4 月初，阿里巴巴连续释放重磅信号。
第一个信号指向模型。新一代大语言模型 Qwen 3.6 Plus 发布，随即成为全球首个单日调用量突破 1 万亿 Token 的模型，并问鼎 OpenRouter 全球大模型周调用量冠军。与此同时，由阿里巴巴内部孵化的模型 HappyHorse-1.0，以黑马姿态登顶 Artificial Analysis 排行榜，在文本生成视频、图片生成视频等四大核心赛道中全面领先。
第二个信号指向组织。CEO 吴泳铭发布全员信，其中最重要的两个组织调整包括：第一，阿里巴巴集团成立技术委员会，确保阿里在 AI 领域的持续领先性；第二，在通义实验室基础上升级成立模型事业部，被解读为持续提升模型能力的重要信号。
技术突破和组织升级同步发生，这不是巧合。当我们拉长时间线审视阿里过去一年的 AI 动作，会发现一条清晰的主线：这家公司正在把自己的能力整合成为适合 AI 时代的基础设施。而昨天阿里最新提出的 " 智能体经济 "，则是这个基础设施即将开始输出的产物。
在讨论阿里的能力优势之前，有必要先理清一个问题：智能体经济到底意味着什么？
过去两年，大模型行业的竞争焦点主要集中在两件事上：比参数和比榜单。但到了 2026 年，行业已经开始换档——从 " 模型能做什么 " 转向 " 模型能办成什么 "。这个转变的核心，就是 Agentic AI ——智能体不再只是回答问题，而是能够自主感知、规划、决策并执行任务。
这意味着什么？意味着服务业的底层逻辑可能被重写。
传统服务业的约束在于边际成本。一个专业旅行顾问一天能服务的客户有限，一个美食推荐师的服务半径也有限。这就导致了一个结果：个性化服务始终是少数人的特权。而智能体的出现，把这个边际成本几乎拉平了。当每个用户都能用一句自然语言获得一份定制化的出行方案、一份精准的购物清单或一次完整的履约服务，服务业的供给边界就被打开了。
智能体经济有望改写商业竞争的底层规则。过去十年，互联网竞争的核心逻辑是争夺用户时长——本质上是一场存量博弈，一个 App 多占一分钟，另一个就少一分钟。但智能体的出现打开了一种不同的可能：通过大幅提升服务匹配效率，把原本因信息不对称、操作复杂而被压抑的消费需求释放出来，做大整个市场的盘子。这是增量逻辑，不是零和博弈。
当用户习惯通过智能体完成任务，App 就从 " 用户主动打开的前台 " 变成了 " 被智能体调用的后台服务节点 "。流量将不再被少数超级入口垄断，而是根据用户的实时需求，动态分配给最匹配的服务提供方。这意味着竞争的决定因素从 " 谁的流量大 " 转向了 " 谁的服务好 " ——对中小商家和优质品牌而言，这是一个更公平的竞技场，也是整个生态活力的来源。
这不是理论推演。阿里巴巴的数据已经提供了初步验证：春节期间，近 1.4 亿用户通过千问 App 的智能体功能完成了首次 AI 购物，覆盖购物、出行、娱乐等场景。
智能体经济听起来是个大词，但它的落地取决于一个非常具体的问题：智能体能接入多少真实世界的服务与交易？
这个问题排除了大多数玩家。纯模型公司有技术但没有场景，纯互联网平台有场景但没有全栈 AI 能力。而阿里巴巴的特殊性在于，它同时拥有两张牌。
第一张牌是 20 余年积累沉淀的消费生态。
淘宝天猫、淘宝闪购、高德、飞猪、支付宝——这些平台已与千问深度打通。当用户对千问说 " 帮我周末安排一下，先吃饭再看电影，晚上订个酒店 " 时，智能体可以直接调用高德的 POI 数据、淘票票的电影场次信息、飞猪的酒店，生成一套可直接下单的完整方案。
即时零售是其中最具说服力的场景。用户通过千问的对话式 AI 直接下单，从意图识别到商品匹配再到履约配送，全链路在一次对话中完成。这是已经跑通的商业闭环。
第二张牌是全栈 AI 能力。
从最底层往上看：亚太第一的阿里云和平头哥构成 AI infra，其中平头哥自研 GPU 芯片已实现规模化量产，截至今年 2 月累计交付 47 万片，支撑从训练到推理的全流程；中间是千问系列模型和百炼 MaaS 平台；最顶层是千问 App（C 端）和悟空（B 端）两个应用入口。
全球范围内，同时具备全栈 AI 能力和大规模消费场景的企业，屈指可数。这两张牌叠加在一起，构成了智能体经济落地最稀缺的要素组合。阿里不只是智能体经济的参与者，更是最重要的基础设施提供者。
