夜雨聆风
458个开源模型,3.22亿次月下载:阿里用27年埋下AI时代最深的护城河
它不是中国最会做模型的公司，也不是最会做产品的公司。但它是唯一一个把「模型开源 + 云计算变现 + 电商场景」三件事凑齐了的公司。这就是阿里巴巴在AI时代的位置。
2026年7月初，你打开Hugging Face，搜索栏输入Qwen。
返回结果不是几个、不是几十个，而是458个模型。过去30天，这些模型被下载了3.22亿次，累计点赞近10万。
作为对照：Meta的官方Llama组织只有约30-40个模型，DeepSeek的官方组织大约60个。
这是一个反直觉的画面。
在过去十年的中国互联网叙事里，阿里巴巴的形象是”电商公司”——淘宝、天猫、双11、菜鸟快递盒。AI这场仗，舆论天然地把它排在了BAT里最不性感的位置：百度有先发的文心，字节有抖音的流量入口，腾讯有微信的社交数据。阿里有什么？
阿里的回答，是用一种近乎偏执的方式押注了一条大多数巨头不愿意走的路：把模型开源出去，全都开源出去，连旗舰都开源——然后用云计算把这份开源红利变现。
这不是慈善，是一笔精算过的生意。
但要理解它为什么走到这一步，得把时间拨回27年前。
☁️一、1999—2022：那朵被嘲笑的”云”
1999：十八罗汉，和一份”技术要服务于生意”的默契
1999年，杭州湖畔花园小区一套公寓。马云召集了18个人，凑了50万元人民币，创立阿里巴巴。
这家公司的定位是B2B”中国供应商”网站，帮中国小工厂把商品卖到海外。它最初的成功跟硬核技术没什么关系——赢在两件事：踩中了中国外贸起飞的时代窗口，以及用一支号称”中供铁军”的地推队伍挨家挨户说服小老板交年费。
这个出身决定了阿里后来做AI的一条隐线：它骨子里是一家”做生意的公司”，技术要服务于生意。这一点，和Google、Meta这类”工程师文化”起家的公司完全不同，也和后来字节跳动”算法即信仰”的基因不同。阿里对技术的态度始终是务实的、甚至功利的——这个底色，27年后还在影响它今天的AI决策。
2009：那个被当成骗子的心理学家
2009年，阿里内部发生了一件当时没人在意、后来却成为整个AI战略地基的事：成立阿里云。
主导这件事的人叫王坚。一个细节值得讲：王坚的背景甚至不是计算机科班——他是心理学博士，早年做的是人机交互。加入阿里前，他在微软亚洲研究院做到常务副院长。马云把他挖来，给了他一个在当时看起来天方夜谭的任务：给阿里巴巴造一朵”云”。
那一年，”云计算”在中国还是一个被当成骗局的词。李彦宏公开说云计算是”新瓶装旧酒”，马化腾说”这事要等几百年”。马云的态度反而最坚决——他的逻辑很朴素：双11那种瞬时洪峰流量，靠堆服务器迟早堆不动，阿里必须有自己的底层计算基础设施。
王坚带着团队从零开始写中国自己的分布式系统（飞天，Apsara）。这条路苦到什么程度？阿里云早期几年，团队流失严重，王坚在内部一度被当成”骗子”，甚至有传闻他在年会上落泪。
为什么这段历史重要？因为阿里云是后来整个AI战略的承重墙。没有2009年那场看起来亏本的、被嘲笑的豪赌，就没有2026年那个”AI相关收入连续11个季度三位数增长”的阿里云。
王坚后来被写进阿里的官方叙事，成为”云的布道者”。但更重要的遗产是：阿里是中国互联网巨头里唯一一家，在AI真正爆发之前15年，就先把”卖算力”这门生意做扎实了的公司。百度、腾讯、字节，都是在AI浪潮来了之后才回头补云计算的课。这个时间差，是阿里今天AI战略里最被低估的护城河。
2017：达摩院——千亿人民币的”基础研究”投入
2017年10月，阿里在杭州云栖大会上宣布成立达摩院（DAMO Academy）。马云在台上放了一句后来被反复引用的话：未来三年投入1000亿元人民币用于基础科学和颠覆式技术研究。
1000亿是什么概念？那年阿里全年的净利润大约580亿人民币。换句话说，马云承诺三年砸进基础研究的钱，几乎等于公司一年半的利润。
达摩院这些年来的产出，舆论评价是两极的。它孵化出了不少东西——平头哥的含光800芯片、一些顶级会议论文——但它并没有像OpenAI、DeepMind那样一锤定音地拿出一个震惊世界的模型。
但这里有一个关键的伏笔：达摩院养着一批人，和一套机器学习的肌肉记忆。当2022年底ChatGPT引爆大模型浪潮时，这批人和这套肌肉，让阿里没有像很多公司那样从零起跑。达摩院后来演进为”通义实验室”，是今天Qwen团队的直接前身。
