4 月 13 日，阿里巴巴在新财年首次集团战略会上正式提出，全力推进以千问为代表的「智能体经济」。以 AI 之力创造新质服务业，这是阿里在 AI 领域最新的一个大动作。
这个时间节点值得关注。
11 天前，千问最新模型 Qwen 3.6 Plus 刚刚问鼎 OpenRouter 全球大模型周调用量冠军，单周消耗 4.68 万亿 Token，单日峰值突破 1.4 万亿 Token，成为 OpenRouter 平台历史上首个单日调用量破万亿的模型。
5 天前，阿里成立了集团技术委员会，由吴泳铭任组长统筹全集团 AI 资源。
3 天前，阿里内部孵化的多模态视频生成模型 HappyHorse-1.0 登顶 Artificial Analysis 排行榜，在文生视频、图生视频等四大核心赛道中全面领先，以黑马姿态横空出世。
再往前推一个月，阿里成立了与电商、云智能平级的 ATH（Alibaba Token Hub）事业群，吴泳铭亲自挂帅，紧接着发布了全球首个企业级 AI 原生工作平台「悟空」。
密集动作背后，阿里要传递的信号非常明确：AI 已经从技术储备阶段进入全面商业化加速期，而「智能体经济」，就是这一轮加速的战略支点。
智能体经济的核心逻辑并不复杂。
但智能体要真正发挥价值，取决于一个关键变量：它能接入多少真实世界的服务与交易，且其内核不是 " 替代 "，而是结合 AI 后的增强和创新。
一个只能对话的 AI，和一个能直接调用淘宝下单、高德导航、飞猪订酒店、支付宝付款的 AI，是两个完全不同的物种。
前者是工具，后者是服务入口。
这恰恰是阿里最独特的优势所在。20 多年积累的消费生态，加上全栈 AI 能力，构成了「智能体经济」落地最稀缺的要素组合。
放眼全球，同时具备大规模消费场景和完整 AI 技术栈的企业屈指可数。阿里巴巴既是「智能体经济」的参与者，更是最重要的基础设施提供者。
从芯片到应用，一张全栈 AI 的牌
要理解为什么是阿里提出「智能体经济」，需要先回溯过去一年阿里在 AI 领域的关键布局。
从底层芯片到云基础设施，从模型能力到应用落地，阿里在 AI 的每一层都下了重注。
底层算力端，阿里的投入力度创下纪录。
2025 年 2 月，吴泳铭宣布未来三年投入超 3800 亿元用于云和 AI 基础设施建设，创下中国民企同类投资的历史最高纪录，超过阿里过去十年资本开支的总和。CFO 徐宏在财报会上坦言，这个数字 " 可能偏保守 "。高盛预计，2026 至 2028 年阿里资本开支将达到 4600 亿元。
自研芯片方面，平头哥 GPU 已实现规模化量产。
截至 2026 年 2 月，真武 810E 芯片累计交付 47 万片，年化营收突破百亿元规模，外部客户占比超过 60%，服务 400 多家企业客户。此前报道的参数显示，该芯片整体性能对标英伟达 H20，超越 A800 及主流国产 GPU，单卡 BOM 成本较 H20 下降 40%。
阿里是中国唯一具备自研芯片能力的云计算公司，吴泳铭在最新财报电话会上说得很直白：" 未来 3 到 5 年，全球的 AI 算力都会处于非常紧缺的阶段。" 这张牌的战略价值不言而喻。
模型层的突破同样密集。
Qwen 3.6 Plus 发布后，问鼎 OpenRouter 全球大模型周调用量冠军及首个单日调用量突破 1 万亿 Token 的模型，当周 OpenRouter 全球调用量前六名模型全部来自中国，已连续五周超过美国模型。
千问系列在 Hugging Face 上的下载量突破 10 亿次，Frost & Sullivan 数据显示，2025 年下半年中国 B 端日均调用量中千问系列占比 32.1%，排名第一。
HappyHorse-1.0 的出现同样令人意外。
这个由 ATH 事业群最新孵化的视频生成模型，最初以匿名形式提交 Artificial Analysis 评测，在文生视频赛道领先此前排名第一的模型 116 个 ELO 分。
当 OpenAI 已停止 Sora 平台运营之际，HappyHorse 的出现验证了阿里在多模态领域的技术积累远比外界预期更深。
3 亿月活和 1.4 亿 AI 购物用户
如果说底层技术是「弹药」，应用层的爆发才是「战果」。
千问 App 的增长曲线堪称激进。2025 年 11 月公测上线，23 天月活突破 3000 万，两个月破 1 亿，四个月突破 3 亿，成为全球增长最快的 AI 应用之一。
更关键的是，千问已经深度接入了阿里的消费生态。用户可以通过千问直接在淘宝下单、用支付宝付款、在高德查路线打车、在飞猪订酒店。这让千问从一个对话工具，变成了一个真正能「办事」的 AI 入口。
