这两天，阿里宣布成立Token事业群（Alibaba Token Hub，ATH）的消息成为了业内关注的焦点，但在这一轮AI组织重排中，阿里方面一些选择显得有些与众不同。

过去一年，大模型竞赛持续升温，一些公司开始把模型研发团队提升为集团级技术中枢。例如字节将基础研究力量逐步收拢到Seed团队之下，腾讯也在2025年底重组AI架构，使混元逐渐演化为更接近集中式研发中枢的形态。

但在阿里方面的这一轮动作中，通义实验室并没有像Seed一样，被单独提升为类似“集团级研究中枢”的存在，而是被放进了一个以Token为核心的AI业务体系之中，成为ATH事业群的一部分。

据了解，该事业群还包括面向开发者的百炼MaaS平台、面向C端用户的千问App，以及面向企业场景的悟空AI工作平台。从组织架构上看，这是阿里近年来最大的一次AI业务整合。

按照阿里方面的规划，在这一体系中，通义实验室负责模型能力，百炼负责平台分发，而千问和悟空则承担应用落地。

事实上，阿里过去的AI能力长期分散在多个体系之中：达摩院负责基础研究，阿里云推动AI服务平台，电商和钉钉等业务线则各自发展算法与产品能力，模型研发、平台能力和业务场景之间往往跨越多个部门。

Token事业群的成立，本质上是一次将模型、平台与应用重新捆绑的组织重构，“强化协同”的意图十分明显。

从Token事业群这个名字也不难看出，阿里更关心的，似乎是这样一个问题：如何让AI能力成为各个业务体系的抓手，并迅速转化为Token调用规模。

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吴泳铭亲自挂帅，阿里想用ATH解决“协同问题”

ATH的官方目标被概括为三句话：“创造Token、输送Token、应用Token”。

也就是说，阿里成立这一个部门，首先想解决的是从模型研发到API平台，再到应用场景的应用链路问题。

通义实验室在这个过程中负责模型研发，MaaS负责平台分发，而千问和刚刚发布的悟空分别承担C端助手和B端Agent应用。

这一设计的直接目的，是打破过去几年阿里AI体系中的协同问题。此前通义实验室、阿里云、钉钉、千问等业务分属不同体系，模型研发、商业化落地和场景接入之间存在明显的跨部门成本。

以钉钉方面为例，“无招”陈航回归之后，钉钉团队在产品战略上大幅转向ALL in AI。过去一年里，钉钉陆续上线AI助手、AI文档、AI表格、AI会议纪要等功能。但在功能落地过程中，很多能力主要由钉钉团队内部推进。

自2023年“云钉一体”拆解之后，钉钉就一直在“自力更生”的状态。在那之后，钉钉、阿里云和通义实验室在组织上分属不同体系，各自拥有明确的业务目标。在这种结构下，不同团队往往会优先解决自己的产品问题，甚至可能会出现“重复造轮子”的情况。

据阿里内部人士透露，钉钉团队曾在产品内部尝试打通支付能力，希望让企业用户在钉钉直接完成付款操作，但这一尝试最终没有落地。

而在一段时间后发布的千问App，则直接在应用内打通了支付体系，千问方面依托支付能力直接开启了一波“请客喝奶茶”的30亿补贴活动，试图给大众留下千问“能办事”的产品形象。

但这也说明，阿里旗下的众多业务之间，一些同类资源此前并没能在组织内有效调用。从模型到产品功能落地的链路上，协同的问题一直存在。

因此，ATH的成立本质上就是把研发、平台、产品化全部放进同一组织，以缩短从模型到应用的路径。

吴泳铭的亲自挂帅，本身也是一个姿态层面的信号，这位CEO将更多参与AI业务间的协同和业务迭代。

自2023年接任阿里CEO以来，吴泳铭在内部多次强调AI是集团未来最重要的技术方向，并推动阿里重新集中资源投入基础模型和算力基础设施。

阿里此前披露，未来三年将在云计算和AI基础设施领域投入超过3800亿元人民币，这一规模超过过去十年相关投入总和。

昨天举行的钉钉2.0发布会上，阿里方面发布了企业级AI原生工作平台悟空。阿里方面披露的信息显示，未来阿里集团内部的商业能力将逐步接入这一平台：包括淘宝、天猫、1688、支付宝以及阿里云等B端能力，都将通过悟空向企业用户开放。

公开资料显示，钉钉目前服务约2300万企业组织、超过6亿用户，其工作流系统沉淀了数千种企业应用能力，这也意味着悟空上线后，阿里AI能力将直接嵌入一个现成的企业软件入口。

