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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