阿里“上货”,字节“练功”

marsbit發佈於 2026-06-01更新於 2026-06-01

文章摘要

5月最后一周,阿里和字节的两项动作展现了中国大厂在AI领域的两种不同战略路径。 阿里正将AI快速“上货”落地。5月11日,千问App与淘宝全面打通,接入40亿商品库和20年购物场景数据。随后在阿里云峰会上,吴泳铭宣布升级全栈能力,并计划未来五年资本开支远超过去三年。阿里的核心策略是将AI深度融入现有商业场景,如蚂蚁的AI支付用户数破亿、淘宝的AI比价等,并推动“智能体商业信任协议”作为信任基础设施。其商业模式依赖AI服务变现,阿里云外部收入增长40%,服务器“几乎没有一张卡是空的”。然而,这种路径可能以基础模型能力的长期领先性为代价。 字节则选择在Seed部门潜心“练功”,聚焦探索AI智能上限。其视频生成模型Seedance 2.0在权威评测中登顶,获业界高度评价。部门内部目标纯粹,如设定“国际榜单进前三”的KPI,并投入8个月撰写纯学术论文。字节计划大幅增加资本开支,最高或达4700亿元,资金来源于其巨额利润,且因其未上市,无需承受短期业绩压力,得以专注于长期技术突破。但商业化压力已初现,豆包开始测试付费和广告。 文章指出,两种路径差异的根本原因在于公司是否上市。阿里作为上市公司,必须关注季度财报和股价,战略倾向于快速变现;字节作为非上市公司,则拥有更大的自由去进行长期、前沿的技术投资。这决定了当前中国AI领域“卖AI”与“做AI”的格局分野。未来若字节启动IPO,其长期研发投入或将面临资本市场的考验。

5 月最后一周,AI 行业里两件相邻发生的事,把中国大厂的两种姿势摊在了同一张牌桌上。

5 月 11 日,阿里的千问 App 和淘宝全面打通——用户可以在千问里聊天买东西,也可以在淘宝里直接调用 AI 试穿、AI 比价、AI 抢券。千问一把读取了淘宝 40 亿商品库和 20 年购物场景数据。

9 天后的 5 月 20 到 21 日,阿里云在杭州西子宾馆开峰会,吴泳铭把"芯片-云-模型-推理-应用"五层全栈升级了一遍,自研芯片真武 M890、旗舰模型 Qwen3.7-Max、新入口千问云、Agentic Cloud 一口气推出来。会议结尾,他说“未来五年的资本开支将远超此前三年 3800 亿元的计划”。

回到 3 个月前,字节即梦 AI 发布 Seedance 2.0,在 Artificial Analysis Video Arena 评测中以 Elo 1269 登顶,超过 Google Veo 3、OpenAI Sora 2、Runway Gen-4.5。冯骥(黑神话悟空作者)公开说它是“最强 AI 视频模型”。再往后看,5 月 27 日,外媒放出消息,字节 2026 年 capex 上限 4700 亿人民币(约 700 亿美元),若环境理想可冲 1000 亿美元——这是 2024 年 250 亿美元的接近 3 倍。

阿里在做 AI 时代的“水电煤”和“零售收银台”,字节在做 AI 时代的“诺贝尔实验室”。

一个 0 天上架,一个 5 年起步。

这两件事都叫 AI 战略,但路线截然不同。

阿里把 AI 一颗一颗装进了收银台

阿里这一年最大的变化,不在芯片,不在模型,在组织。

2024 年 3 月,蚂蚁 CFO 韩歆毅出任蚂蚁集团总裁;2025 年 3 月 1 日,他从井贤栋手里正式接过 CEO 一职,井贤栋专注董事长工作。接棒之后,韩歆毅推出“AI First + 支付宝双飞轮 + 加速全球化”三大战略。半年后蚂蚁“一拆四”,蚂蚁国际、OceanBase、蚂蚁数科三家分别设立独立董事会,面向市场独立运营。再过几个月,2026 年 2 月 2 日,韩歆毅发了一封全员邮件,推出“AI Credit”特别激励方案——在 AI 方向有开创性贡献的团队和个人,在原有绩效激励之外再加一笔。

这一系列动作的意思非常直白:把组织拆到能跑、把激励对准 AI、然后开始上货。

上的是什么货?