这是阿里AI故事里最容易被外界低估的一环：它不是2023年才仓促上车的，它在大模型这件事上的”团队资产”可以追溯到2017年的千亿投入。
2020—2022：监管风暴里的至暗时刻
2020年10月，蚂蚁集团即将创造史上最大IPO，马云在外滩金融峰会上的一番讲话引发连锁反应。蚂蚁上市被紧急叫停。紧接着2021年反垄断调查——阿里因”二选一”被罚182亿人民币，创中国反垄断罚款纪录。
整个2021-2022年，阿里在监管、疫情消费疲软、拼多多和抖音电商夹击的三重压力下，股价从2020年高点跌去近七成，市值一度被拼多多超过。
这段历史对AI战略的影响，不是直接的，但是深层的：
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它打断了阿里的战略节奏。2020-2022这三年正是全球大模型酝酿爆发的关键窗口（GPT-3是2020年6月发布的），阿里忙于应对监管和保住电商基本盘，对前沿模型的投入相对保守。 -
它催生了2023年的组织重构。监管压力让阿里管理层意识到，一个庞大臃肿、什么都做的集团，在新的时代跑不快。
🏠二、2023：换帅、分拆，与”AI驱动”的重新聚焦
2023年是阿里命运的拐点年。三件大事接连发生。
第一件是”1+6+N”分拆。3月28日，阿里宣布把集团拆成六大业务集团：云智能、淘宝天猫、本地生活、菜鸟、全球数字商业、大文娱。最关键的安排是——云智能集团被摆上了可独立IPO的位置。这等于向资本市场宣告：阿里云不再是集团的内部成本中心，它要单独证明自己的商业价值。
第二件是高层大换血。2023年6月20日，阿里宣布张勇卸任集团CEO兼主席。蔡崇信出任集团主席，吴泳铭出任集团CEO——吴泳铭是技术背景出身的老阿里，阿里第一个程序员，十八罗汉之一。他上任后把战略重新聚焦为几个字：“用户为先、AI驱动”。
第三件是ChatGPT引爆后阿里正式下场。这一年，阿里推出了通义千问（Qwen）的第一个版本，并把阿里云的战略重新表述为”AI驱动、公共云优先”——这是后来一切的总纲。
三件事合在一起，标志着阿里完成了一次战略重置：从”什么都做的电商帝国”，变成”以AI为引擎、以云为地基”的科技公司。
💻三、Qwen进化史：怎么一步步成为”开源之王”
最初：一个不被看好的选择
2023年，通义千问（Qwen）系列面世。从很早开始，阿里就选择了开源这条路——把模型权重放到HuggingFace和自家的ModelScope（魔搭社区）上，让所有人免费下载、修改、商用。
这个选择在当时并不主流。百度的文心、OpenAI的GPT都是闭源路线——把模型锁在API后面，按调用量收费。Meta的Llama是开源的，但Meta的逻辑是”我没有云业务，开源能削弱对手”。阿里不一样：阿里明明有阿里云这门卖算力的生意，却依然选择了开源。为什么？答案后面揭晓。
Qwen2.5（2024年9月）：体量引擎
2024年9月19日，阿里发布Qwen2.5系列。这个系列里最不起眼的一个版本——Qwen2.5-7B-Instruct——后来成了整个开源战略的”体量引擎”。
有多夸张？截至2026年7月的HuggingFace数据：
- Qwen2.5-7B-Instruct
：过去30天下载约1,288万次 -
同系列更大的Qwen2.5-72B：过去30天下载约63.5万次
7B的下载量是72B的20倍以上。这个数据揭示了一个被很多分析师忽略的事实：真正统治开源世界的，不是最大的旗舰模型，而是7B这个”甜点尺寸”。为什么？因为7B刚好能跑在一张消费级显卡上（甚至高端笔记本），是开发者做实验、做产品原型、做二次微调最经济的尺寸。谁占住了7B这个档位，谁就占住了开发者的心智。
阿里用Qwen2.5-7B，把这个档位牢牢占住了。
DeepSeek冲击（2024年12月）：那场让美股颤抖的”低成本革命”
就在Qwen2.5发布三个月后，一颗炸弹落了下来。
2024年12月，DeepSeek发布了DeepSeek-V3。它的官方仓库里写着一行让整个硅谷倒吸凉气的数字：
“DeepSeek-V3 requires only2.788M H800 GPU hoursfor its full training.”
