作者 | 小 猫 编辑 | 硬 AI 今天，全球头部汽车制造商宝马正式宣布与阿里达成 AI 战略合作，这无疑又是一次全球领先企业对阿里 AI 技术实力的重要认可。 与此同时，国内三大电信运营商的中国移动也与阿里签署战略合作协议，双方将基于云、算力、大模型等新势能共建 AI 产业新生态。 这些市场风向标企业的选择，不仅体现了对阿里"AI+ 云"技术实力与商业模式的双重认可，更凸显了阿里在产业 AI 时代的独特价值定位。 随着这些行业龙头企业纷纷与阿里展开 AI 合作，市场对阿里 AI 商业化进程也给予更高期待。硬 AI 曾在文章中论述，当阿里巴巴 AI 和云计算资本支出 (Capex) 成为资本市场焦点时，中国科技股才会迎来真正的 AI 主题行情。 而现在越来越多行业头部公司开始落地 AI 合作项目，标志着商业化正在加速，AI 主题投资逻辑正在从概念走向实质这一更深层次发展阶段。对阿里来说，AI 驱动战略及未来增长前景也随之进一步清晰。 阿里在 AI 时代的优势 阿里巴巴之所以能在 AI 领域的市场份额增长和技术突破，并吸引众多行业巨头的青睐，并非一蹴而就，而是源于其长期的技术积累和对行业发展方向的前瞻布局。 其 AI 实力的基石，可以概括为最早拥抱开源、坚定不移地推行 “AI+ 云” 战略以及对大模型的早期且持续的探索。这也转化成了阿里在 AI 领域的三大关键优势：一是坚持开源，促进技术生态发展；二是 AI 与云计算深度融合，形成技术协同和增长飞轮；三是在大模型时代来临前就已积累了丰富的计算资源与数据处理能力。 第一，早在人工智能技术发展的初期，阿里巴巴就展现出拥抱开放的姿态，积极投身开源社区，贡献并受益于开源生态。其开源的通义千问（Qwen）系列大模型，凭借卓越的性能和广泛的应用场景，已成为全球最大的 AI 开源模型家族之一，衍生模型数量超过十万个。 今年以来，阿里先后发布了 Qwen2 系列模型、QwQ-32B 推理模型以及 Wan2.1 视频生成模型，技术实力不断获得验证。尤其值得一提的是，Qwen2.5-Max 模型在多项基准测试中表现突出，与 DeepSeek 等头部模型比肩，证明了阿里在 AI 基础设施和算法研发上的全面实力。 第二，在战略层面，阿里巴巴很早就确立了 “AI+ 云” 的核心发展方向，将人工智能视为其云计算业务的核心驱动力。阿里云作为亚太地区领先的云计算服务商，为 AI 的研发、训练和推理提供了强大的计算能力。 2 月 24 日，刚发布完 AI 相关收入连续六个季度同比三位数增长的超预期财报后，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭宣布，将在未来 3 年投资 3800 亿元升级云计算与 AI 基础设施，这是阿里过去十年在该领域投入总和的两倍多。 AI 技术的爆发式增长背后，云计算的重要性被空前放大。坐拥全球第四大、亚洲第一的云计算服务商，阿里不仅提供强大的算力支持，而且在自主研发的基础模型 Qwen 上持续取得突破。同时，阿里也将更多注意力投放在 B 端企业的深度融合，构建一个更具场景和生态化的 AI 应用版图。 阿里的商业模式形成了从技术到客户、从场景到模型的闭环。通过与头部企业合作，阿里不仅能将 AI 技术落地应用，还能借助这些场景进一步优化模型能力，形成良性循环。 第三，阿里的 AI 战略正从数字世界向物理世界拓展。正如英伟达 CEO 黄仁勋所说：AI 的终极目标是物理 AI，实现从软件到硬件、从虚拟到现实的跨越。 如今，阿里的合作伙伴更多了实体产业的龙头，如汽车制造商、电信运营商等，这些合作恰恰是 AI 与物理世界结合的最佳场景。