AGI依然是一個沒有找到確切實現路徑的理想，而生成式AI卻已經融入進阿里的具體業務中，同時帶來的更靈活的場景適配度，也讓阿里融入產業有了新可能。

作者 | 李威（北京）

2023年9月，阿里將「AI驅動」確定為戰略重心之一。過去的一年，阿里圍繞AI，在基礎能力建設、業務場景改造、新需求開發等多個維度上進行了積極探索。

一方面，阿里投資升級了從服務器到計算、存儲、網絡、數據處理、模型訓練和推理平臺的技術架構體系，通義原生模型和衍生模型也發展成為業內比較重要的一個模型群。

另一方面，阿里也在沿著內部場景優化和外部需求開發兩個方向同步挖掘著新的增長動能。在內，AI已經融入進阿里平臺上的電商、協同辦公、搜索和外賣等多個場景；對外，依托基礎設施的投入，AI正在成為阿里云和釘釘連接企業需求的新抓手。

今年5月，阿里巴巴集團董事長蔡崇信在摩根大通第20屆全球中國峰會上表示，阿里應該是關于增長、關于技術創新的故事，「具體來說，到2027年3月底的這個財年，我們希望能實現兩位數的增長。」

在這個目標的實現過程中，AI無疑會扮演重要的角色，甚至正在成為重新理解阿里的核心參照物，幫助我們更清晰地把握到阿里的脈搏。

就像阿里巴巴CEO吳泳銘所說，互聯網連接了人、信息、商業和工廠，通過連接提高了世界的協作效率，創造了巨大的價值，改變了人們的生活方式；生成式AI是通過生產力的供給創造了新的價值，從而為世界創造了更大的內在價值。

生成式AI正在為阿里帶來新的發展敘事：從互聯網時代的用連接提升效率，過渡到讓AI成為生產力。這個敘事建立在對AI的樂觀預期下——AI能夠通過大模型的不斷升級來實現泛化能力和自適應能力的提升，更有希望幫助人類解決復雜問題，通過一個解決方案滿足相對個性化的場景需求。

這種語境下，吳泳銘在今年云棲大會上說的「滲透數字世界、接管數字世界，進而改變物理世界」才是AI最大想象力的判斷，也表明將業務重心收攏到電商和云計算業務的阿里，對擁抱產業互聯網依然有極大的熱情。生成式AI的出現，為阿里服務產業提供了一種更具體的工具和路徑。

同樣，我們也能看到在這條路徑上存在著諸多不確定性。基礎模型遲遲沒有迎來GPT5，盡管OpenAI又通過o1模型指出了一條強化學習的前進路徑，但并沒有逆轉大眾對生成式AI的預期由激進轉向保守的趨勢。應用方面，無論是C端還是B端，都還在尋找驗證生成式AI更徹底革新體驗和生產力的最佳實踐，以求在初期帶來效率提升基礎上，找到讓AI持久生效的秘訣。

探索都還在早期，阿里這一階段圍繞AI進行的基礎投資和業務場景的滲透，也只是針對這場生成式AI大開發，做了比較全面的參賽準備。真正的挑戰不會在蜜月期出現，大眾對生成式AI祛魅之后，才是更考驗阿里變革之后組織、技術、研發、產品、創新等綜合能力的時候。

AI正在融入進阿里的骨子里

蔡崇信認為，阿里可以有三種方式參與AI：相信AI的持續發展，將AGI視作一個純粹的理想去爭取；將AI與云計算業務結合；將AI應用到各個垂直應用中去。現在來看，AGI依然是一個沒有找到確切實現路徑的理想，而生成式AI卻已經融入進阿里的具體業務中，開始對其進行改造。

除了已經與AI緊密綁定在一起的云計算業務，對電商業務的改造是阿里AI應用發展的重頭戲。一方面，營銷本身就是生成式AI能力適合發力，且更容易看到成效的場景之一。另一方面，AI帶來營銷確定性的提升，能夠幫助淘天集團增強對商家和用戶的吸引力，滿足了阿里守好基本盤的需要。

「全站推廣」是阿里面向中小商家推出的一個重要的AI驅動的產品。阿里希望這個產品的推出，可以讓中小商家不必再緊盯搜索、推薦、直播等各個營銷場域的變化，去做投放玩法的人工調優，而是通過AI的方式，在全站推廣自動化地幫助商家做好消費者觸達，降低商家的經營成本。