278.8万个H800 GPU小时，就完成了整个预训练。作为参照，业内普遍估计训练一个同级别模型需要数千万GPU小时。DeepSeek用一个零头，训出了和顶尖开源模型比肩的东西。
更刺眼的是它在基准测试上对Qwen2.5-72B的全面压制：
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88.5 |
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90.2 |
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39.2 |
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51.6 |
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然后，2025年1月，DeepSeek又放出R1（推理模型，对标OpenAI o1），同样开源、MIT许可证、支持商用。R1的发布在华尔街引发了”DeepSeek时刻”——美股科技股、尤其是英伟达，单日大幅下挫。
对阿里来说，这个冲击是双重的：
- 技术层面
：DeepSeek-V3在多数基准上压过了Qwen2.5-72B，证明”用更少的算力做更好的模型”是可能的。 - 叙事层面
：DeepSeek抢走了”中国开源之光”的聚光灯。原本在开源赛道上，阿里是当之无愧的领头羊；DeepSeek一出来，”低成本、高效率、纯开源”这个最性感的标签，被一个名不见经传的小团队抢走了。
Qwen3（2025年4月）：阿里的正面回应
2025年4月29日，阿里发布Qwen3系列。这是对DeepSeek冲击的正面回应，干了三件事，每一件都精准：
第一，铺满所有尺寸。从0.6B到235B-A22B的完整矩阵，同时提供稠密模型和MoE（混合专家）两种架构。最大的旗舰235B-A22B是一个总参数2350亿、激活参数220亿的MoE模型。翻译成人话：从能塞进智能手表的微型模型，到对标GPT-4级别的云端旗舰，每个档位都填满。
第二，引入”思考/非思考双模式切换”。这是Qwen3最核心的架构创新。在它之前，推理模型和通用对话模型是分开的两个东西——一个擅长数学代码但慢且贵，一个擅长聊天但不能深度推理。Qwen3把这两种能力合进了一个模型，同一个模型遇到”帮我证这道数学题”会自动进入深度思考模式，遇到”今天天气怎么样”会切回快速聊天模式。
第三，把长上下文和语言覆盖拉满。支持256K token上下文，可扩展到100万token，覆盖100+种语言和方言。
阿里没有在”低成本”这个战场上和DeepSeek缠斗，而是用一次彻底的架构升级，把战场拉到自己的优势地带——不是某一个模型最强，而是整个家族最完整、最易用、生态最厚。
Qwen3.5 / 3.6 / AgentWorld（2026年）：押注智能体时代
进入2026年，Qwen的迭代没有停。两条线值得关注：
- MoE架构常态化
2026年2月发布Qwen3.5-35B-A3B，4月发布Qwen3.6-35B-A3B和Qwen3.6-27B。旗舰尺寸全部用MoE，说明阿里认定”低激活成本+大总参数”是性价比最优解。 - 智能体（Agent）
2026年6月22日发布Qwen-AgentWorld-35B-A3B——这是一个专门为智能体场景训练的模型。下一轮AI竞争的主战场，已经不是”谁的模型答题分高”，而是”谁的模型能当agent干活”——自己拆解任务、写代码、调用API、完成多步骤工作流。
CEO吴泳铭在财报电话会上的原话印证了这个判断：
“As we see massive potential foragentic AI, we launched multiple enterprise AI agents for office and coding use cases, and we fully integratede-commerce capabilitiesinto the Qwen LLM.”