蚂蚁的 AI 支付——到 2026 年 2 月春节,支付笔数突破 1.2 亿笔,用户数破亿,成为全球首个支付笔数与用户数双双破亿的 AI 原生支付产品。蚂蚁的健康助手"阿福"月活 3000 万。淘天接通千问 App,AI 试穿、AI 比价、AI 抢券变成消费者的购物动作。坊间传闻,淘宝中等体量的商家在内测里反馈,AI 比价上线一周就主动降了三个 SKU 的价格——AI 不是给商家用的,是给消费者用来薅商家羊毛的。

更值得看的是 ACT 协议。

2026 年 1 月 16 日,支付宝、千问 App、淘宝闪购、Rokid、大麦、阿里云百炼六个事业部联合发布“智能体商业信任协议”(Agentic Commerce Trust Protocol),做的是“AI 代用户掏钱”的信任基础设施。六个 BU 联合发协议,这在阿里历史上罕见。两年前的张勇时代,淘天和阿里云连数据共享都要打架,现在能为一个 AI 协议站在同一份新闻稿里——这是吴泳铭一年完成的组织手术。

这套组织手术的回报在财报里。

阿里 Q4 营收 +3%,云外部收入 +40%。云外部收入这个数字关键——它代表的不是阿里自己消费云算力,是别人付钱买阿里的算力。这条曲线 +40%,意味着阿里的基建投入有现金流回血通道。阿里云资深副总刘伟光在峰会上说"建设中国最大的 AI 工厂",这个工厂的核心客户是月之暗面、MiniMax、Kimi、智谱——也包括 DeepSeek。

国产大模型在中国跑哪片云?相当一部分跑在阿里云。

MaaS 收入即将取代 ECS 成为阿里云最大产品线——这意味着阿里云的增长引擎已经从传统云计算切换到 AI 服务。

吴泳铭原话:“现在阿里的服务器内几乎没有一张卡是空的。”

这句话很狠。狠在它不是一个 CEO 的豪言,是一个上市公司给资本市场的承诺:每一张 capex 烧出来的卡,都在产生收入。

但代价也得说。

阿里能这么“上货”,前提是模型够用就行——不一定全球最强,能接业务变现就够。Qwen3.7-Max 紧贴 DeepSeek 和 Kimi 的能力线,但没有拉开代差。在国际 AI 基础模型原创研究的学术声量上,阿里相对低调——Qwen 开源版本在 HuggingFace 的下载量很高,但围绕"下一代架构怎么走"的论文权重,阿里给出的远不如字节。如果有一天基础模型的代差被字节、OpenAI 或 Anthropic 拉开 5 倍,今天所有装进收银台的 AI,都会变成需要被升级换代的旧硬件。

阿里赌的是:5 年内基模能力不会拉开 5 倍代差。

字节把 AI 关在了 Seed 部门里

字节是另一种姿势。

Seed 部门里有两条平行线。一条是朱文佳,负责模型应用——豆包、即梦、扣子这些产品端的事归他。另一条是吴永辉,负责 AI 基础研究探索——AGI 路线归他。两人在全员会上首次同台时,定下的目标只有一句:“Seed 部门最重要目标是探索智能上限。”

他们还放出一个更稀缺的姿态:“考虑推进开源。”

在国内大厂里,“开源”这个词通常只在 Linux 时代会被反复说出口。字节在 AGI 时代敢提开源,意味着它已经不指望靠基模收费——它想做的,是把基模做成全球技术地基本身。

对外的证据是 Seedance 2.0。

2026 年 2 月 10 日发布的这款视频生成模型,在 Artificial Analysis Video Arena 上 Elo 1269 登顶,超过 Google Veo 3、OpenAI Sora 2、Runway Gen-4.5。它用双分支扩散变换器架构实现原生多模态——文字、图片、音频、视频四种输入统一处理,60 秒生成带原生音频的电影级多镜头视频,2K 视频生成速度比同类快 30%。冯骥那条公开评价不是 PR 稿,是他自己微博发的——一个游戏制作人用了之后给出的判断。