而钉钉此前打不通的支付环节，就这样在ATH成立的第二天被提上了日程。

从组织架构来看，ATH更像一个“AI产业链部门”。

这种结构意味着阿里在AI时代优先解决的问题并不是“强化模型技术路线”，而是AI能力如何快速转化为应用规模。

因此，ATH的核心逻辑是重建AI协作结构。通过将模型研发、平台分发和应用产品统一到一个事业群，阿里希望减少内部摩擦，让AI能力更快嵌入整个商业生态。

只是，这意味着作为模型研发的核心——通义实验室在这一轮变化中，并未像友商的Seed或者混元一般，作为独立的研发中枢存在。

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通义不走Seed路线，拥抱“Token经济”

Token这个词，在过去两个月的AI产业里，一直持续地被高频提及。

随着OpenClaw等AIAgent框架流行，模型调用量迅速上升。开发者平台OpenRouter的统计显示，LLMToken调用量在8周内从约5.5万亿增长到15万亿。

而据沙利文报告显示，2025年下半年中国企业级大模型日均调用量已达约37万亿Tokens，较上半年10.2万亿增长263%。

其中，Token消耗排名前三的模型体系分别为通义千问、字节豆包大模型和DeepSeek，占比分别为32.1%、21.3%和18.4%，合计超过七成。

这一行业变化趋势，可能是驱使阿里走上这条路的关键因素之一。如果按照这种逻辑竞争，相比起模型能力，更重要的是谁能创造更多Token消耗场景。

另一边，这也和阿里AI庞大业务版图有关。事实上，今天发布的悟空，并不是阿里第一次宣布AI业务和集团内其他生态的大协同。

就在几个月前，同样在这座杭州阿里西溪园区报告厅，在千问App的发布会上，就曾有淘宝、高德、飞猪等业务的负责人现身“站台”。

这种跨业务的集体亮相，本身就像是一种信号：阿里方面想要让AI进入整个集团生态。

淘宝的商品信息、支付宝的支付能力、钉钉的工作流以及高德的地理数据，都有可能通过千问和悟空，把阿里各个业务生态变成一个巨大的Token调用池。

“Token优先”模式，一方面正在不断强化阿里内部各板块间AI业务的协同，但同时也使得通义实验室的定位，逐渐和竞争对手们出现了一些偏差。

过去一年里，腾讯和字节已经逐渐走上“大研发中心”的路线：字节将原本分散在AILab等团队的模型与算法力量整合进Seed体系，由前GoogleFellow、DeepMind研究副总裁吴永辉牵头，负责基础模型与长期AGI研究。

腾讯则把AILab、优图实验室以及混元大模型团队等研发力量统一到混元体系，由普林斯顿博士、曾任OpenAI研究员的姚顺雨统筹推进。

Qwen技术负责人林俊旸离职时，业内曾传出通义/Qwen团队AI Infra 体系和研发协同上仍有短板。

而在随后的内部沟通会上，阿里云CTO、主导通义实验室的周靖人表示，团队处于“资源紧张状态”，内外差异有很多历史原因，未来正在做整体规划，但对此没有进一步展开说明。

Qwen系列模型本身拥有相当庞大的开源矩阵。从0.5B到几十B参数的不同规格模型，使其在开发者社区和企业部署场景中获得了较高关注度。

截至2026年初，Qwen模型在HuggingFace等平台累计下载量已超过7亿次，成为全球下载量最高的开源大模型体系之一。

但在主力模型的表现上，如Qwen3.5-plus等模型的表现上，似乎未能有效说服市场。

此前曾公开报道显示，有阿里内部人士称，Qwen在除夕当天开源的Qwen3.5Plus模型只能算是一个“半成品”。

有AI行业内部人士曾向字母AI表示，Qwen3.5在部分场景下的表现，已经被Minimax/智谱/月之暗面等独立模型公司拉开了差距。

而在AIInfra层，字节、腾讯近来也都在继续加码：相关报道显示，字节方面2025年资本开支计划超1500亿元，主要投向AI基础设施，并在马来西亚、泰国继续扩建数据中心。

而据SOSP（操作系统原理研讨会）2025上，字节方面披露的论文《Robust LLM Training Infrastructure at ByteDance》显示，字节大模型训练平台运行在超过20万张GPU的生产集群上。

腾讯则在2025年四季度单季资本开支达390亿元，新设AIInfra部门，同时其韶关智算中心项目已开工，承接混元等核心业务。

此前，在Qwen技术负责人林俊旸离职风波后，阿里CEO吴泳铭在内部信中回应称，公司将成立基础模型支持小组，由其本人牵头，与周靖人等高管共同协调集团资源，加大对通义大模型研发的投入与支持。

从目前的组织调整来看，阿里的方向已经相当明确：相比单点突破模型能力，更重要的是让模型更快进入真实业务场景，并通过大规模调用形成商业闭环。

而在ATH体系下，重组后的Qwen团队和通义实验室，能否在这样的结构下获得足够资源，并在模型能力上重新追赶行业节奏，仍然值得持续观察。