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【央视新闻客户端】
当大厂进入“Token 战争 ”时代 。
距离上一次围绕 Token Hub 的集约调整不到一月 ，阿里有关AI业务的组织架构再度迎来迭代。
4月8日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发布内部信，宣布AI相关组织调整 ，包括新设立集团技术委员会 ，升级通义大模型事业部，加速AI建设 。
根据内部信 ，阿里巴巴在集团层面设立技术委员会 ，由吴泳铭担任组长，成员包括周靖人 、吴泽明 、李飞飞 。其中 ，周靖人担任技术委员会首席AI架构师 ，李飞飞负责阿里云技术以及AI云基础设施建设，吴泽明负责集团业务技术平台以及AI推理平台建设。
三个人 ，三条线 ，分别指向模型、基础设施和推理平台 。
要知道，传统阿里的组织架构讲究“专业化 + BU 制” ，但这次阿里把所有“能跑通未来 ”的人都请到一张牌桌上 ，把原本散落在云、业务线 、模型团队里的关键环节整合起来 。
有接近阿里的人士向华尔街见闻表示，公司过去擅长堆人 、堆资源、堆业务矩阵，但大模型时代这招行不通了。“模型要快速训练 ，推理要快速落地 ，业务要快速复用，组织再分散就会拖慢整个链路 ” 。
因此在业内看来 ，新成立的技术委员会是一个决策枢纽 ，模型往哪个方向迭代，算力资源怎么分配 ，推理平台如何建设 ，都在这个层面拍板 。
一个值得注意的细节是，这次调整中 ，吴泽明卸任了淘宝闪购CEO ，由雷雁群接任。吴泽明是阿里的老兵，也是集团CTO ，让他从一线业务管理中抽身 ，专注于集团技术平台和AI推理平台建设，这本身就是一个信号：AI基础设施的优先级，在阿里内部已经被提到了业务运营之上。
类似的逻辑也出现在李飞飞身上 。他出任阿里云CTO ，同时负责AI云基础设施建设 。
阿里云是阿里AI战略的卖铲端口——企业要用大模型 ，就需要算力，需要推理服务 ，需要模型调用平台。李飞飞要做的 ，是确保这条管道足够通畅 。
周靖人作为首席AI架构师同时掌管升级后的通义大模型事业部，则承担着最核心的使命：让阿里的模型 ，始终站在全球第一梯队 。Qwen 3.6 Plus的爆发式表现证明了这条路线的可行性 ，但大模型竞赛没有终局，OpenAI 、Anthropic ，以及国内的字节 、腾讯、没有人会停下来等待。
聚合优势力量和资源 ，投入最关键战场，这表明阿里已经进入了AI的全面战斗状态 。事实上 ，这已经是阿里在不到一个月内第二次围绕AI进行重大组织变革 。
3月16日 ，阿里刚宣布成立ATH事业群——全称Alibaba Token Hub——CEO吴泳铭直接挂帅，下辖通义实验室 、MaaS业务线 、千问事业部、悟空事业部和AI创新事业部。一个"创造Token 、输送Token 、应用Token"的完整链条，在组织层面被绑在了一起 。
这是对未来商业模式的判断：大模型的核心不是能力 ，而是消耗 。谁能让 Token 流动得更快、更广 、更稳定 ，谁就能掌握 AI 云的未来。
在近期阿里集团财报电话会上，吴泳铭就说到 ，2026年以来 ，公司已经看到一些非常明显的趋势，大模型开始具备完成To B复杂工作流的能力 。当越来越多的企业开始在内部启用由大模型驱动的Agent来完成端到端的工作任务时 ，整个AI和云面向的IT预算市场发生了根本性的变化 。
吴泳铭表示 ，企业在消耗Token时，不再将其视为IT预算 ，而是将其视为生产成本或研发成本 ，视为生产资料的一部分，这是支撑AI长期增长最根本的内在因素。
面对巨大而长期的AI市场成长动能 ，吴泳铭宣布了阿里集团AI战略的商业目标 ，未来五年，包含MaaS在内的云和AI商业化的年度收入突破1000亿美元。
“关于未来五年AI与云相关业务年营收突破1000亿美元的目标，从当前的市场增长空间 、我们现有的业务基础和产品基础来看 ，这一目标的路径是具有较强可见性的 。”
当然 ，看到时代机遇而调整航向的不止阿里一人 。就在阿里密集调整的同一时期，腾讯也在进行AI组织架构的重塑。
3月20日 ，腾讯内部通知撤销AI Lab ，部分人员并入大语言模型部，向首席AI科学家姚顺雨汇报 。AI Lab成立于2016年 ，是腾讯最早的企业级AI实验室之一 。它的撤销 ，正是要把分散的AI研发力量集中到混元大模型这条主线上来。
腾讯总裁刘炽平在3月中旬的媒体交流会上透露，过去几个月腾讯围绕AI进行了密集的团队调整和工作流程重构 。
他说 ，未来两到三个季度会呈现出"可量化的进展" 。而腾讯混元的新版本HY 3.0已在内部测试中 ，据称推理和Agent能力有显著提升。
两家巨头的动作几乎同步，但路径有所不同 。阿里的思路是"建制化" ，从零搭建一个以Token为中心的完整事业群 ，CEO亲自挂帅，五大事业部齐头并进；腾讯的思路更像"集约化"，把散落在各处的AI研发力量收拢到一个统一的技术底座上 ，让混元成为唯一的基础模型入口 。
殊途同归的是 ，两家公司都在做同一件事：消灭内部的AI孤岛，把资源往一个方向上砸。
这不是巧合 。2026年的AI竞赛已经进入了一个新阶段——不再是"要不要做AI"的战略选择题 ，而是"能不能把AI做到极致"的执行力比拼 。模型能力的天花板还在快速上移 ，Agent正在从概念走向产品，企业端的需求正在从"试试看"变成"全面部署"。
在这个窗口期 ，谁的组织效率更高 ，谁的资源整合更快，谁就能吃到最大的蛋糕。
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