对内的证据更硬。

Top Seed 人才计划,2024 年 5 月启动,面向应届博士;同年 7 月扩展到在校博士的研究实习生。日薪 2000 抢天才少年,跟 DeepSeek 在硅谷和清华校园里公开掰手腕。坊间传闻,前字节 Seed 实习生在饭桌上提过,他来组里第一天,KPI 定的不是 DAU 也不是收入,是“年底前要在某个国际榜单上进前三”——这种 KPI 在他来过的其他厂里没见过。

还有那篇 8 个月的论文。

豆包大模型团队花 8 个月做了一份系统性实验,标题是「视频生成模型距离世界模型有多远」。结论很谦虚:“视频生成模型可以记忆训练案例,但暂时还无法真正理解物理规律。”这种论文不带商业转化,纯学术回答一个 5-7 年才能落地的问题。

字节做这些事,每年要花多少钱?

2025 年 12 月金融时报报道字节 2026 capex 计划 1600 亿;5 月 9 日南华早报报 2000+ 亿(+25%);5 月 27 日彭博报最高 4700 亿(700 亿美元)。5 个月内三次上修,每次都是大跳,最新数字是 2024 年的 2.8 倍。据彭博报道,资金来源是字节 2025 年约 500 亿美元的利润——字节内部对该数字的准确性有保留——意思是花完今年利润还要再借 200 亿美元。如果环境理想,可以冲到 1000 亿美元(约 6781 亿人民币)。

字节的钱够烧吗?

够。它能扛是因为它没有上市,不用每个季度对资本市场交代 ROI。

但耐心还够吗?

不一定。豆包刚开始测付费,钛媒体那个标题叫“字节踩下豆包免费‘刹车’”。豆包 DAU 破亿,是字节史上推广费最少的破亿产品,按理说它最不需要变现压力——但内部还是开始考虑插广告。这说明即使是非上市公司,烧到第三年,账本也会开始压人。

坊间传闻,投了豆包早期的 VC 后来私下评价,字节这两年最大的变化不是模型变强了,是它真的开始相信"技术领先能让钱自己来"。这种相信,在这家公司过去的字典里是没有的。

但相信归相信,相信不能当饭吃。Seedance 2.0 登顶榜单是一回事,把 Seedance 2.0 变成下一个抖音是另一回事——后者字节还没证明过。

“卖货”和“做产品”不是哲学,是出身

写到这里需要一个反共识。

主流叙事是:阿里短期实用,字节长期理想;阿里更精明,字节更远见。这一面有道理——阿里 +40% 的云外部收入是实打实的,字节 Seedance 2.0 登顶也是实打实的。两家走的的确是不同的路。

但真正的问题不在战略哲学。

阿里是上市公司。每个季度的财报、股价、回购、分红,都要在资本市场面前过一遍。吴泳铭说“未来五年远超 3800 亿”但不给具体数字——这就是被股价绑架的体现。它没有"先烧 5 年再看效果"的奢侈。哪个季度云外部收入掉到个位数增长,第二天股价就会教它做人。

字节不是。它可以让 Seed 团队花 8 个月写一篇没有商业转化的世界模型论文,可以让 capex 5 个月翻 3 倍,可以让吴永辉只发学术论文不写产品需求文档——因为它不用对任何人解释这些人存在的理由。

所以:阿里要是没上市,它大概率也会赌基模。参考它早期投达摩院、平头哥、罗汉堂的姿态,那是张勇之前的阿里——那时候马云是真的相信"科技公司要养自己的科学家"。

字节要是上了市,它大概率也得紧贴变现。参考字节每次被传 IPO 时豆包就突然加大商业化的反应曲线——市场期待会立刻反向编程战略选择。

真正决定中国 AI 战略路径的,不是 CEO 的远见,是这家公司是否上市。

这意味着 BAT 这些 4 万亿市值起步的上市公司未来 5 年都不可能像字节那样"做 AI",只能"卖 AI";反过来,DeepSeek、Moonshot 这些非上市公司才有"做 AI"的奢侈。

也反过来——如果哪天字节真的启动 IPO,它的 Seed 团队的长期研究预算将首先承压。这一点比所有“豆包对标GPT”的判断都值得看。

一周内,吴泳铭在阿里云峰会的台上喊“5 年远超 3800 亿”,朱文佳和吴永辉在 Seed 全员会上喊“探索智能上限”。一个在给 4 万亿市值的股东讲收银台,一个在给非公开股本的自家工程师讲实验室。

阿里把 AI 一颗一颗装进了门店,字节把 AI 一行一行写进了 paper。

等到 2027 年某天字节真的递交 S-1,我们就能看到——"练功"两个字能撑到第几页招股书。

本文来自微信公众号“AI唱反调”,作者:Joshua

相關問答

Q文章中,阿里和字节在AI战略上分别采取了什么不同的路径?