真实场景里的复杂问题，不断倒逼模型进化，更贴近业务需求，形成了 “以客户需求反哺 AI 模型” 的飞轮机制。 AI 模型的进化，绝非关起门来、凭空训练就能实现。AI 的真正进步，必然是在与现实世界复杂场景的碰撞中成长。 最近发布的 Manus 智能体就是这一思路的体现。它能够理解复杂指令，并自主规划、执行任务，代表了 AI 从单一功能向综合能力的演进。通过与行业伙伴的深度合作，阿里正加速推动这一演进过程。 AI 发展的下一阶段：AGI 视野 随着资本支出投入增加，大模型迭代加速取得领先地位，市场关注点正在转变。例如高盛在近期报告中指出，市场将逐步转向关注 AI Agent 和 AI 应用的进展。 对于阿里来说，未来发展方向已经明确。回顾阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭在业绩会上的表述，他反复强调了一个关键词：AGI（通用人工智能）。 在吴泳铭看来，这并非遥不可及的概念，而是阿里巴巴此次 AI 战略的明确目标："我们在 AI 战略里的首要目标就是必须追求 AGI，这是我们的第一目标，我们要不断追求突破模型智能能力的边界。" 为什么阿里非要将 AGI 放到首位？吴泳铭的判断十分清晰：所谓 AGI，就是指人工智能能够完成 80% 以上的人类工作，无论是体力还是脑力劳动。目前，全球一半的 GDP 支出，都用在了劳动工资上。一旦 AI 真的发展到 AGI 阶段，意味着全球约一半的经济活动将可能被 AI 彻底改变甚至替代。这意味着，如果 AI 真能达到这样的程度，人工智能将成为全球最大的产业，远超现在人类所能想象的任何商业模式。 吴泳铭的这一观点，实际上点出了阿里坚持与头部行业客户深度合作的根本逻辑： 首先，AGI 的实现，并不只是靠算法或者单纯技术升级能完成的，它需要 AI 具备对真实世界复杂场景的深刻理解与广泛适应能力。这种能力从哪里来？只有当 AI 在真实的产业环境中，面对真实的复杂问题，不断接受打磨和反馈，才能真正地具备更强大的泛化能力。 正因为如此，阿里才会积极地选择汽车巨头、电信运营商、制造业龙头等客户深度合作。这些头部客户所处的产业都代表着经济结构中的核心组成部分，它们拥有最真实、最复杂、也最多样化的实际需求和应用场景。通过深入这些产业，阿里的 AI 模型才能持续地经受 “真刀真枪” 的检验，不断在复杂的生产环境中成长和进化——这恰恰是实现 AGI 的必由之路。 其次，要真正做到 “完成 80% 以上的人类能力”，意味着阿里的 AI 不能只在电商、聊天或搜索这种简单场景下施展拳脚。只有深入工业制造、交通运输等各个复杂领域，与头部客户合作，实际上就是在真实世界中找到了一个又一个 “训练场”，让阿里 AI 逐步接近 AGI 标准定义的 “全能” 目标。 吴泳铭还指出，未来 90% 的 AI 智能输出（即模型生成的 token）将发生在云计算网络之上，只有云计算才能高效承载如此巨大的算力和数据量。这进一步强化了阿里的逻辑：AI 必须深度融入云计算基础设施，通过 AI 基建，才能最快速地将这种能力输送给全世界的应用开发者。 最后，吴泳铭明确表示，阿里集团的战略目标还在于开放和生态。通过与头部客户的合作共创，阿里不仅帮助客户提升效率和价值，也从客户身上获得了宝贵的反馈，不断完善自身 AI 模型的智能能力。这种开放合作的生态体系，既帮助阿里实现 AGI 的长期战略目标，也让下游客户提前享受到 AGI 时代的红利。 AI 的终极战场不在象牙塔，而在烟火气十足的真实世界。阿里巴巴选择做那个揽下烟火的先锋，用 3800 亿和无数产业合作，换来 AI 模型的进化和落地。当 AI 真正走进千行百业并创造出肉眼可见的效益时，阿里的投入就已经获得丰厚回报。