马云痛失一员大将
出品 | 电商Pro作者 |赵云合
“永远不可能有人跟你一直走到底。企业向前奔跑，一部分早期坚守的老朋友会掉队。”马云很早就看清了企业人员流动的现实，对老将的离开也持坦然的态度。
据知情人士透露，原阿里云计算平台首席架构师、PAI 平台负责人林伟（P10），已经在近期正式离职，接下来或将选择创业。
早在2015年，林伟加入阿里，彼时马云还是阿里董事局主席。可以说，他是跟随马云打拼过的老将，在阿里任职时间长达11年。
然而，11年的职业生涯，如今说放下也就放下了。这不禁让人疑惑：林伟为什么会离开？
阿里11年老将被曝离职
林伟的实力是有目共睹的。
此前，他在微软工作了约10年，先后参与大数据平台Cosmos和Scope的研发，成果主要集中在分布式系统和大数据计算。
到了阿里，他参与PAI、MaxCompute和DataWorks等平台的技术规划与架构演进。
这些平台藏在云服务后台，很少像千问一样直接面对普通用户，却决定着企业能否完成数据处理、模型训练，并将 AI 部署应用于客服、营销、制造等实际业务场景。
图源：微博
其中，林伟负责的PAI，位置尤其特殊。
据现有报道，PAI既要支持阿里内部的模型研发，也要面向阿里云企业客户提供机器学习服务。服务器提供算力，Qwen提供模型，企业客户则需要一套平台完成数据处理、训练、评测和部署。PAI承担的，正是把这些环节接成生产流程的工作。
底层平台的研发周期长，很多经验没有办法完全写进流程文件。架构为什么这样设计，哪些环节容易出现瓶颈，内部模型团队与外部客户如何协调，都需要依靠团队长期磨合。
核心负责人的变动，虽不至于让成熟平台直接停摆，但会考验继任负责人与原有团队能否完成完整的经验交接。
不过，截至发稿，阿里官方还没有对这件事做出公开回应，林伟本人也没并未对外公布离职以及离职原因。
其实，林伟之外，阿里AI团队今年已经经历过多次人员变化。
今年3月，Qwen技术负责人林俊旸离职。阿里CEO吴泳铭随后在内部邮件中确认，公司批准了他的辞职，并将成立基础模型支持小组，继续增加研发投入和人才引进。此后还有部分Qwen成员通过个人社交账号披露新去向。
图源：X
值得关注的是，这些人的离职集中发生在阿里调整AI业务组织架构的阶段，团队工作接续因此受到更多关注。
2026年以来，阿里先后成立ATH事业群、升级通义大模型事业部，又合并成立Token Foundry事业部，半年内完成三轮组织架构调整。
阿里的调整有着更深层次的战略意义。过去，基础模型在实验室研发，模型服务由云团队负责，千问等应用又属于不同产品团队。一项模型能力想要走向企业客户或普通用户，需要经过多层沟通。
阿里现在试图把模型研发、平台服务和应用交付放得更近，让客户需求可以更快反馈给技术团队，新模型也能更快进入云服务和消费产品。
组织链路缩短，但内部协同效率未必立刻提升。岗位职责、考核目标和汇报关系发生变化后，团队需要重新适应。这个阶段如果再遇到核心人员离开，项目接续的压力就会更加明显。
阿里眼下要做的，是证明AI能力已经沉淀在组织中，可以由团队持续推进，而非依赖少数技术人员。
阿里押注AI，全力冲刺
组织负责承接项目，资金保障投入周期。技术体系想要落地，离不开组织架构作为载体；而大额稳定的资金投入，能够为漫长的技术试错与迭代预留充足缓冲空间。
早在2025年2月，阿里宣布未来三年至少投入3800亿元，用于AI和云计算基础设施。今年8月，阿里公告显示，公司计划按每股112.70港元发行7.1亿股新股，预计净募集资金约800亿港元，所得款项准备全部用于全栈AI能力和基础设施。
图源：阿里公告
基础设施需要提前布局建设，模型训练与推理会持续消耗算力，但客户收入却需要逐步兑现。阿里既要维持电商、即时零售、海外业务的正常资源投入，也要给 AI 业务预留充足试错周期。
投入能不能继续，首先要看云业务能否收回一部分成本。
