虎嗅独家获悉，3月16日阿里内部围绕“Token”链路，重新梳理整合了业务架构，并成立了新事业群：Alibaba Token Hub（ATH）事业群，阿里巴巴CEO吴泳铭将直接负责这个事业群。这也是自阿里内部电商事业群整合以来，最重要的一次架构调整。 虎嗅获悉，ATH事业群成立后的核心目标，将以Token的创造、输送、应用为核心目标。ATH的成立，也是旨在提高各个部门之间的战略协同，并强化各个部门通过AI提高生产力。 ·通义实验室：（Qwen大模型的整体研发工作）创造领先的多模态模型，不断追求基础模型能力上限，为集团和业界提供最领先模型。 值得注意的是，此前阿里整体AI科技布局以“通云哥”体系为主，即阿里云（算力）和平头哥（芯片）扮演着通义实验室（大模型）的基础。而ATH这一架构实际上把原本“通云哥”的“通”进一步放大，涵盖了整个AI在B/C的布局。 简单来说，每一个模型产品都会把用户输入和获取的文本拆分为“最小语义处理单元”，这是AI大模型理解和生成的“基础元件”，而这个基础元件就是Token。在中文AI产品中，普遍而言1个汉字约等于1Token，而AI产品一般按照“Token量”来计算消耗与成本。 Token热的背后，本质上AI需求向生产力端的快速转移。春节期间，阿里云CodingPlan的Tokens成为了阿里云史上销量增长最快产品，甚至“首购优惠”因为过于火爆在上线两周后逐渐停止了。Token重要性，引发了阿里对于AI整体布局的思考。 ·AI Coding能力在过去两三个月已跨越临界点，大部分应用系统都能通过模型来解决，云计算产品的用户将从人类工程师逐渐变成AI Agent，未来的云不只是”人用"，更多是"AI用"。 总结来说，吴泳铭认为，AI引发生产方式的根本性变化，由于大量“AI员工”将成为主力，“AI员工”所必须的粮食“Token”将进入一个需求大爆炸时期，这是一个关键机会。 新成立的ATH，涵盖了通义实验室、百炼MaaS、千问、悟空以及创新应用五个事业部。它的基础架构脉络是，把Token拆分为创造、输送、应用三个关键阶段： ·输送Token：对应阿里内部的百炼 MaaS，这是一个企业级的大模型服务平台，涵盖了Qwen大模型及其衍生模型，除了模型产品外，还有大量做AI应用的工具。这个平台的主要作用之一，是帮助企业快速做AI应用。相当于把Qwen生产的Token以多种“产品”形态，输送到了企业级用户手中。 ·应用Token：对应阿里内部的千问（C端AI产品）、悟空（钉钉旗下的企业级通用AI Agent）、创新应用（各种针对细分场景的AI应用），这些产品相当于在一个横纵坐标系里开发的各种应用，横纵坐标系包含了细分的用户和细分的场景。 这一组织变化的核心因素，是高层希望通过调整，强化协同，针对Token整体链路实现“大兵团作战”。在ATH这个新架构下，原有的“BU墙”被彻底打破，几大部门将由ATH统一调度、协同。比如Qwen与千问APP之间的协同将一改之前的跨事业群合作模式，而成为同一事业群下的共同奋战。 值得注意的是，ATH的本质逻辑，是通过Token这个“抓手”把原本分散的AI业务板块，串联为一体，并形成可以上下游有机联动的“工业生产式体系”。在最上游，Qwen的基座模型能力是贯穿ATH所有业务板块的基础生产要素；在下游，通过B/C不同用户和场景细分，Qwen的基座模型能力进行各种形态的释放，在这个“诞生——释放”过程中，Token被产生和消耗，形成了一个完整的生态。 虎嗅获悉，前Qwen技术团队负责人林俊旸此前曾表达了对“整合思路”有不同看法。有接近林俊旸的人透露，林更希望Qwen独立运转。这和高层希望Qwen加大与相关部门协同的思路差异明显。 在高层的认知中，当下围绕AI的竞争，已经是大厂和AI独立巨头们围绕AI生产力的“工业体系”、“工业生态”之间的竞争了。如果Qwen依然只关注开源社区关注度和下载量，那么可能在“生产力”维度的竞争中落入下风。 在合并之前，Google Brain主要负责谷歌AI产品（产品化、工程落地），而DeepMind主要负责前沿研究、通用智能。两个团队在技术路线上存在差异，这造成了资源内耗。在OpenAI崛起后，谷歌进行复盘，认为这种内部的“割裂”是造成落后的因素之一。 在合并两个部门过程中，谷歌也是采用了组织架构统一的方式，并统一梳理了内部的技术路线和资源分配，这成为谷歌后续Gemini模型成功的诱因之一。 阿里整合资源成立ATH，实际上有谷歌当年合并两大部门的影子。但相比之下，谷歌的合并更多是基于“AI研发、产品统一”这个维度，而阿里的思路则是基于Token的“生命周期链路”。从这个视角看，阿里其实更倾向于AI的“可使用”。 摆在面前的挑战也是存在的。AI研发和AI产品间的协同，素来不是简单的架构整合就能解决的，它更需要巧妙的共同目标设计以及内部激励制度的升级完善。 当下正处于AGI爆发前夜。大量数字化工作将由数以百亿计的AIAgent来支撑，而这些AI Agent将由模型产生的Token支撑运行，成为人类与数字世界交互的主要载体。
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