3月16日，阿里巴巴正式成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由阿里巴巴CEO吴泳铭直接负责。
根据内部公告，Alibaba Token Hu将包括通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部。其中，悟空事业部首次出现在公众视野，定位为“B端AI原生工作平台，将模型能力深度融入企业工作流。
阿里把这些能力放到一个体系里推进，目标很明确，就是为AI Agent时代提前搭好基础设施。
过去几年阿里的AI力量分布在不同业务线，各自往前推进。统一调度之后，ATH就像一整套工业系统。
模型在通义，MaaS业务线会整合阿里相关技术体系，构建统一的内外部模型服务平台百炼。百炼对外部客户的商业化服务继续由阿里云提供。千问则服务个人用户，悟空进入企业办公场景，创新应用团队继续探索新产品形态。
最终完成从创造Token到输送Token以及应用Token的全流程，将AI生产、运输、消费整合在一起，达成最优解。
阿里的变化也不是无迹可寻。
第一个是近期Openclaw和Anthropic引发的AI Agent热潮。这说明AI已经进入到生产力革命的第二阶段，AI工业化体系时代。
与AI对话只是第一步，用户更希望AI可以直接完成任务，完成生产力的提升。这背后需要算力调度、平台服务、产品设计一起配合。
第二个是整合的趋势。ChatGPT刚发布的时候，谷歌一度显得有些被动，外界很多人把原因归结为技术差距。后来更多细节逐渐浮出水面，问题更多来自内部结构。
之后随着CEO将googlebrain 和Deepmind两个团队合并，新的团队才推出了Gemini这一大热产品，并逐渐形成稳定推进的节奏。也能说明当算力、模型和产品能力集中在一套体系里时，研发速度和产品推进明显加快。
再回头看此前通义实验室林俊旸的离职，也更容易理解。
作为通义实验室旗下Qwen基模技术负责人，林俊旸一直倾向于维持一支百余人规模的小团队独立运转，更接近典型的研究型团队结构。
但行业发展到现在，协同发展已经变得无比重要。只盯着模型技术，过度关注开源社区的好评和下载量，很难承载一家互联网公司的整体AI战略，也显然赢不了全球激烈的AI竞争。
如果仍然停留在“实验室小作坊”的模式，难免会低估产业层面的变化。在这一点上，林俊旸只看到眼前一亩三分地，显然对AI产业化节奏的认识相对有限。
而个人的视野与公司前进的脚步不合拍后，分手也是必然。
从产业逻辑，中国公司也更容易成长为“Token型AI公司”，核心原因在于应用密度、技术能力与算力成本形成了罕见的组合优势。
AI算力服务器的耗电量通常是普通服务器的20—50倍，电力价格几乎决定了算力成本。
而中国通过“东数西算”工程把西部丰富的廉价电力直接转化为算力，再通过高速网络输送到需求集中地区，相比传统远距离输电减少了5%—10%的能源损耗，大幅压低了算力使用价格。
据全球AI模型API聚合平台OpenRouter最新披露的周度数据，今年3月2日至8日，中国AI模型周调用量达4.19万亿Token，美国同类模型则为3.63万亿Token，这已是中国连续第二周实现反超。
在这个背景下，阿里建立以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标的新组织，恰好与中国在应用密度和算力成本上的优势形成共振，也让阿里更有机会在 AI 时代成为以Token规模驱动的平台型公司。
再看ATH，阿里的动作其实很清晰。AI研发、平台能力、应用产品组织在同一条主线上，围绕Token运转，把能力带到真实场景。
附内部公告全文——
各位阿里人：
当下正处于AGI爆发前夜。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。
面向这一历史性机遇，集团决定正式成立AlibabaToken Hub（ATH）事业群，建立以“创造 Token、输送 Token、应用Token”为核心目标的新组织。
Alibaba Token Hub事业群由我直接负责，强化各AI业务战略协同，以AI重塑工作方式，保持敏捷组织。具体业务包括：
通义实验室：创造领先的多模态模型，不断追求基础模型能力上限，为集团和业界提供最领先模型。
MaaS业务线：构建高效开放的模型服务平台和技术体系，支撑全行业AI生态。
千问事业部：打造最好的个人AI助手。
悟空事业部：打造B端AI原生工作平台，将模型能力深度融入企业工作流。
AI创新事业部：探索各类AI创新应用，快速验证新模式、新市场。
以上调整即日生效。一起全力以赴！
吴泳铭
2026年3月16日
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