业务发展的新引擎。截至2024年12月31日的最新一季财报，阿里云智能集团收入增速重回双位数增长，AI相关产品收入连续六个季度实现三位数的同比增长。

 

靠着过去两年在AI领域的布局，阿里已兼具云计算基础设施、自研大模型和AI应用等“全套AI装备”，由此成了这波中概股价值重估中受益最大的中国科技公司之一。年初至今，阿里美股股价涨幅已经达到约60%。

 

研究公司Forrester副总裁兼首席分析师查理·戴分析道：“大模型竞赛是一场马拉松，这不仅仅关乎大模型本身的表现，而阿里云则凭借与合作伙伴建立的生态系统，在AI平台能力方面实现了全面覆盖。”

 

更重要的是，一旦阿里能够在AI时代重塑云业务作为AI基础设施的行业地位，那便有可能真的将云建成电商之外的第二业务支柱，类似亚马逊一样，在电商之外，用云再建一个新的“亚马逊”。

 


 

看似冒险的3800亿举动背后，藏着阿里在商业策略上的另一种稳健，即相比其他发力应用层的科技大厂，做大算力底座这门“水电煤生意”，无疑才是当下稳赚不赔的选择。

 

尽管DeepSeek让外界重新看到应用爆发和模型迭代的新希望，但笼罩在AI应用上空的乌云并未消散：模型应用如何商业化、超级应用如何扩大用户使用时长等拷问，仍旧没有得到有效解答。

 

甚至部分押注C端应用的大模型厂商，近期开始调整策略，大幅收缩产品投放预算，重新思考应用侧的推广策略。

 

此前一些接入DeepSeek的AI基础设施企业，也开始暂停相应服务。潞晨科技创始人尤洋对于“部署DeepSeek月亏4亿”的言论解释道，相对于大厂的云服务，“类似我们这样中小型企业去强行烧钱，使用第三方开源模型做MaaS（模型即服务）的话，肯定是面临巨额亏损。”

 

究其原因，则是当下大模型行业仍处于发展的初期阶段。未来的商业模式以及模型未来的盈利方式，眼下还没有人可以看清楚。

 

但唯一可以看清的是，通过给大模型产业链上的玩家提供“水电煤”服务，已经是一条被验证后的商业路径。

 

即便向客户兜售模型的API服务暂时还无法赚钱，云厂商还可以向客户借机交叉销售其他云产品。“这是一个非常好的交叉销售机会示例。因此，尽管Qwen本身不会带来巨额收入，也可能不会带来巨额收入，但它是我们整体云产品中非常非常重要的一部分，将有助于推动整体云收入。”阿里高管在财报会上说道。

 


 

如果将AI比作这个新时代的电力，那么，云计算网络就像输送电力的一张张电网。且随着DeepSeek爆火带来的AI需求爆发，外界对电网的调用请求正显著增长。春节以来，阿里云60%-70%的新增算力需求集中在推理场景。

 

就连英伟达创始人黄仁勋也在称赞R1是一项“出色的创新”之余，强调它和其他推理模型正在消耗更多的计算能力。“推理模型可以消耗100倍以上的计算资源，而未来的推理模型将消耗更多的计算资源。”

 

当超越当前百倍的算力资源，需要靠阿里云这样的电网传输向世界各地时，阿里3800亿的投资，无疑为其换来了一张AI时代可以一往无前的底牌。

 


 

聚焦到阿里公司本身，为什么要花3800亿，便也有了更具像化的理由，因为想要满足外界爆发的算力需求，是真的需要砸这么多钱。

 

AI大模型浪潮爆发以来，中国工程院院士、阿里云创始人王坚直接将云与AI的结合，视为云计算的第三次浪潮。这波浪潮的爆发，重新把科技大厂拉入到技术竞赛阶段。

 

这场技术竞赛的底座便是基础设施，由算力集群所构建起来的一个个数据中心，又是这一基础设施的重中之重，这都需要阿里用3800亿的投资来撑起。

 

ChatGPT问世前，由GPU构建起来的算力集群，通常只包含几千个芯片。ChatGPT之后，GPU集群的规模一路水涨船高。

 

此前外界曾预估GPT 3.5使用了1万枚英伟达A100芯片，这也由此成了外界判定的做好AI大模型的算力门槛。以此粗略计算，想要搭建一个1万枚A100芯片的算力集群，建设成本将超过50亿元。

 


 

除此之外，算力集群还需要消耗网络带宽、电力资源，以及人才资源，这些成本也动辄以亿元为单位计算。

 

更重要的是，万卡集群只是开始，想要持续服务好大模型厂商，定位“水电煤”的云服务商还需要购买更多GPU，搭建更大算力集群。

 

马斯克旗下AI大模型创业公司xAI，推出Grok 2时需要的芯片数量为两万枚H100，到了Grok 3，马斯克将芯片数量直接堆高到了二十万枚。

 