注意最后半句——“把电商能力集成进Qwen”。这是阿里独有的杀手锏：它的模型不只是一个会聊天的脑子，它可以直接调用淘宝、天猫的商品库、订单系统、支付能力。这是DeepSeek、字节、腾讯都给不了的。
全模态：Qwen Studio工作台
到2026年7月，Qwen已经不是一个”大语言模型”了。它的官网（qwen.ai）已把自己重新定位成一个全模态AI工作台——Qwen Studio，产品线铺成：聊天、图像视频理解、图像生成、文档处理、网络搜索、工具调用、代码生成。加上多框架部署——llama.cpp、Ollama、LM Studio、MLX（苹果芯片）——Qwen3几乎可以在任何硬件、任何框架上跑。
开源版本喂生态，闭源旗舰（Qwen3-Max）喂高付费API，垂直版本（Coder、Math）攻专业市场，全模态版本守应用层。这是一个”既要又要”的全家桶。
🤔四、阿里的四个反直觉选择：为什么这么选？
把上面的时间线捋顺，会发现阿里在AI上做了四个反直觉的关键选择。每个选择背后都有清晰的算计。
选择一：为什么激进开源？（连旗舰都开）
这是最核心的一个问题。阿里明明有阿里云这门卖算力的生意，为什么要把辛辛苦苦训出来的模型免费送出去？
答案藏在云计算的商业模式里。开源模型的每一次下载，都是一次免费的客户教育；每一个基于Qwen二次开发的应用，最终大概率会跑在阿里云上。你用Qwen2.5-7B在本地做原型，等你的应用要上线、要扩容、要企业级稳定性和合规的时候，你大概率会迁移到阿里云的Qwen API上——因为同源、因为省事、因为百炼平台已经把部署链路打通了。
这叫“开源换云收入”。Meta开源Llama是为了削弱对手（它没云业务），阿里开源Qwen是为了给云导流（它有云业务）。同一个动作，完全不同的算盘。
而且开源还有第二个好处：它把”模型能力”这件本来稀缺的东西变成了基础设施。当Qwen满天飞、所有人都在用它的时候，”谁家模型最强”这个问题就不那么重要了——重要的是”谁家的云能最稳定、最便宜地跑这些模型”。而这个问题的答案，阿里云有先发15年的优势。
选择二：为什么押注”公共云优先”？
吴泳铭上任后，把阿里云的战略定为”AI驱动、公共云优先”。意思是把资源向标准化的公共云产品倾斜，而不是给大客户做定制化的私有化项目。
短期是痛苦的（要放弃一些大单），但长期是对的。私有化项目每个都要单独投入人力，毛利低、不可复制；公共云是标准化产品，加一个客户的边际成本趋近于零。财报上的印证：阿里云的利润率，在收入高速增长的同时，还能维持在9%左右——因为公共云的规模效应开始释放。
选择三：为什么和苹果合作？
2025年2月13日，蔡崇信在迪拜世界政府峰会上公开确认：苹果在中国考察了多家公司后，选择了阿里巴巴。原话：”They want to use our AI to power their phones. We feel extremely honored to do business with a great company like Apple.“
底层模型为通义千问Qwen。苹果在选中阿里前，曾考察过百度（文心，但适配困难）、字节跳动和DeepSeek。
但这里有一个最重要的反转——截至2026年7月，中国区用户仍无法正式使用该功能。产品本身早已就绪（Bloomberg的Mark Gurman确认”ready for months”），卡点不在工程，而在中国国家网信办（CAC）的生成式AI审批。2026年3月30日，苹果甚至发生过一次”误推送”——Apple Intelligence在中国短暂上线数小时后立即撤回。
这个合作的意义怎么拔高都不为过：
- 品牌背书
苹果这个对供应链极其挑剔的公司，在全球第二大经济体选择阿里而非百度、腾讯、字节。 - 分发入口
Apple Intelligence是数亿中国iPhone用户的默认AI入口，一旦上线，通义千问将获得一个字节跳动都羡慕不到的分发规模。 - 监管护城河
能和苹果绑定通过CAC审批，本身就是一种监管层面的”安全垫”。
选择四：如何应对DeepSeek？
阿里没有在”低成本单点”上和DeepSeek缠斗，而是用Qwen3的全尺寸+双模式+agent能力把战场拉宽。
但更深的判断是：DeepSeek对阿里既是威胁，也是验证。
威胁在于：DeepSeek证明”小团队+低成本也能做顶尖模型”，动摇了”必须靠大厂大算力”的叙事。