A阿里采取了将AI能力快速集成到现有商业场景(如电商、支付)中进行变现的‘上货’策略,强调短期应用和现金流回报;字节则专注于AI基础研究和技术突破,以‘练功’的方式探索智能上限,注重长期技术领先,其Seed部门的目标是纯技术探索和开源贡献。

Q阿里AI战略的核心组织变化和具体成果有哪些?

A阿里的核心组织变化包括:2025年韩歆毅接任蚂蚁CEO并推出‘AI First’等战略,蚂蚁‘一拆四’以独立运营激发活力,以及吴泳铭推动多个BU(如支付宝、淘宝、阿里云)为ACT协议协同合作。具体成果包括:AI支付笔数和用户数破亿、千问App与淘宝全面打通、AI试穿/比价等应用上线,以及阿里云外部收入增长40%,MaaS收入即将成为最大产品线。

Q字节的Seed部门在AI基础研究方面有哪些具体投入和成果?

A字节Seed部门的投入包括:1. 设立平行的应用研究和基础研究团队(朱文佳与吴永辉);2. 启动‘Top Seed人才计划’高薪招募顶尖人才;3. 资本支出(capex)计划在5个月内多次大幅上调,展现出对研发的巨大投入。核心成果是发布了Seedance 2.0视频生成模型,该模型在国际评测中登顶,技术架构先进,并获得了业内的公开认可。

Q文章认为,决定阿里和字节AI战略路径差异的根本因素是什么?

A文章认为,根本因素在于公司是否上市。阿里作为上市公司,受制于季度财报、股价和资本市场对投资回报率(ROI)的即时要求,因此战略倾向于短期变现和‘卖AI’。而字节作为非上市公司,没有公开市场的短期业绩压力,可以承受长期巨额投入而不立即追求商业化回报,从而能够专注‘做AI’和基础研究。

Q对于字节未来的AI战略,文章提出了一个什么样的关键观察点?

A文章提出的关键观察点是字节的IPO进程。文章推断,一旦字节启动上市(递交S-1招股书),来自资本市场的盈利压力将迫使其调整战略,Seed部门长期基础研究的预算可能首先承压。届时,‘练功’式的纯技术探索能在招股书和后续公司战略中占据多大分量,将是检验其技术理想能否抵御商业现实的关键。

