从能力领先到入口级产品：阿里押注模型、生态与AI 基础设施

本报告导读： 计算机《计算机周观点第33期：底层基础设施迭代加速，AI原生力量重塑软件产业格局》2026.02.08计算机《未来产业之脑机接口：资本与政策赋能，迎产业窗口期》2026.02.05计算机《政策注入消费动能，看好三方收单“铲子”公司》2026.02.03计算机《计算机2026年2月研究观点：模型边界多路径演进，应用分化与世界模型探索》2026.02.01计算机《制度闭环叠加AI催化，迎接数据要素“价值释放年”》2026.01.28 阿里AI顶层战略由比模型转向拼体系，依托千问入口化与云钉百炼平台协同，并加大云与AI基础设施资本开支，打造闭环能力以争夺下一代平台主导权。 投资要点： AI2C负责用户规模与超级应用，AI2B面向企业商业化。千问App“入口化宣言”落地，以“办事能力+生态级连接”建立差异化。2026年1月进一步重大升级，全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等生态业务，标志着阿里将C端“入口之战”从构想推向实战。钉钉被定位为“企业级AI智能体平台”，承载把模型能力嵌入企业工作流与业务系统；供给侧“云钉一体”与百炼共同指向Agent规模化，商业模式从卖功能订阅走向“卖效果、卖产出”。 明确将资金大规模投向云与AI基础设施。数据中心扩建、服务器集群、高性能GPU采购与部署、通过平头哥推进前沿AI芯片自研，以支撑模型与平台扩张在产能侧，资本也在加速转化为实际算力供给：推进全球数据中心与节点建设、扩建现有设施并新增AI专用套件，服务其“超级云计算平台”路径。 风险提示：AI技术发展不及预期，AI商业落地不及预期，市场竞争加剧的风险。 目录 1.2022年以前：以“云+数据智能”为底座，从业务实战走向云上输出............32.2023—2024：阿里全面进入大模型时代，形成“通义千问+云平台+业务重做”的新框架........................................................................................................................................72.1.战略与组织：2023作为“全面开启AI时代”的拐点....................................72.2.大模型底座：通义千问发布与多模态矩阵快速补齐........................................82.3.云侧竞争：从IaaS走向“全栈AI”，在GenAI IaaS与MaaS双线发力.143.2025年及以后：阿里AI从能力领先走向入口级产品，以“模型+生态+AI Infra”争夺下一代平台.........................................................................................................................183.1.总体战略：核心武器是“模型+生态”，从能力领先走向入口级产品......183.2.组织与责任体系：AI2C/AI2B分工清晰，入口与商业化并重....................213.3.资本开支与融资：以基础设施投入支撑模型与平台扩张.............................223.4.云与算力：AI Infra“为AI重做一遍”，软硬一体化成为竞争焦点.........253.5.平头哥：从“芯片公司”到“算力基础设施单元”的角色转变...............283.6.通义实验室：从模型调用走向Agent应用，强化开源生态........................313.7.2C入口：千问App打开生态级连接，蚂蚁阿福接力生活闭环...............353.8.B端合作生态：行业大客户+开发生态共同提升平台粘性..........................414.建议关注与风险提示......................................................................................................44 1.2022年以前：以“云+数据智能”为底座，从业务实战走向云上输出 战略主线：业务驱动的“实用型AI”，把AI做成可量化的生产力 在大模型尚未成为产业领域的焦点之前，阿里对AI的定位，更偏向于服务真实产业场景的系统性生产力工具。 电商平台的核心诉求在于“帮助用户更高效地找到并选购心仪商品”，因此智能推荐、精准搜索与智能客服，成为AI技术率先深度渗透的关键业务链路。 物流网络的核心目标是“在订单波峰波谷交替与多重约束条件下，保障履约服务的稳定性”，于是需求预测、智能调度和最优路径规划，便成为技术落地的核心方向。 金融科技的核心命题则是“在极短时间内完成风险识别与判断，并持续对抗黑灰产侵袭”，故而实时风控与智能信用评估，成为技术应用的重中 之重。 我们认为，正是得益于这些场景自带的海量数据储备、高效的业务反馈闭环，以及转化率、履约时效、资损率、人工成本等可量化的考核指标，阿里得以将AI从一项单纯的“技术能力”，成功转化为驱动业务增长的“核心经营能力”。 更关键的是，这种“实用型AI”的策略并不止步于内部提效：当某类能力在内部经受住“双11”级别的极限压力、并形成可复用的方法论后，阿里会把它产品化、平台化，并通过阿里云对外提供标准化服务，从而把内部效率优势转化为外部商业化与生态优势。 底层技术与算力：飞天（Apsara）统一算力与数据处理，为后续AI全栈打地基 要让“实用型AI”真正跑在生产系统里，仅有算法远远不够，最难的部分反而是算力、数据与工程体系。