验证在于：DeepSeek的成功恰恰证明了”开源才是中国大模型的正道”。百度的闭源文心在DeepSeek冲击下更显被动，而阿里和DeepSeek虽然是开源赛道上的对手，却共同把”中国开源”这块蛋糕做大了。当开源成为主流，阿里作为开源生态体量最大的玩家（458个模型 vs DeepSeek的60个），反而是最终受益者。
DeepSeek赢了一场战役，但它赢的方式，正好帮阿里赢了整个战争的叙事。
🆚五、横向对比：阿里在2026年站在什么位置？
中国AI大模型赛道至少有六七家成规模的玩家，国际还有OpenAI、Anthropic、Google、Meta在侧。我们用最简洁的方式，看清阿里在每个维度上的位置。
DeepSeek：最危险的镜像
在所有竞品里，DeepSeek是阿里最纯粹、也最危险的一个对手。因为它和阿里走的是同一条路（开源），但用更极端的方式。
阿里的开源是”全尺寸铺开”，靠大厂组织能力和云业务输血。DeepSeek的开源是”单点突破”，靠一支精锐小团队用极致工程效率把训练成本打到地板（278万H800小时训出V3）。两种打法，代表了开源路线的两个流派：规模派 vs 效率派。
但DeepSeek最大的软肋是它没有云。开发者下载DeepSeek的权重自己部署，DeepSeek赚不到钱；而开发者用Qwen的权重做原型、上阿里云部署，阿里云赚得到钱。这就是为什么DeepSeek的开源更像”学术贡献+品牌建设”，而阿里的开源是”获客漏斗”——商业模式上，两者根本不在一个维度。
不过DeepSeek的迭代速度极快：V3（2024-12）、R1（2025-01）、V3.1（2025-08）、V3.2（2025-12），并在2026年6月推出V4系列——一个1.6万亿总参数、490亿激活的巨型MoE，MIT开源。DeepSeek没有停留在”低成本小团队”的叙事里，而是在模型规模上继续加码。公司约160人独立运作，仍由量化基金幻方全资持有。
判断：DeepSeek是阿里在开源赛道上的头号对手。但在商业化基础设施（云）上落后阿里至少一个身位。长期取决于DeepSeek是否补上商业化的课——这是阿里最大的隐忧。
字节·豆包：流量怪兽
字节做AI的打法，和它做抖音一脉相承：不追求模型本身最前沿，但追求用最强的产品力和流量分发，把AI推到最多的用户面前。
数据印证了这一点：豆包最新模型为Seed 2.0（2026-02发布），闭源。但截至2026年5月，豆包累计用户3.3亿，背后的火山引擎日处理120万亿tokens。这个用户量级，是阿里所有to C AI入口加起来都难以企及的。
字节的软肋：没有阿里那样的云计算基础设施。火山引擎在体量、客户基础、政企关系上和阿里云不在一个量级。这意味着字节在”to C应用”上凶猛，但在”to B企业级AI服务”上偏弱。
对阿里的意义：不和字节拼C端流量，把AI嵌入电商主业，用阿里云守住to B阵地。
腾讯·混元：微信生态
腾讯的混元大模型走”社交数据+生态绑定”路线。核心壁垒是微信——日活超10亿的超级应用。开源策略上，腾讯2025年10月后明显加速：文本主力是Hunyuan-A13B（MoE）；最积极的开源是多模态——OCR、Image、Video、3D系列全部在HuggingFace上开放。说明腾讯的AI策略是”文本守内、多模态攻外“。
判断：腾讯和阿里更像”各占山头”——阿里强在交易和企业服务，腾讯强在社交和内容。正面冲突不如和字节激烈。腾讯云在政企市场和规模上长期被阿里云压制。
百度·文心：掉队的先发者
百度是这场AI战争里最让人唏嘘的一个。它是中国大厂里最早all in AI的——2010年代就开始重金投入，李彦宏把AI讲了整整十年。但ChatGPT爆发后，百度虽然第一个拿出文心一言应战，却逐渐在竞争中掉队。
掉队的原因有三：闭源路线失误（模型能力达不到OpenAI水平，开源/闭源两头不靠）、云计算底座偏弱、应用场景薄弱（缺电商交易、缺内容流量、搜索被AI搜索侵蚀）。
但百度在2026年做了一个值得注意的转向——ERNIE 5.1（2026-04-29发布）已转为Apache开源协议。这是在闭源掉队、被DeepSeek冲击后，被迫向”开源主流”低头的重要信号。比阿里晚了整整三年。
判断：闭源、缺云、缺场景的三重短板，足以让十年先发优势化为乌有。即便现在转向开源，失去的生态先发优势也很难追回。
华为·盘古：政企与芯片
华为的盘古大模型走政企深耕+自研算力路线。核心差异化是昇腾（Ascend）芯片——在美国对英伟达芯片出口管制的背景下，华为昇腾成了中国AI算力”国产替代”的核心选项。这让华为在政企、国企、关键基础设施客户那里，拥有阿里和腾讯都难以撼动的优势。