阿里2026年6月季度财报显示，AI云与算力服务收入达到484.37亿元，总收入及外部客户收入同比都增长45%。其中，AI相关产品收入为123.76亿元，同比增幅连续第12个季度超过100%。
亮眼增速印证AI市场需求快速释放，但细看收入结构不难发现，阿里云大部分营收依旧来自传统云业务。AI业务虽已产生实际订单，但尚不足以独立覆盖巨额基建投入。
当前阿里云的营收基本盘仍扎根底层算力。企业训练模型、运行智能体，需要租用GPU、存储与网络，模型调用频次越高，云平台收入越高。这条变现路径现金流链路最短，却高度依赖数据中心与服务器的持续重资产投入。
在算力底座之上，阿里商业化正在向上层产品延伸。Qwen大模型依靠 API 获取收入，PAI 与MaaS则一站式承接企业的数据处理、模型训练和应用部署工作，企业无需自建整套技术体系，阿里可同步赚取模型调用、工具平台、云资源多重收益。
即便 Qwen 选择开源，同样暗藏商业逻辑：开发者可以低成本试用模型，等到项目落地生产，便会产生部署运维需求，阿里希望将这部分流量沉淀到阿里云。不过开源只是引流手段，想要留住客户，云平台还得在性能、价格与服务上具备竞争力。
除面向 B 端，阿里也在挖掘 C 端变现潜力。千问推出分级会员与按量计费模式，设置19元、49元、128元三档月费，视频生成等能力额外收费。
图源：千问
C 端收入变现直接，但市场竞争激烈，问答、写作类免费工具众多，千问不能只靠用户尝鲜，必须输出高频且实用的功能，才能维持会员留存。
阿里更为擅长的变现场景，依旧扎根电商交易。今年 5 月千问与淘宝全面打通，对接淘宝天猫超 40 亿件商品，用户直接说出预算、用途、偏好，即可让 AI 完成选品、比价、下单，后续还能查询物流、处理售后。
传统购物依靠关键词搜索，用户挑选商品需要反复调整搜索词、翻阅大量商品页面。而 AI 能够拆解复杂需求，在商品库中完成匹配，一旦切实降低用户筛选成本，就有望重塑购物查找习惯。
同时交易数据又会反向校验AI推荐效果，成交、退款、复购等行为，比单次点击更能反映真实诉求，阿里沉淀的商品、评价、售后数据，在此充分发挥价值。
商家同样身处这场变革之中，AI可承接图文生成、客服接待、广告投放等工作。商家调用模型，可为阿里带来云业务收入；精准 AI 推荐又能拉动广告与交易营收，实现云业务与电商双向导流。
但交易场景也伴随新难题：AI推荐逻辑、广告标识、用户数据授权、售后责任划分，都直接决定用户是否敢把购物交给AI智能体，平台既要提升体验效率，也必须厘清权责边界。
整体来看，B 端要拓展客户与调用规模夯实营收，C端重在培育用户习惯，转化会员与交易。PAI、Qwen、千问分工明确，任何一个环节衔接不畅，都会拖慢巨额AI投入的回本节奏。
AI竞争加剧，巨头互相追赶
国内大厂已经走出不同的AI路线。
阿里把芯片、云、PAI、Qwen和电商放在一起，收入可以来自算力与模型，也可以回到商家服务和消费交易。阿里手里的业务够多，协调起来也更费力。
字节依靠豆包连接个人用户，火山方舟和火山引擎则面向开发者与企业。火山引擎2026年FORCE大会页面显示，豆包大模型日均Token使用量达到180万亿。使用规模已经处于较高水平，接下来要看企业付费能否跟着调用量一起增长。
京东把更多精力放在供应链和设备上。京东二季度研发费用为73亿元，同比增长37.7%。同期，JoyInside已与近200个品牌合作，京东工业在采购到履约的流程中部署了70多个AI智能体。
阿里拥有云和交易，字节拥有模型调用与消费流量，京东拥有供应链、物流和产业客户。三家公司都在投钱，也都在寻找最适合自身资源的收入出口。
AI 竞争发展到当下，模型榜单只能评判模型能力强弱；长期胜负，要看谁能留住核心人才、控制算力成本，把 AI 落地到可持续付费的业务场景当中。
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