本文來源：時代周報 作者：劉婷

過去多點布局的 AI 能力，正在阿里內(nèi)部完成一次深度合流。

近日，在新財年首次集團戰(zhàn)略會上，阿里巴巴正式提出，全力推進以千問為代表的智能體經(jīng)濟。

從宣布未來三年投入 3800 億元建設(shè)云與 AI 基礎(chǔ)設(shè)施，到平頭哥 GPU 實現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)，再到千問模型持續(xù)迭代，以及成立 ATH 事業(yè)群、組建集團技術(shù)委員會，阿里的模型、云與業(yè)務(wù)能力，開始在智能體經(jīng)濟的框架下，串聯(lián)成一條完整的能力鏈路。

隨著 AI 浪潮的推進，行業(yè)的競爭重心，正在從能力本身轉(zhuǎn)向能否落地完成真實任務(wù)。在此過程中，阿里通過從基礎(chǔ)設(shè)施到模型能力，再到應(yīng)用與組織的完整布局，成為少數(shù)具備全鏈路閉環(huán)能力的平臺之一。

阿里 Agent 登場

過去兩年，行業(yè)競爭主要聚焦于模型能力本身：參數(shù)規(guī)模、推理效率、多模態(tài)表現(xiàn)與長上下文處理能力。隨著頭部模型能力逐步逼近性能天花板，企業(yè)之間的競爭轉(zhuǎn)向 " 最強大腦 " 的比拼，行業(yè)的關(guān)注點也隨之轉(zhuǎn)移：AI 能否真正走進現(xiàn)實世界，高效、持續(xù)、穩(wěn)定地完成生活中的復(fù)雜任務(wù)？

在此背景下，AI 的行業(yè)故事主線已悄然生變，而標志性節(jié)點出現(xiàn)在今年年初。

1 月 15 日，千問 App 宣布全面接入淘寶、淘寶閃購、支付寶、飛豬、高德等阿里生態(tài)核心業(yè)務(wù)，在一個 AI 應(yīng)用內(nèi)實現(xiàn)點外賣、購物、訂機票酒店、規(guī)劃行程等全場景功能，并向所有用戶開放全面測試。

這一能力的背后，是千問與淘寶閃購、支付寶 AI 支付能力的系統(tǒng)級深度打通。2025 年 12 月，餓了么 App 全面升級為 " 淘寶閃購 "，阿里通過跨組織高效協(xié)同，徹底打通電商與本地生活能力。而在千問的紅包福利中，淘寶承擔貨架功能，支付寶承擔支付中樞功能，飛豬承擔出行入口功能，高德承擔導(dǎo)航支撐功能。

例如，用戶只需說一句 " 幫我點杯奶茶，不加糖 "，千問 App 即可直接調(diào)用淘寶閃購能力，完成定位匹配、商家推薦、訂單下單，并通過 AI 支付功能完成交易，真正實現(xiàn)從表達意圖到履約交付的全流程閉環(huán)。

在全球范圍內(nèi)，AI 均快速向商業(yè)場景深度滲透。OpenAI 推出即時結(jié)賬功能，Google 將 Gemini 與零售體系深度連接，沃爾瑪?shù)绕髽I(yè)也在嘗試將交易能力嵌入 AI 流程。

與此同時，交互的底層邏輯也在發(fā)生變化。過去，AI 解決的是 " 給出答案 "，而現(xiàn)實世界中的需求往往需要跨系統(tǒng)協(xié)同執(zhí)行。答案只是中間態(tài)，任務(wù)閉環(huán)完成才是最終終點。

智能體經(jīng)濟提速

智能體經(jīng)濟的發(fā)展，已經(jīng)駛?cè)肟燔嚨馈?/p>

Gartner 預(yù)測，到 2026 年，75% 的全球 500 強企業(yè)將采用決策智能實踐，到 2027 年，50% 的業(yè)務(wù)決策將通過 AI 智能體得到增強或?qū)崿F(xiàn)自動化。麥肯錫的測算顯示，生成式 AI 每年可為全球經(jīng)濟增加 2.6 萬億 ~4.4 萬億美元的 GDP，相當于新增一個生產(chǎn)力規(guī)模與英國相當?shù)慕?jīng)濟體。

數(shù)據(jù)顯示，智能體經(jīng)濟正在催生大量聚焦人機協(xié)同、體驗設(shè)計與智能體運營的高附加值新崗位。智能體經(jīng)濟讓 AI 不是 " 搶飯碗 "，而是 " 造新飯碗 "。智能體時代的新業(yè)務(wù)形態(tài)，大幅降低創(chuàng)業(yè)門檻，間接帶動靈活就業(yè)與小微創(chuàng)業(yè)熱潮，正在形成一條清晰且可持續(xù)的價值路徑。