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DUOLINGO AI:將語言學習與Web3及AI創新結合 在科技重塑教育的時代,人工智能(AI)和區塊鏈網絡的整合預示著語言學習的新前沿。進入DUOLINGO AI及其相關的加密貨幣$DUOLINGO AI。這個項目旨在將領先語言學習平台的教育優勢與去中心化的Web3技術的好處相結合。本文深入探討DUOLINGO AI的關鍵方面,探索其目標、技術框架、歷史發展和未來潛力,同時保持原始教育資源與這一獨立加密貨幣倡議之間的清晰區分。 DUOLINGO AI概述 DUOLINGO AI的核心目標是建立一個去中心化的環境,讓學習者可以通過實現語言能力的教育里程碑來獲得加密獎勵。通過應用智能合約,該項目旨在自動化技能驗證過程和代幣分配,遵循強調透明度和用戶擁有權的Web3原則。該模型與傳統的語言習得方法有所不同,重點依賴社區驅動的治理結構,讓代幣持有者能夠建議課程內容和獎勵分配的改進。 DUOLINGO AI的一些顯著目標包括: 遊戲化學習:該項目整合區塊鏈成就和非同質化代幣(NFT)來表示語言能力水平,通過引人入勝的數字獎勵來激發學習動機。 去中心化內容創建:它為教育者和語言愛好者提供了貢獻課程的途徑,促進了一個有利於所有貢獻者的收益共享模型。 AI驅動的個性化:通過採用先進的機器學習模型,DUOLINGO AI個性化課程以適應個別學習進度,類似於已建立平台中的自適應功能。 項目創建者與治理 截至2025年4月,$DUOLINGO AI背後的團隊仍然是化名的,這在去中心化的加密貨幣領域中是一種常見做法。這種匿名性旨在促進集體增長和利益相關者的參與,而不是專注於個別開發者。部署在Solana區塊鏈上的智能合約註明了開發者的錢包地址,這表明對於交易的透明度的承諾,儘管創建者的身份未知。 根據其路線圖,DUOLINGO AI旨在演變為去中心化自治組織(DAO)。這種治理結構允許代幣持有者對關鍵問題進行投票,例如功能實施和財庫分配。這一模型與各種去中心化應用中社區賦權的精神相一致,強調集體決策的重要性。 投資者與戰略夥伴關係 目前,沒有與$DUOLINGO AI相關的公開可識別的機構投資者或風險投資家。相反,該項目的流動性主要來自去中心化交易所(DEX),這與傳統教育科技公司的資金策略形成鮮明對比。這種草根模型表明了一種社區驅動的方法,反映了該項目對去中心化的承諾。 在其白皮書中,DUOLINGO AI提到與未具名的「區塊鏈教育平台」建立合作,以豐富其課程提供。雖然具體的合作夥伴尚未披露,但這些合作努力暗示了一種將區塊鏈創新與教育倡議相結合的策略,擴大了對多樣化學習途徑的訪問和用戶參與。 技術架構 AI整合 DUOLINGO AI整合了兩個主要的AI驅動組件,以增強其教育產品: 自適應學習引擎:這個複雜的引擎從用戶互動中學習,類似於主要教育平台的專有模型。它動態調整課程難度,以應對特定學習者的挑戰,通過針對性的練習加強薄弱環節。 對話代理:通過使用基於GPT-4的聊天機器人,DUOLINGO AI為用戶提供了一個參與模擬對話的平台,促進更互動和實用的語言學習體驗。 區塊鏈基礎設施 建立在Solana區塊鏈上的$DUOLINGO AI利用了一個全面的技術框架,包括: 技能驗證智能合約:此功能自動向成功通過能力測試的用戶頒發代幣,加強了對真實學習成果的激勵結構。 NFT徽章:這些數字代幣標誌著學習者達成的各種里程碑,例如完成課程的一部分或掌握特定技能,允許他們以數字方式交易或展示自己的成就。 DAO治理:持有代幣的社區成員可以通過對關鍵提案進行投票來參與治理,促進一種鼓勵課程提供和平台功能創新的參與文化。 歷史時間線 2022–2023:概念化 DUOLINGO AI的基礎工作始於白皮書的創建,強調了語言學習中的AI進步與區塊鏈技術去中心化潛力之間的協同作用。 2024:Beta發佈 限量的Beta版本推出了流行語言的課程,作為項目社區參與策略的一部分,獎勵早期用戶以代幣激勵。 2025:DAO過渡 在4月,進行了完整的主網發佈,並開始流通代幣,促使社區討論可能擴展到亞洲語言和其他課程開發的問題。 挑戰與未來方向 技術障礙 儘管有雄心勃勃的目標,DUOLINGO AI面臨著重大挑戰。可擴展性仍然是一個持續的擔憂,特別是在平衡與AI處理相關的成本和維持響應靈敏的去中心化網絡方面。此外,在去中心化的提供中確保內容創建和審核的質量,對於維持教育標準來說也帶來了複雜性。 戰略機會 展望未來,DUOLINGO AI有潛力利用與學術機構的微證書合作,提供區塊鏈驗證的語言技能認證。此外,跨鏈擴展可能使該項目能夠接觸到更廣泛的用戶基礎和其他區塊鏈生態系統,增強其互操作性和覆蓋範圍。 結論 DUOLINGO AI代表了人工智能和區塊鏈技術的創新融合,為傳統語言學習系統提供了一種以社區為中心的替代方案。儘管其化名開發和新興經濟模型帶來某些風險,但該項目對遊戲化學習、個性化教育和去中心化治理的承諾為Web3領域的教育技術指明了前進的道路。隨著AI的持續進步和區塊鏈生態系統的演變,像DUOLINGO AI這樣的倡議可能會重新定義用戶與語言教育的互動方式,賦能社區並通過創新的學習機制獎勵參與。

647 人學過發佈於 2025.04.11更新於 2025.04.11

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