“我們非常期待全站推廣在今年雙11能發揮很大的作用，其實背后是AI。我們今年信息流業務的漲幅也非常大，背后也是AI。”阿里巴巴集團副總裁、淘天用戶平臺、阿里媽媽事業部總裁吳嘉表示，這個雙11 AI在賦能商家有更好的投放效率、發品效率、素材制作效率上，會有一個全面的落地。

首先，阿里已經在利用大模型來強化對消費者和商品的理解，吳嘉表示，「它能夠做到的程度遠超歷史上的一些傳統模型」；其次，在基于大規模的匹配模型上，AI也在給整個技術底層帶來變革，對單位流量上的效率進行優化；同時，大模型也會幫助阿里對商家提供的商品、價格、服務、素材質量等進行評估，校正流量分配的精準度。

阿里用來提升中小商家效率的另一個AI化探索是智能創作平臺「阿里媽媽萬相實驗室」。在阿里媽媽智能創作與AI應用團隊負責人葛鐵錚的介紹中，萬相實驗室自去年6月份上線以來，已經累計為超過100萬商家提供過服務，每天可以為這些商家生成幾十萬個圖片和視頻，累計生成量達到1億多。

阿里媽媽萬相實驗室正在基于生成式AI研發新一代的視頻創意生成產品。這個產品將能夠用大語言模型生成一個真正結構化的劇本，然后根據劇本需要生成視頻素材或配音素材，最后將所有素材剪輯成片。并且，商家利用萬相實驗室生成的素材能夠做到制作和投放一體化，實時看到素材投放的結果，對素材進行更有針對性的迭代優化。

過去一年，阿里國際數字商業集團也在客服、營銷等40多個場景里嘗試融入AI能力，探索如何幫助商家提升點擊率、轉化率，實現降本增效。阿里國際站推出的AI采購智能體，能夠將一個模糊需求延伸為一場對話，通過主動提問理解采購需求，縮小搜索范圍，最終生成詳細報價，匹配合適的供應商。

電商之外，我們還可以看到阿里旗下的不同業務都在更積極的探索AI應用的創新，釘釘通過AI進行智能化演進，目前擁有AI生態伙伴超100萬，AI智能體超過50萬，AI日調用量超1000萬次；夸克推出了以AI搜索為中心的一站式AI服務；餓了么面向商家上線了AI經營助手；高德最新版上線AI領航員功能等。

To B業務找到新的切入點

麥肯錫在一篇文章中預測，到2030年前，生成式AI有望為全球經濟貢獻約7萬億美元的價值，并將AI的總體經濟效益提高50%左右；作為AI研發高地的中國，將憑借戰略性投資貢獻其中約2萬億美元，將近全球總量的1/3。

優化自身業務之外，阿里也在搶抓AI給to B業務發展帶來的新機會。致力于成為AI生產力平臺的釘釘，在這個過程中扮演了連接AI能力和場景的角色。「在大模型的基礎之上，在釘釘的協同底座基礎上，讓AI應用和企業本身的數據業務和場景結合，進入到真正的業務場景中去。」釘釘AI產品負責人麻幸林說道。

不斷拓展的Agent生態是釘釘扮演中介角色的關鍵。釘釘的Agent，不是簡單的聊天機器人，而是一個具有行動能力的智能體。作為私人助理的Agent能夠搜集日程、待辦事項的進展，進行一對一的調研溝通；員工也可以把問題的圖片和資料直接轉發給釘釘上的工單助理，由它識別后轉給對應的人……

對于阿里云而言，AI也已經成為推動公共云業務增長的主要因素之一。財報數據顯示，2024年上半年，阿里云AI相關產品收入連續兩個季度實現同比三位數增長，大量客戶新增的需求集中在以GPU為核心的AI項目上。吳泳銘表示，阿里云來自阿里集團之外的客戶的收入在下半財年恢復雙位數增長，并逐步加速。

目前，中國一汽、聯想、微博、攜程、喜馬拉雅、三得利（中國）等30多萬企業客戶已經接入通義大模型，包含營銷設計、社交、游戲、在線教育、智慧終端、自動駕駛、智能座艙、金融客服、政務服務、代碼開發、藥物研發、氣象預測、太空探索等在內的眾多場景正在通義大模型的支持下嘗試重構。

已經公布的案例中，中國一汽聯合阿里云，打造的大模型應用GPT-BI能夠以自然語言實現對數據的智能查詢和報表的快速生成，數據洞察的準確率能夠接近90%。在代碼開發方面，阿里云預計其推出的AI編程助手“通義靈碼”未來將編寫阿里云超過20%以上的代碼，并且可以輔助讀代碼、查BUG。

