阿里巴巴的AI戏剧过去24小时里占据我时间线的

过去24小时里占据我时间线的，则是阿里巴巴Qwen AI团队核心可能出现的大规模出走，从其技术负责人、也可以说是整个项目门面的俊阳林俊阳开始。 ℹ我之所以说“潜在”，是因为局势仍在变化之中。 有传言称，俊阳高调辞职之后，可能会回归阿里巴巴。 目前还有一则泄露的消息称，阿里巴巴集团（以及阿里云）的 ($)阿里巴巴的AI戏剧 过去24小时里占据我时间线的，则是阿里巴巴Qwen AI团队核心可能出现的大规模出走，从其技术负责人、也可以说是整个项目门面的俊阳林俊阳开始。 ℹ我之所以说“潜在”，是因为局势仍在变化之中。 有传言称，俊阳高调辞职之后，可能会回归阿里巴巴。 目前还有一则泄露的消息称，阿里巴巴集团（以及阿里云）的CEO吴泳铭召集了一场全员会议，应对这一危机时刻。 雪上加霜的是，阿里巴巴的财报发布时间被推迟到了本周晚些时候，这让投资者群体感到不安。 局势如此混乱，各种传闻与不确定性满天飞，以至于有一位X平台用户冷嘲热讽道：“中国的AI实验室终于在唯一真正重要的指标上追上了美国顶级实验室——就是戏剧性。 ” 说得好。 抛开所有的纷纷扰扰不谈，我确实认为这一事件值得就阿里巴巴长期AI战略——更准确地说是阿里云——进行严肃的分析。 我在Interconnected上写的第三篇文章（2020年3月1日）是关于阿里云业务的，在当时，其规模和发展态势可与谷歌云平台（GCP）相提并论。 自那以后，地缘政治和技术环境都发生了巨大变化。 如今，谷歌借助AI实现爆发式增长——去年同比增长48%，而阿里云已不复当年的辉煌，不过近期随着通义千问（Qwen）人气的不断上升，证明也开始重新找回立足点。 并非巧合的是，我认为这次最新的人事调整和战略转向，正是阿里巴巴试图追随并复制谷歌GCP与Gemini组合取得成功的举措。 渴望复制Gemini的成功如果你纵览整个全球AI科技公司，最接近阿里云—通义千问这一前沿AI实验室组合的，其实是谷歌云— Gemini组合。 没有其他科技公司同时具备全球规模的云计算业务，以及一家自研、足以称得上前沿水平的AI模型。 （与此同时，OpenAI正开始左右逢源，Anthropic、xAI到Moonshot、Minimax，这些独立实验室既没有第三方云业务，也没有可预见的未来建设业务的计划。 研发不仅在滑铁卢边缘，还在拼命追赶，同时也没有云业务。 Facebook在其历史上的某个阶段曾考虑过建设云业务，但最终选择放弃，这一话题我在几年前的一篇单独文章中曾探讨过。 你也可以认为字节跳动同时拥有前沿AI实验室“豆包”和火山引擎（或火山引擎），但后者的规模仍然要小得多，目前数据中心仅位于中国，在东南亚也只有极为有限的存在。 阿里巴巴和谷歌在全球范围内布局数据中心，堪称独一档。 （阿里云实际上比谷歌早了好几年起步。 ）因此，在如何在基础研发与云服务客户之间分配资源、选择更好的愿景，以及为两家公司正在向AI 模型研发投入的巨额资金（谷歌远高于阿里巴巴）寻找正当性等问题上，它们都面临着自身独特的考量。 当前这场人事闹剧的一个关键症结是，阿里巴巴引进了一些曾在Gemini项目工作过的人，并将此人置于通义千问研发团队的顶端——此人正是在林俊阳辞职后走马上任的——由此引发了不满和大规模外流。 如果这一举动是阿里巴巴开始效仿谷歌GCP—Gemini打法的信号，那么对Qwen未来的预判可能是：更新、更先进的模型将转为闭源，仅通过阿里云API或SDK对外提供，以此避免在市场上直接与开源模型竞争。 谷歌正是通过这种方式实现平衡的：Gemini是闭源、能力更强的模型名称，而Gemma则是谷歌定期发布的一系列规模更小、能力也弱得多的开源模型品牌。 当然，仅仅引入一位曾为曾效力于超级碗冠军球队的人，并不能保证你也能赢得冠军。 这种转变仅引入一位曾效力于超级碗冠军球队的人，并不能保证你也能赢得冠军。 但这传递了明确的战略转向和意图。 在泄露的全员会议中暴露出的更大矛盾，是阿里巴巴在算力资源上的严重受限。 一个棘手的问题是，阿里巴巴云计算CTO周靖人不得不回答：为什么包括一些AI实验室竞争对手在内的云客户，能获得比通义千问团队更多的算力资源。 周靖人的回应是，整个公司长期以来都面临严重的资源约束，阿里云团队一直在努力解决内部用户需求，同时也在处理历史上对内部用户不够友好、存在一些遗留问题的问题，他正在努力解决这些问题，随后会纠正。 透过字里行间可以清楚看出：11）云计算客户——即便是Qwen的竞争对手—— 也享有更高优先级，因为他们是付费客户，能够带来收入；22）通义千问是一个成本中心，用于训练模型和维护模型的算力资源并不会直接产生任何收入；33）美国出口管制很可能进一步限制了阿里巴巴获取更多算力的能力；如果允许，这家公司本可以购买更多GPU。 就我个人而言，我认为阿里巴巴在开源方面的承诺和投入，极大地帮助阿里巴巴在全球AI玩家中赢得了第一梯队的声誉。 因此，限制Qwen或要求其对短期使用的云收入负责，本身就是一种目光短浅的做法。 我同情这种需要在产生收入的研发与满足云客户需求之间找到平衡的商业逻辑，后者会直接体现在财报中，向投资者交代。 此外，阿里巴巴计划在未来两年投入超过500亿美元用于AI基础设施，这是一个关键问题。 与美国同行相比，中国科技企业的研发投入规模已经几乎是最大的，但要实现这种规模，也需要某种投资回报（ROI）逻辑来支撑。 这种压力并非阿里巴巴独有，美国的各大超大规模公司也面临同样的问题。 每一轮AI实验室竞争都在为这种几乎不可能完成的平衡而拼搏：是迎合客户、研发团队——他们的工作也许明天就能带你飞向AI的应许之地？ 还是满足股东、不对他们一味的现金流，明天就能带你飞向AI的应许之地？ 我确实认为，阿里巴巴内部的这种张力被进一步放大了，原因在于多个不利因素叠加：美国出口管制带来的算力限制，以及作为大规模公司却只有约11亿美元（或77亿元人民币）收入的通义千问。 通义千问未来是否会变得更加封闭，目前仍是未知数。 没人能预知这项技术的未来，以及它会如何演变，但我在阿里巴巴当下的所作所为中看到了所有这些迹象。 通义千问：自身成功的受害者今天的通义千问，远远超出了其自身最初的预期。 Qwen的表现远超其自身最初的预期。 现在，在Qwen的表现及其衍生模型占据了模型页面的半数以上的情况下，它的团队——10人规模的团队——及其衍生模型占据了模型页面的半数以上。 通义千问的成功，不仅仅关乎一个事业部或一条业务线，而是关乎整个阿里巴巴集团。 用INF PK的话说，问题不在于阿里巴巴能为Qwen做什么，而在于Qwen能为阿里巴巴做什么。 我看到所有的迹象都在表明，阿里巴巴正在这么做。