春节期间的数据最能说明问题。
近 1.4 亿用户通过智能体功能完成了首次 AI 购物，涵盖购物、出行、娱乐等多个场景。春节活动上线仅 9 小时，订单就突破了 1000 万单，DAU 峰值达到 7352 万。
即时零售是智能体经济最直观的验证场景。
从用户表达意图，到 AI 理解需求、匹配商品、完成下单、调度履约，全链路打通。这条路径一旦跑通，智能体就不再是一个实验室概念，而是一个真正在创造交易价值的商业基础设施。
B 端同样在加速。
阿里发布的「悟空」平台定位为全球首个企业级 AI 原生工作平台。钉钉为此进行了底层重构，上千项能力改为 AI 可原生调用的标准化指令，接入了覆盖超 2000 万家企业组织的服务网络。钉钉 CEO 陈航的表述很有意思：" 过去是人用钉钉来工作，未来是 AI 用钉钉来工作。"
阿里云百炼平台上，企业级 Agent 月均创建量接近 8.4 万个，通义灵码已累计生成超 30 亿行代码，AI 生态伙伴超 100 万。
阿里云 AI 相关产品收入连续十个季度保持三位数增长，云收入加速增长 36%，百炼 MaaS 平台 token 消耗三个月内增长 6 倍。
排兵布阵，AI 全面提速
技术和产品的密集落地，背后是组织架构的全面重构。
3 月 16 日，阿里成立 ATH 事业群，围绕「创造 Token、交付 Token、应用 Token」三个核心目标组建。
吴泳铭在内部信中的判断非常明确：" 大量数字化工作将由数以百亿计的 AI Agent 来支撑，而这些 AI Agent 将由模型产生的 Token 支撑运行，成为人类与数字世界交互的主要载体。"
Token 之于智能体经济，相当于电力之于工业经济。谁掌握了 Token 的生产和分发能力，谁就掌握了下一代商业基础设施的核心。
吴泳铭在财报电话会上进一步阐释：" 企业在消耗 Token 时，已经开始将其视为生产成本或研发成本，视为生产资料的一部分。"
AI 正在从 IT 预算走向生产成本，从辅助工具走向核心生产要素。
这是一个重要的信号转变。
4 月 8 日，阿里又成立了集团 AI 技术委员会，由吴泳铭任组长，周靖人、李飞飞、吴泽明三位技术高管组成。李飞飞负责云底座，周靖人负责基座大模型研发，吴泽明负责平台和产品落地，形成了「后方、中军、前线」的 AI 分工体系。
23 天内两次组织变阵，加上本次战略会正式提出「智能体经济」，阿里的 AI 战略拼图已经完整。
从投入 3800 亿建基础设施，到平头哥芯片量产保障算力供给，到千问系列模型问鼎全球，到 C 端千问 App 和 B 端悟空平台双线发力，再到围绕 Token 成立新事业群，成立集团层面的技术委员会，最终收束到「智能体经济」，每一步都环环相扣。
阿里的「智能体经济」窗口期已至
阿里押注「智能体经济」的时间窗口确实已经打开。
三个条件同时成熟：大模型能力在过去一年快速跃升，中国 AI 日均 Token 消耗量从 2024 年初的 1000 亿飙升至 2026 年 3 月的 14 万亿，增长超过 100 倍；政策层面，2025 年政府工作报告首次写入人工智能 +，国务院明确提出到 2027 年智能体等应用普及率超过 70%；服务业升级的需求同样迫切，IDC 预测 2026 年 50% 的中国 500 强数据团队将使用 AI Agent。
但竞争同样激烈。
字节跳动的豆包月活达到 1.59 亿，扣子平台全球注册开发者超 300 万，以极致低价策略持续扩张。腾讯依托微信 10 亿用户池推出元宝，35 天更新 30 个版本。百度文心一言系列用户规模达 4.3 亿，智能体平台已接入 30 万合作企业。华为则以全栈国产化算力和盘古大模型深耕 B 端产业智能体，在 30 多个行业落地 500 多个场景。
阿里的差异化在于，它是目前唯一同时拥有自研芯片能力、全球头部大模型、超大规模消费生态和企业服务网络的中国科技公司。
当智能体需要从「会说」升级到「会做」，能够直接连接真实商业服务的能力就变成了最硬的壁垒。
当然，AI 全面商业化从来不是直线。
如何在 C 端流量竞赛中持续保持增速，如何让 B 端企业真正从「试用 AI」转向「依赖 AI」，这些问题的答案仍需时间验证。
但有一点可以确认：当 Token 开始像电力一样被消耗，当用户开始用对话代替搜索和点击，当企业开始把 Token 计入生产成本，「智能体经济」的底层逻辑已经成立。
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