阿里的這些to B探索和嘗試，都在指向人類與Agent進行協同辦公的未來。越來越多的Agent將被融入到各個行業的工作流中，提升工作效率，輔助人類進行決策、生產和創造。

這就會接近黃仁勛所說的，「讓AI招募其他AI來解決問題。AI將能夠通過Slack相互交流，并與人類溝通。」在黃仁勛的構想中，未來的英偉達可能會擁有一個由人類和AI共同組成的龐大員工群。未來，創造和輸出AI員工的能力可能會是to B的重頭戲。

未來阿里to B的方式可能是，由AI負責組合阿里云和釘釘提供的原子能力，以Agent的方式讓其進入到產業中。不只是阿里，騰訊也在關注如何把握住「智能體」的方向，通過組合不同技術模塊，搭建更有價值的應用，解決具體問題，建立合理的商業模式。

AI改變物理世界的新可能

AI的一條實踐路徑是，利用生成式AI為已經存在的問題尋找更高質量的解決方案，創造更大的價值。我們此前提到的阿里在內和對外的業務場景的AI化改造，大部分是在沿著這個路徑前進，并且已經能夠看到一些變化，等待在更長時間內驗證其價值。

另一條路則是圍繞AI技術創造出新的交互體驗、業務模式、產業機會。目前也可以看到阿里在這條路徑上的嘗試，例如淘天集團此前推出的購物助手淘寶問問，通義產品對用戶全能AI助手的打造，夸克在AI搜索和全場景AI能力方面的建設等。

當下，這兩條路徑上的嘗試，更多展示了阿里朝著讓AI滲透數字世界、接管數字世界方面做出的努力。這些努力以內容創作與客戶互動方向為主，對任務的簡化、編程及軟件開發方向的探索還比較早期。在改變物理世界方面，阿里相繼投資了逐際動力、源絡科技、星動紀元等國內的人形機器人公司，但目前還不能看出具體的落地思路。

在吳泳銘的展望中，AI具備理解世界的能力之后，就可以模仿人類去執行物理世界的任務，未來所有能移動的物體都會變成智能機器人，在工廠和家庭場景中為人類服務。

「這將帶來新的產業革命。」吳泳銘表示。阿里強調AI與云計算的結合，持續投入研發性能更強的大模型，推動大模型降價，從長遠來看，都是在為抓住AI融入產業的新機會做準備，期待在AI走出數字世界后，與物理世界形成協同效應。

從近期的市場變化來看，生成式AI的爆發，刺激了一些需求還沒得到更好滿足的企業，以更積極地態度擁抱這輪AI浪潮。

阿里巴巴集團副總裁、瓴羊CEO朋新宇過去一年觀察到，在諸如制造業這種相對傳統的行業中，很多企業極其缺乏數字化能力，有強烈的變革需求，行動比具備一定數字化基礎的企業要更快、更積極。麥肯錫也認為，先進制造、電子與半導體、包裝消費品、能源與銀行將是中國受生成式AI影響最為顯著的5個行業。

這些企業之所以沒能被卷入到上一輪的互聯網to B浪潮中，很大程度上是由于缺少低成本、低門檻、高靈活度、可快速復制的標準化行業解決方案。企業能夠通過SaaS解決一部分通用性的需求，另一部分需求通過定制開發和貼身服務得到了解決，但是還有一大部分個性化需求沒得到滿足。

這也帶來了上一輪AI與產業化融合最難解決的問題。就像零一萬物聯合創始人祁瑞峰所指出的，很多AI 1.0時代的公司在產業端的打法是從數據到模型，到應用，到交付，都自己做，重度定制帶來的是成本不斷攀升；基于大模型能力做AI 2.0的應用、產品和解決方案，可以嘗試讓大模型在知識迭代的基礎上成為可以標準化的產品。

大模型與低代碼一樣，都是在降低構建生產力的門檻，將數字化能力普及給更多企業。紅杉資本最新發布的AI報告中介紹了Day.ai的案例。這個AI原生產品正在嘗試讓企業只需接入電子郵件、日歷，再加上一頁簡單的問卷回答，就可以完全自動化地生成一個適合自身業務需要的CRM系統，不必再對Salesforce進行復雜的定制化配置。

如果阿里云實現了CTO周靖人所說的最終的目標——「甚至小學生也可以調用模型，能做業務系統的開發。」那更多類似Day.ai，甚至比Day.ai要更簡單的應用開發能力將支持更多生產一線的員工搭建起提升工作效率所需的小工具，對現有的生產線工作流程進行優化。

對于阿里而言，AI是打開這種新的產業可能性的鑰匙。