为了满足日益增长的算力需求，去年9月，xAI就曾建成了包含10万枚H100的算力集群Colossus，成为当时世界上最强大的AI训练系统。

 

想要打造出一个10万卡规模的算力集群，钱是一方面，更重要的因素是配套网络解决方案的设计。串联起所有GPU的网络，需要保证足够的高带宽、低延迟和可靠性，才能让10万枚芯片协同起来像一台计算机一样工作。

 

这并非一道简单的数学累加问题，还需要配套相应的存储、乃至机房温度控制等。在存储系统的性能和稳定性上，面对10万GPU的海量计算需求，阿里云便推出过高性能文件存储解决方案CPFS，为GPU提供了20TB级别的吞吐和3亿IOPS最大性能，从而显著提升训练效率。

 

此外，随着中国大模型服务向海外扩展，其对云服务商又提出了新的算力需求，即将数据中心建得跟服务人群尽可能近。

 

微软CEO纳德拉在近期接受采访中就提到，“你必须根据在世界各地都部署推理集群的情况来为全世界提供服务。这就是我对我们构建真正的超大规模集群的看法……我认为，AI时代，分布式计算将仍然是分布式的。”

 

微软的800亿美元投资，有很大一部分便是投向全球的AI数据中心建设。

 

在全球数据中心建设上，阿里也同样不遑多让。2月份，阿里云墨西哥数据中心正式启用，这是阿里云在拉美区域的第一座数据中心。这也是阿里云继去年五月宣布扩建新一轮全球基础设施计划的一部分。截至目前，阿里云在全球29个地域覆盖87个可用区，是中国最大、亚太第一的云服务提供商。

 


 

打好算力底座，除了有利于服务外部大模型厂商需求外，也有利于服务阿里内部的模型迭代和应用创新。

 

在这场AI竞赛中，阿里大举扩张AI和云计算的基础设施建设之外，还保留着自己应用商业化的机会。

 

在吴泳铭对外宣布的未来三年AI三大投入计划中，另外两项分别是AI基础模型和AI原生应用，以及以AI改造现有业务。这都涉及了阿里在应用层争夺的机会所在。

 

移动互联网时代的经验也验证了这一点：阿里既打造出了阿里云这样的全球领先的基础设施平台，又做出了淘宝天猫、高德地图、闲鱼、优酷等一众行业头部应用。

 

放诸当下AI时代，阿里在AI to C方面，不仅有着夸克和通义等AI原生应用，还坐拥淘宝、高德、钉钉、闲鱼等先天拥有着To C应用生态的丰富应用场景。

 

且在推进基础设施扩建的同一时期，阿里内部也展现出了对AI to C的重视度。去年12月底，预感到AI应用爆发在即的阿里，开始调整策略，将通义App并入阿里智能信息事业群，智能信息正是夸克的业务所在。这被外界视为阿里加码“AI to C”的重要信号。

 


 

随着Manus所催动的多智能体路径出现，阿里也在打造通用智能体的路上加码跟进。近期，阿里宣布推出AI旗舰应用——新夸克。基于阿里通义领先的推理及多模态大模型，新夸克全面升级为一个无边界的“AI超级框”。

 

阿里巴巴集团副总裁、夸克CEO吴嘉表示：“此次升级的版本仅仅是全新夸克的一个雏形。随着未来模型能力的不断迭代升级，我们希望夸克AI超级框就像机器猫的口袋一样，能够让用户在这里进入AI世界。”

 

这背后也体现出了阿里对如何做出AI超级应用的思考。吴嘉在朋友圈点评道，过去是人在使用搜索，未来是AI在使用搜索。更进一步，未来的AI将会自我思考、执行，并在过程中互动调整，完成最终的任务交付。“我们坚信这会在不久的将来全部实现，并诞生新的AI超级应用。”

 

尽管外界都不清楚超级智能体、乃至超级应用究竟该长什么样，但行业形成的一大新共识是，在一个相对成熟的应用上会更有机会长出来。

 

长出来的前提之一，则离不开底座模型的能力加持。傅盛在近期一次采访中指出，应用爆发迹象的到来，并不会导致大模型竞争的消弱。“（大模型）它就像核武器，大公司无论如何都得有……如果模型能力出现重大突破而你没有跟上，那你的用户还会被抢走。”

 

阿里成了模型和应用双轮驱动的典型。新夸克不仅基于阿里通义领先的推理及多模态大模型来持续打造，未来，通义系列模型的最新成果也将第一时间接入夸克。

 

拥有强大的AI基建，模型上突飞猛进、AI原生应用稳步快跑、现有业务全面AI化，难怪市场用脚投票，包括大摩高盛瑞银等一众华尔街投行自春节以来都在提升对阿里的目标股价。这样的阿里，确实让人忍不住拍手叫好。

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