文 ｜ 阑夕
Qwen3的发布，除了再次引起行业震动之外，也从此终结了「阿里是不是一家AI公司的讨论」的所有讨论。
或者说，在成为开源大模型领域的全球第一并持续屠榜以来，阿里已经不需要再去过多解释它在AI行业的投入决心，因为实际产出的份量已经远远大于构建故事。
2023年3月，距离ChatGPT上线不到4个月，马云就在阿里在杭州投资的民办学校里，谈到了AI技术带来的挑战，虽然主题落在教育上，但「我们要用人工智能去解决问题，而不是被人工智能所控制」的主张，已是不乏言外之意。
但是，再夸张的想象，当时也不至于预判到阿里会在马云的授意下，以如此坚决的态势投入到转型AI的路线上，同期的国内互联网公司，除了业务冲击更加敏感的百度之外，大多数都还在观望和试探，而阿里已经通过更换CEO、停止拆分计划等一些列雷霆手段，完成了对AI时代的备战。
这么理解固然有些后视镜的视角，然而如果没有草蛇灰线的提前布局，就不可能得到伏脉千里的丰收结果，至于起点和终点之间存在的巨大的不确定性，与其说是阿里这家公司正在克服的困难，不如说是整个中国AI行业都注定、也必须越过的山丘。
好在有DeepSeek、有千问、有越来越多的国产先进模型站了出来，一步步的改写了从技术到资本的判断路径，直到全面迎来这场爆发的季节，扭转悲观，痛饮回报。
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年初98策略，阿里的CEO吴泳铭宣布集团将在未来三年内，投入超过3800亿人民币，用于建设云和AI硬件基础设施，总额超过去十年总和。
这个数字之大，不但创下了中国公司的同类投资纪录，也几乎等同于阿里最近三年的累计利润，换句话说，阿里相当于是要把三年里赚到的钱，全都赌在为AI铺路这件事情上。
这也意味着「杰文斯悖论」可能确实存在，这是边际经济学的开创者威廉·斯坦利·杰文斯提出的概念：当技术进步提高了效率，资源消耗不仅没有减少，反而激增，比如瓦特改良的蒸汽机让煤炭燃烧更加高效，但结果却是煤炭需求飙升。
换句话说，DeepSeek对于训练费用的极致优化，本身并不会导致「缩衣节食」的趋势，相反，因为门槛降低得足够多，只会刺激更多的应用和服务主动选择「AI化」。
但另一方面，阿里的董事长蔡崇信又在一场会议上警告西方科技巨头在投建数据中心上「毫无节制」的行为，随即Meta的LlaMa 4就应声而至，在举世瞩目中「拉了一坨大的」。
看上去，吴泳铭的坚决和蔡崇信的怀疑似乎是相互矛盾的，但考虑到亚马逊、Meta、谷歌等公司几乎都计划在一年内就花烧掉数倍于阿里将在三年里用完的资本开支，这种恐慌和狂热夹杂的情绪，在容错率更低的中国人看来是难以理解的。
重要的是，阿里的AI战略同时融合了瑰丽的想象和严谨的务实两种能力，该花的钱每一分都必须花出去，该听到的响声一个都不漏过，这为阿里的「重估叙事」带来了便于理解的亮点，资本市场在为梦想买单时可以非常慷慨，前提是能分辨价值和泡沫。
这也体现阿里在研发大模型时的成果上：
235B的旗舰版千问3模型部署起来差不多需要4张H20，作为对比，满血版DeepSeek-R1一般需要16张H20可以跑满，从成本来看，Qwen3甚至做到了以便宜著称的DeepSeek-R1的30%左右，包括0.6B、1.7B、4B、8B、14B等全尺寸分类，对手机、智能眼镜、智能驾驶、人形机器人等智能设备和场景的部署也更为友好。
以及千问3可以自适应思考模式和非思考模式的调用场景98策略，判断在回应用户时需要调用多大的算力，这对企业来说是非常明确的刚需，考虑到开源的真正价值在于产业生态层面，在让更多企业都能商用最强大的模型方面，阿里已经「托举」到了极限水平。
美国同行的星辰大海固然值得尊敬，但在正确答案并无标准化的时代，阿里和其他中国AI公司都在探究着另一种可能性，就像马云早前说的——「我们要用人工智能去解决问题，而不是被人工智能所控制」——AGI也好，ASI也好，追求它们的意义，在于能够落到实处，为己所有，促进繁荣。