对阿里的意义：华为不是阿里在to C或通用云上的直接对手，但在政企市场和算力国产化这条线上，是阿里云最强的竞争者。两者”分而治之”——阿里守互联网和通用企业，华为守政企和信创。
国际对标
- vs Meta Llama
Qwen（458个模型、月下载3.22亿）已在开源模型数量和开发者采用度上反超Llama（约30-40个模型）。两者的开源动机不同：Meta是”无云业务，开源削弱对手”，阿里是”有云业务，开源导流”——阿里的动机更可持续。 - vs OpenAI/Anthropic/Google
顶尖闭源模型仍在多数基准上领先，但差距正被快速缩小——Qwen从2.5到3.6不到两年迭代了四代。在中国市场，地缘和合规因素让OpenAI等基本缺位，给了阿里天然的主场优势。
💰六、阿里云的真实位置：33%市占率，40%收入增速
模型层竞争激烈，但AI变现最终要落到云上。
市场份额：第一，而且稳得超预期
阿里云在中国大陆云基础设施市场始终是第一（Canalys季度数据）：
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| 阿里云 |
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33%（#1） |
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几个关键读数：
- 阿里云的领先是结构性的。
华为云排第二，但两者差距从2023年的14个百分点，到2025年Q1反而扩大到15个百分点——喊了两年”华为云追赶阿里云”，差距没有缩小，反而在拉大。 - 腾讯云在被蚕食。
份额从17%一路掉到10%。 -
阿里云份额33%看似比两年前略降，但收入在高速增长——份额微降是因为整个市场在扩张、运营商云在政企市场分走一杯羹。阿里云是在一个变大的蛋糕里，保持了绝对领先。 - 亚太与全球。
Gartner 2023数据，阿里云亚太第一（22.2%，超过AWS和微软）；全球IaaS第四（7.2%）。
财务成色：收入加速，AI占比攀升
阿里云（FY2026）最新季度表现：
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+38% |
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+40% |
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+57% |
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全年（FY2026）云收入RMB 1581亿，+34%。
这几个数字是理解阿里AI战略”兑现度”的关键：
- 收入加速
从两年前的低个位数增长回到Q4的38%——这个加速曲线，几乎完全由AI需求拉动。CEO吴泳铭原话：”Cloud Intelligence Group’s external revenue growth accelerated to 40%, with AI-related products accounting for 30% of this revenue.“ - AI收入占比
AI相关产品已占云外部收入的30%，”开源换云”的飞轮真的转起来了。 - 利润率维持
收入大涨38%的同时EBITA利润率还有9.1%——公共云的规模效应在释放，AI投入没有拖垮盈利。
但硬币的另一面是资本开支吞噬现金流。FY26 Q4单季度capex高达RMB 268.87亿，导致自由现金流转为净流出173亿。CFO徐宏原话：”We are confident in our business outlook and will continue to invest in AI + Cloud.“
阿里官方还承诺：未来三年投入至少3800亿人民币（约530亿美元），超过过去十年阿里在AI和云上的支出总和。
这是阿里AI战略的财务真相：用前置的巨额基础设施投入，换取AI云收入的持续高速增长。短期现金流难看；长期如果AI需求持续，这些capex会转化为未来几年的收入和利润。这是一场典型的”重资产押注未来”的赌博。
七、五个核心判断
判断一：阿里AI战略的本质是”开源换云收入”的飞轮