阿里在 AI 时代的优势局面不是一夜之间形成的。回顾过去一年，可以清晰地看到一条从基建到模型到应用层层递进的加速线。
2025 年 2 月，阿里宣布未来三年投入超 3800 亿元用于云和 AI 硬件基础设施建设，超过过去十年总和。
投入的效果已经反映在财务数据上。阿里云 AI 相关产品收入连续十个季度实现三位数同比增长，云收入加速增长 36%。百炼 MaaS 平台的 Token 消耗在三个月内增长了 6 倍——这个数字本身就说明了市场对 AI 算力的渴求程度。
千问系列模型的进化节奏同样引人注目。Qwen 开源模型家族在 Hugging Face 上的衍生模型数量已突破 10 万个，是全球最大的开源模型家族之一。而最新发布的 Qwen 3.6 Plus 则更进一步——发布仅一天，就登顶 OpenRouter 平台最热门模型，问鼎全球大模型周调用量冠军，并成为全球首个单日调用量突破 1 万亿 Token 的模型。HappyHorse 横空出世，更是验证了阿里在多模态大模型领域的深厚技术积累。
在上季度财报电话会上，吴泳铭表示，阿里 AI 的第一优先级是模型。结合最新的组织调整，成立模型事业部，全力聚焦千问模型发展，这意味着阿里将继续投入优势资源，持续拉高模型能力的上限。
在应用层，AI to B 与 to C 双线齐发。
C 端的数据已经足够亮眼。2025 年 11 月正式上线的千问 App，仅用 4 个月月活突破 3 亿，成为全球增长最快的 AI 应用之一。关键是，这个数字是经过春节运营周期检验后的稳定结果——日活在活动结束后稳定在节前的数倍，说明用户留了下来。
B 端同样值得关注。ATH 事业群旗下的悟空事业部发布了全球首个企业级 AI 原生工作平台，将模型能力深度融入企业工作流。阿里旗下业务的核心 to B 能力，正在以 Skill 的形式逐步接入悟空。这意味着企业用户不仅能用 AI 写文档、做报表，还能直接调用阿里生态的商业能力完成真实业务。
科技行业的叙事迭代正在加速。2023 年的百模大战、2024 年 DeepSeek V3 横空出世、2025 年 A I Agent 迅速代替 AI Copilot 叙事、2026 年全民养龙虾——技术流派各领风骚的周期，已从过去的三五年压缩到三五个月。
在这样一个 " 科技速朽 " 的时代，真正的竞争力不在于押中某一轮技术热点，而在于是否具备穿越周期的战略定力和快速迭代的组织能力。
阿里过去半年的组织调整，展现出一套清晰的逻辑。
第一步是解决 " 业务往哪打 " 的问题。2026 年 3 月，阿里巴巴 ATH 事业群成立，以 " 创造 Token、输送 Token、应用 Token" 为核心目标。在 AI Agent 时代，大量数字化工作将由数以百亿计的智能体来执行，而驱动这些智能体运转的基本单位就是 Token。如果说云计算时代的核心资源是算力和存储，那么智能体时代的核心资源就是 Token：谁能更高效地创造、流通和消耗 Token，谁就掌握了 AI 时代的基础设施话语权。ATH 的组织架构正是沿着这条逻辑展开，形成从生产到流通到消耗的完整闭环。
第二步是解决 " 技术底座怎么建 " 的问题。最新成立的集团层面技术委员会，负责统筹规划、协调资源、推动创新，确保阿里在 AI 领域的持续领先性。同时，在通义实验室基础上升级成立模型事业部。这一系列组织调整，合力形成了从战略到执行的完整闭环。
这套组织架构的设计，本身就是一种战略宣示。
如果把 2024 年视为大模型的 " 性能竞赛期 "，2025 年是 " 商业化元年 "，那么 2026 年的关键词就是 " 生态战 "。谁能让 AI 真正融入真实世界的服务与交易，谁就能在下一阶段发挥最大的价值。
从这个角度看，阿里巴巴的位置比外界认知的更有利。大刀阔斧的基建投入、登顶全球的模型能力、20 年积累的消费生态与场景红利、月活 3 亿的 C 端入口，以及一套为 AI 加速发展量身定制的组织架构——这些拼图已经很难被视为偶然。
当智能体经济的概念与这样一套能力体系结合时，它就不再只是一个叙事，而是一种可被验证的商业路径。阿里已经进入 AI 全面加速期。接下来的问题只是：加速度有多快。