理解了这条原则，也就能够理解吴泳铭和蔡崇信的内在一致性，阿里当然想要成为一家的AI公司，所以才要更加懂得如何驾驭AI，以及拒绝本末倒置的被AI这个概念绑架，把资源花在实处，让市场来做出回答。
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根据斯坦福大学早前发布的一份人工智能指数报告显示，78%的中国受访者对于AI的发展持乐观态度，高居世界榜首，而美国只有35%的受访者表示出同样的乐观。
同为AI大国，如此反常的对比，其实能够体现产业侧重的不同，美国的科技公司因为占有着最雄厚的资金和人才，必须最大限度地报之以歌，将打造出一个理想国的愿景放在首位，于是一众大佬们不是言必称AGI，就是把e/acc挂在名字后面，意思是彻底拥抱新的技术，哪怕它会瓦解现有的秩序。
但是，从业者的空前积极和老百姓的满腹疑虑，构成了AI在美国的割裂情景，全球最先进的积水水平和全球最靠后的民众心态，或许说明了在脱离群众之后，AI进步的合理性也不那么天经地义了——当大佬们都在期盼着它能替代普通人的庸常劳作，那么作为一个即将被替代的人，又怎么会对这个似乎无所不能的竞敌产生好感呢？
虽然中国也并非可以超脱于这种潜在的矛盾之外，只是在我们这几代人的经历里，近三十年来受到技术和开放红利的记忆更加深刻，加上诸多产业政策的确为国家和社会带来了富强的结果，所以在面对AI这种变革时，中国人有着天然的信心。
跨国材料巨头3M也在解释中国对于AI的应用程度明显高于全球平均水平时说得非常直白：「中国2022年工业机器人安装量超过29万台，安装数量中国是第一，第二是日本，后面十多个国家加在一起大概都达不到中国的数量，所以看到中国对自动化对生产的自动化的需求是非常大的，这是对AI应用非常良好的一个体现，因为存在确实的需求。」
这同时也解释了作为中国AI公司第一梯队的阿里，在多个关键时间的判断，从和DeepSeek一样、甚至更早的开源选择，到为企业提供云和技术供给，再到解决中国区iPhone的AI落地方案，这种生态级的AI布局，含金量一直还在上升。
更不用说通义千问系列模型也帮助夸克、钉钉等自家产品用AI「重做了一遍」，已经成为了压舱石一般的存在，意义重大。
如果说过去十年中国互联网的关键词是「移动化」，那么未来十年的主题曲大概只会是「智能化」，和美国相比，中国暂且落后的软性障碍在于「嘴上说得想要，身体却很诚实」：从月活跃用户规模来看，仅是ChatGPT一款产品，就超过了中国AI产品的前十名之和。
这才是「任重道远」的实质所在，尤其要考虑到，AI竞赛没有终点，那3800亿只是一张入场券，真正的考验在于能否持续把技术优势转化为商业动能，更重要的是，让大家真实的享用到进步带来的福祉，而不是追赶不上的恐惧。
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在Qwen3的官方介绍里，有这么一条判断被写明了：
「我们认为，我们正从专注于训练模型的时代过渡到以训练Agent为中心的时代。我们的下一代迭代必将为大家的工作和生活带来有意义的进步。」
这多少有些「细思恐极」的味道，在前沿研究的成果里，阿里似乎看到了一小段AI的未来，尽管Agent确实是近年以来的行业热门，但它对计算资源的剧烈消耗，完全利好能够同时提供模型和云的复合型厂商。
用AI再造一个阿里，或许尚且言之过早，但靠AI重造一次阿里云，这是已经发生的事实，在万物AI化的未来，云是最核心的能源，从这个角度来看，云+AI之于阿里形成了一套组合拳，单兵武器和航母群列并行的特点，才是国产AI公司的独有生态位。
千问3的突破，或许只是这个宏大叙事的开篇，但至少，阿里证明了另一件事：在中国互联网的字典里，「卷」也可以不是贬义词——卷技术、卷成本、卷生态，卷出一个属于中国AI的黄金时代。
至于这场「豪赌」的结果？不妨用网友的段子收尾：
「以前会觉得阿里像中年大叔，手握淘宝支付宝98策略，保温杯里泡枸杞，现在一看，人家早把枸杞换成了氮泵，带着云和AI去健身房撸铁了。」
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