在此背景下，千問選擇了一條更貼近真實商業(yè)世界的路徑，并已取得了階段性進展。阿里巴巴 2026 財年第三季度財報及業(yè)績會披露，春節(jié)期間已有超過 1 億用戶通過千問完成首次 AI 購物。在 2026 財年第三季度，百煉 MaaS 平臺 Token 消耗增長 6 倍，這一數(shù)據(jù)印證了 AI 調(diào)用的規(guī)模化增長態(tài)勢。

應(yīng)用的推進不僅發(fā)生在 C 端消費場景，B 端市場同樣同步發(fā)力。在企業(yè)側(cè)，阿里正同步布局 AI 進入生產(chǎn)流程。3 月下旬設(shè)立的悟空事業(yè)部定位為 "B 端 AI 原生工作平臺 "，其核心使命是將模型能力嵌入企業(yè)工作流，在辦公、客服、數(shù)據(jù)處理等場景中，讓 AI 承擔連續(xù)化任務(wù)，把 " 龍蝦 " 安全地裝進 2000 萬企業(yè)組織里。

與此同時，在模型能力側(cè)，阿里也在持續(xù)推進多模態(tài)方向的突破。近期，由阿里內(nèi)部孵化的視頻生成模型 HappyHorse-1.0，在第三方評測平臺 Artificial Analysis 的 Video Arena 榜單中位列第一，在樣本量超過 1.2 萬的評測體系下，登頂文生視頻與圖生視頻雙賽道。

從多模態(tài)模型突破到 C 端、B 端場景深度落地，阿里正以全鏈路優(yōu)勢，在智能體經(jīng)濟賽道實現(xiàn)領(lǐng)跑，持續(xù)夯實自身核心競爭力。

AI 能力合流

如果把智能體經(jīng)濟拆開來看，其核心本質(zhì)只有一個問題：AI，能不能把事情真正做完、做好。答案取決于兩件事：核心能力是否足夠硬核，以及支撐系統(tǒng)是否完整閉環(huán)。

過去一年，阿里在 AI 領(lǐng)域的所有推進，均圍繞這兩點系統(tǒng)展開。

在基礎(chǔ)設(shè)施層面，阿里宣布未來三年投入 3800 億元建設(shè)云與 AI 硬件，投資規(guī)模創(chuàng)下民營企業(yè)同類投資的歷史紀錄。與此同時，平頭哥自研 GPU 實現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)，截至 2026 年 2 月累計交付超過 47 萬片，為 AI 能力落地提供了堅實的硬件支撐。

在模型層，阿里持續(xù)攻堅大模型核心能力。4 月 2 日，新一代大語言模型 Qwen3.6-Plus 正式發(fā)布，定義了當下國產(chǎn)編程能力的最高水平，問鼎 OpenRouter 全球大模型周調(diào)用量冠軍及首個單日調(diào)用量突破 1 萬億 Token 的模型；最新橫空出世的 HappyHorse 則驗證了阿里在多模態(tài)大模型領(lǐng)域的深厚技術(shù)積累。

在組織層面，3 月阿里成立 Alibaba Token Hub（ATH）事業(yè)群，圍繞 " 創(chuàng)造 Token、輸送 Token、應(yīng)用 Token" 構(gòu)建統(tǒng)一架構(gòu)，同時設(shè)立集團技術(shù)委員會，強化全集團資源的統(tǒng)籌調(diào)度，打破部門壁壘。

從基礎(chǔ)設(shè)施到模型能力，再到應(yīng)用落地與組織保障，阿里正將多點分布的 AI 能力整合升級為一套可持續(xù)、可迭代的生產(chǎn)體系，并逐步構(gòu)建起從生成能力到任務(wù)執(zhí)行能力的完整閉環(huán)。

從這個意義上看，智能體經(jīng)濟是阿里長期能力積累后的一次系統(tǒng)性躍遷。阿里自身也正從連接型平臺，轉(zhuǎn)型為一套可持續(xù)運轉(zhuǎn)、持續(xù)創(chuàng)造價值的智能系統(tǒng)。而這份從基礎(chǔ)設(shè)施到場景落地的全鏈路布局，正是阿里在智能體經(jīng)濟賽道上，最核心的競爭力所在。