阿里在这方面的核心底座是“飞天（Apsara）”大规模分布式计算系统。 这条“先云化、再智能化”的路线，带来两点长期收益：统一调度与资源池化：使得训练与推理、离线与在线、数据治理与特征计算能够在同一套云基础设施之上协同演进。飞天的核心任务是把海量服务器的计算、存储、网络做资源池化与统一调度，并通过API输出一致服务。软硬协同的自主可控：逐步补齐。阿里还通过平头哥自研芯片来增强云服务全流程自主可控，以降低外部不确定性与地缘政治风险。 资料来源：DTDATA 资料来源：DTDATA 平台化产品：PAI与城市大脑，把“内部能力”打包成“可复制产品” 当业务线里出现越来越多模型与算法之后，真正的规模化不是“多做几个模型”，而是把能力标准化，让更多团队、更多客户能用起来。阿里在2022年以前较具代表性的两类平台化输出是PAI与城市大脑。 PAI：让机器学习从“手工活”变成“流水线” PAI作为面向企业与开发者的一站式机器学习平台，将阿里内部多年积累的算法、框架与工具整合输出，甚至提供“拖拉拽”式操作以训练模型并开发AI应用。根据阿里云官方产品文档介绍，PAI定位为端到端的AI开发平台，覆盖从数据标注与建模、分布式训练到在线部署的全流程能力。PAI使“AI应用开发”不再局限于少数算法专家，转变为可规模化、工程化复制的标准化流程，显著降低了企业应用AI的门槛。与此同时，这也帮助阿里将内部技术积累转化为云上的产品竞争力与商业收益，进一步增强生态粘性。 城市大脑：以视频分析与城市数据融合，输出城市治理方案 “城市大脑”项目于2016年在杭州诞生，旨在通过人工智能解决交通拥堵问题，并迅速发展为综合性的城市智能管理平台。其核心是将城市数据（如交通流量、视频监控）转化为可计算资源，利用AI算法进行实时分析和自动调度，优化城市运行。截至2021年底，阿里城市大脑已从单一应用演变为覆盖数百场景的城市级智能基础设施。它通过降低城市治理门槛，将“经验决策”转向“数据智能决策”，已为阿里云在智慧城市领域构筑了深厚的产品、案例与生态壁垒，为其后续融入“云钉一体”战略并向“全域数字治理”升级奠定了坚实基础。 资料来源：AI前线 资料来源：阿里云官网 核心业务AI化：电商、物流、金融三大“实战场”沉淀出可复用能力资产 如果说飞天是“底座”，PAI/城市大脑是“输出形态”，那么淘天、菜鸟、支付宝就是阿里AI能力最重要的“训练场”和“压力测试场”。 淘天（电商）：推荐、客服、视觉检索构成交易效率引擎 在2022年之前，阿里已通过深度整合自研AI技术，全面重塑了其电商核心业务链路，将效率优势系统性地固化为了平台的核心竞争力。这一布局的核心逻辑在于利用人工智能技术，全面优化并缩短用户“发现-咨询-决策-下单”的每一个环节。 在“发现”与“决策”环节，推荐算法构成了AI应用的核心。阿里电商基于海量用户行为数据（浏览、点击、收藏、加购），利用其自研的深度兴趣网络（DIN）等先进模型，实现了对用户动态兴趣的精准捕捉与预测。这一能力被广泛应用于“猜你喜欢”等信息流产品中，特别是2018年推荐系统全面升级后，“猜你喜欢”已融入搜索、购物车、支付成功页等几乎所有购物环节，实现了从“人找货”到“货找人”的智能匹配，极大提升了流量分发效率和用户沉浸体验。 在“咨询”环节，智能客服系统“阿里小蜜”扮演了关键角色。作为面向消费者和商家的统一智能助理，它在2017年“双11”期间就实现了智能服务占比超过95%的突破，每日处理平台数亿次咨询。这不仅大幅降低了人工客服成本，更通过7x24小时的即时响应，解决了用户购物过程中的绝大多数前置疑问，是保障交易顺畅、提升服务确定性的关键基础设施。 在连接“发现”与“决策”的搜索场景，阿里则展现了其在计算机视觉（CV）领域的深厚积累。以“拍立淘”为代表的图像搜索技术，允许用户通过拍照直接寻找同款或相似商品，创造了一种全新的、直觉式的商品发现路径，有效补充了传统关键词搜索的不足。 资料来源：阿里云开发者社区 资料来源：DataFunTalk 菜鸟（物流）：用“智慧物流大脑”对抗极端峰值与多约束调度 菜鸟的AI布局聚焦于前端“人货匹配”不同，其核心价值在于作为庞大物流复杂系统的“智慧大脑”，通过运筹优化与精准预测，为整个电商履约网络实现系统性降本增效，特别是在“双11”这类极限峰值场景下保障稳定运行。 其AI应用贯穿物流全链路：在仓储环节，算法调度数百台AGV机器人协同作业，实现高效自动化的分拣与搬运，在末端配送环节，路径优化算法综合实时路况、包裹位置与预约时间，动态规划最优派送路线，在至关重要的预测与规划环节，机器学习模型结合历史数据与营销活动，提前精准预测包裹洪峰，指导全国仓库、分拨中心及运力资源的前置性配置，从源头上规避 “爆仓”风险。 这些能力的深远意义在于，它们不仅提升了物流速度与运营效率，更重要的是构筑了整个电商交易的确定性底盘。对消费者而言，稳定、可预期的履约体验是建立购物信任的关键一环，对平台和商家而言，可靠的物流服务能力本身就是促进交易转化、提升用户忠诚度的核心基础设施。因此，截至2022年，菜鸟AI已成为将阿里电商的效率优势，从线上虚拟交易延伸至线下实体交付、并最终固化为全平台核心竞争力不可或缺的一环。 资料来源：物流风向标 资料来源：物流指南 支付宝（金融）：实时风控、信用评估与理赔自动化 在金融领域的AI应用，核心挑战在于平衡极致安全与无感体验。这一要求催生了以支付宝为中心、贯穿风险、信用、服务三大核心维度的AI技术体系，其目标是在毫秒级的决策中，将风控转化为一种无形的信任基石，进而创造新的商业价值。 在最为核心的风控领域，以“AlphaRisk”为代表的智能风控引擎构成了金融交易的底层神经系统。它能在用户支付的0.1秒内，综合设备、行为、关系网络等数千维度特征进行实时图计算与异常检测，将资金损失率控 制在亿分之一的量级。这种近乎实时的、高精度的风险拦截能力，是支撑大规模电子支付与信贷业务得以安全运行的前提。 这一风控能力又进一步转化为正