虎嗅独家获悉，3月16日阿里内部萦绕“Token”链路，沉新梳理整合了业务架构，并成立了新事业群：Alibaba Token Hub（ATH）事业群，阿里巴巴CEO吴泳铭将直接掌管这个事业群 。这也是自阿里内部电商事业群整合以来，最沉要的一次架构调整 。
虎嗅获悉，ATH事业群成立后的主题指标，将以Token的创造、输送、利用为主题指标 。ATH的成立，也是旨在提高各个部门之间的战术协同，并强化各个部门通过AI提逾越产力 。
·通义尝试室：（Qwen大模型的整体研发工作）创造当先的多模态模型，不休钻营基础模型能力上限，为集团和业界提供最当先模型 。
值妥贴心的是，此前阿里整体AI科技布局以“通云哥”系统为主，即阿里云（算力）和平头哥（芯片）表演着通义尝试室（大模型）的基础 。而ATH这一架构现实上把正本“通云哥”的“通”进一步放大，涵盖了整个AI在B/C的布局 。
单一来说，每一个模型产品城市把用户输入和获取的文本拆分为“最幼语义处置单元”，这是AI大模型理解和天生的“基础元件”，而这个基础元件就是Token 。在中文AI产品中，普遍而言1个汉字约蹬宗1Token，而AI产品通常依照“Token量”来推算亏损与成本 。
Token热的背后，性质上AI需要向出产力端的急剧转移 。春节期间，阿里云CodingPlan的Tokens成为了阿里云史上销量增长最快产品，甚至“首购优惠”由于过于火爆在上线两周后逐步终场了 。Token沉要性，引发了阿里对于AI整体布局的思虑 。
·AI Coding能力在从前两三个月已逾越临界点，大部门利用系统都能通过模型来解决，云推算产品的用户将从人类工程师逐步造成AI Agent，将来的云不只是”人用"，更多是"AI用" 。
总结来说，吴泳铭以为，AI引发出产方式的底子性变动，由于大量“AI员工”将成为主力，“AI员工”所必须的粮食“Token”将进入一个需要大爆炸时期，这是一个关键机遇 。
新成立的ATH，涵盖了通义尝试室、百炼MaaS、千问、悟空以及创新利用五个事业部 。它的基础架构脉络是，把Token拆分为创造、输送、利用三个关键阶段：
·输送Token：对应阿里内部的百炼 MaaS，这是一个企业级的大模型服务平台，涵盖了Qwen大模型及其衍生模型，除了模型产品表，还有大量做AI利用的工具 。这个平台的重要作用之一，是援试祗业急剧做AI利用 。相当于把Qwen出产的Token以多种“产品”状态，输送到了企业级用户手中 。
·利用Token：对应阿里内部的千问（C端AI产品）、悟空（钉钉旗下的企业级通用AI Agent）、创新利用（各类针对细分场景的AI利用），这些产品相当于在一个横纵坐标下凤开发的各类利用，横纵坐标系蕴含了细分的用户和细分的场景 。
这一组织变动的主题成分，是高层但愿通过调整，强化协同，针对Token整体链路实现“大兵团作战” 。在ATH这个新架构下，原有的“BU墙”被彻底突破，几大部门将由ATH统一调度、协同 。好比Qwen与千问APP之间的协同将一改之前的跨事业群合作模式，而成为统一事业群下的共同奋战 。
值妥贴心的是，ATH的性质逻辑，是通过Token这个“抓手”把正本分散的AI业务板块，串联为一体，并形成能够高低游有机联动的“工业出产式系统” 。在最上游，Qwen的基座模型能力是贯通ATH所有业务板块的基础出产身分；鄙人游，通过B/C分歧用户和场景细分，Qwen的基座模型能力进行各类状态的开释，在这个“诞生——开释”过程中，Token被产生和亏损，形成了一个齐全的生态 。
虎嗅获悉，前Qwen技术团队掌管人林俊旸此前曾表白了对“整合思路”有分歧见解 。有靠近林俊旸的人泄漏，林更但愿Qwen独立运行 。这和高层但愿Qwen加大与有关部门协同的思路差距显著 。
在高层的认知中，当下萦绕AI的竞争，已经是大厂和AI独立巨头们萦绕AI出产力的“工业系统”、“工业生态”之间的竞争了 。若是Qwen依然只关注开源社区关注度和下载量，那么可能在“出产力”维度的竞争中落入下风 。
在归并之前，Google Brain重要掌管谷歌AI产品（产品化、工程落地），而DeepMind重要掌管前沿钻延注通用智能 。两个团队在技术路线上存在差距，这造成了资源内耗 。在OpenAI崛起后，谷歌进行复盘，以为这种内部的“割裂”是造成落后的成分之一 。
在归并两个部门过程中，谷歌也是选取了组织架构统一的方式，并统一梳理了内部的技术路线和资源分配，这成为谷歌后续Gemini模型成功的诱因之一 。
阿里整合伙源成立ATH，现实上有谷歌昔时归并两大部门的影子 。但相比之下，谷歌的归并更多是基于“AI研发、产品统一」剽个维度，而阿里的思路则是基于Token的“性命周期链路” 。从这个视角看，阿里其实更偏差于AI的“可使用” 。
摆在刻下的挑战也是存在的 。AI研发和AI产品间的协同，素来不是单一的架构整合就能解决的，它更必要奇妙的共同指标设计以及内部激励造度的升技满 。
当下正处于AGI发作前夕 。大量数字化工作将由数以百亿计的AIAgent来支持，而这些AI Agent将由模型产生的Token支持运行，成为人类与数字世界交互的重要载体 。
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