Qwen是弹药，阿里云是变现。458个开源模型不是慈善，是云计算的获客漏斗。开发者下载Qwen做原型→企业客户迁移到阿里云部署→阿里云卖算力和API。这条链路，在FY2026财报里得到了验证：AI相关收入连续11季三位数增长**。
**备注：阿里云AI相关产品收入单季约90亿元，在云外部收入中占比首次突破30%；这部分业务因基数较小，过去近三年同比均保持在翻倍以上（三位数区间），但云整体外部收入增速为40%，且EBITA因AI基建投入同比下滑84%。
理解了这一点，就能理解所有看似矛盾的举动：旗舰模型也开源（喂生态）、押注公共云（规模效应）、和苹果合作（最大分发入口）、巨额capex（抢算力基建）。所有动作，都指向同一个目标：把”卖AI算力”做成阿里下一个十年的现金牛。
判断二：阿里的护城河不在模型，在基础设施和时间差
模型层的差距正在被快速抹平——DeepSeek用低成本追平、字节用流量压制。单纯比”谁家模型最强”，阿里很难建立持久护城河。
但阿里真正的护城河在两层：
- 阿里云的15年先发优势
亚太最大云基础设施，33%中国市场份额，这不是钱能短期砸出来的——需要15年的客户积累、运维经验、政企关系、数据中心布局。 - 电商场景的独占数据
淘宝、天猫的真实交易数据、商品库、用户行为，是任何竞品都无法复制的应用场景。
判断三：真正的风险在应用层，不在模型层
阿里在模型和云两层都处于第一梯队。但软肋在应用层（to C入口）。字节用豆包+抖音抢走了C端AI应用的流量，腾讯用微信生态守住了社交场景，DeepSeek在开发者社区赢得了品牌。相比之下，阿里的C端AI入口（夸克、通义App）存在感偏弱。
这其实和阿里27年来的基因一致：它骨子里是to B和做生意的公司，不是to C和做产品的公司。
阿里的解法是扬长避短——不和字节拼C端流量，把AI深度嵌入电商主业，用阿里云+Qwen在to B市场建立不可替代性。苹果合作就是这种”借别人的C端入口”思路的极致体现。
判断四：DeepSeek是验证者，不是颠覆者
短期内（2025年初），DeepSeek是”低成本颠覆者”，分走了开源叙事的聚光灯。但拉长到2026年，它更像一个验证者——它用极致的工程效率验证了”开源大模型”这条路的可行性，把百度的闭源路线逼入绝境，把整个中国AI生态推向”开源为主流”的格局。
在这个开源主流化的格局里，阿里作为开源生态体量最大、且唯一有云业务变现能力的玩家，是最终受益者。DeepSeek赢了战役（单点成本和品牌），阿里赢了战争的结构（生态+变现）。
前提是：DeepSeek不补上商业化的课。
判断五：这是一场重资产赌博，市占率是长期胜负手
阿里现在的状态：收入高速增长（云+38%、AI占30%），但capex吞噬现金流（Q4 FCF净流出173亿）。
所有重资产押注未来的公司都这样——亚马逊AWS当年也是这么熬过来的。这场赌博的胜负手是：阿里云能不能保住中国云市场第一，并把AI算力的领先转化为不可逾越的规模壁垒。
从FY2026的数据看，赌局目前朝有利方向发展：收入加速、AI占比攀升、利润率维持。但这是一场马拉松，不是冲刺。
尾声
回到2009年。王坚带着团队写飞天系统的时候，没人相信中国需要自己的云计算。他被当成骗子，团队散了又聚。
17年后，那朵被嘲笑的云，跑着458个开源模型，每个季度贡献416亿收入、其中30%来自AI——还撑起了和苹果的合作、撑起了对抗DeepSeek的阵地。
这就是阿里巴巴AI故事的真正主线：它不是2023年才开始的故事，而是一条从2009年的王坚、2017年的达摩院、2023年的换帅，一路延伸到2026年Qwen3.6的长线。中间有过监管风暴的低谷、有过战略摇摆、有过DeepSeek的冲击，但”用云计算变现AI”这条主线，从王坚开始就没断过。
阿里不是中国最会做模型的，不是最会做产品的，也不是最早做AI的。但它是唯一一个把”模型开源+云计算变现+电商场景”三件事凑齐了的公司。
三件事凑齐，就是它的位置。2026年的阿里AI，不是某个榜单上的第一名，而是一个结构性的不可替代——这正是它27年长跑换来的东西。
至于能不能把这个”结构性的不可替代”转化为下一个十年的现金牛，答案写在阿里云每个季度的capex和AI收入增速里。从FY2026看，答卷是漂亮的。但考试还没结束。
本报告基于GitHub官方仓库、HuggingFace API、阿里云官网、阿里巴巴FY2026 Q4财报新闻稿、Canalys云市场季度报告、Wikipedia、TechCrunch/Bloomberg一手报道等一级源撰写。所有关键数据均经交叉核实。