Alibaba realiza un cambio estratégico en el desarrollo de IA, pasando de perseguir un ecosistema de código abierto a centrarse en la monetización comercial, los principales miembros del equipo de Qwen, como Lin Junyang y Hu Binyuan, dejaron la empresa debido a diferencias estratégicas, y el ex CTO de Alibaba Cloud, Zhou Jingren, asumió el liderazgo. El CEO Wu Yongming estableció "Alibaba Token Hub" y formó un comité de estrategia de IA, alineando claramente el desarrollo de modelos con los objetivos de ingresos del negocio en la nube, con una orientación clara hacia MaaS y la comercialización prioritaria.

La lógica de la transformación es una decisión muy acertada en el contexto actual; aunque la apertura de Qwen ha ganado buena reputación entre desarrolladores globales, el modelo en sí no genera ganancias. La mayor parte de los ingresos de Alibaba Cloud AI proviene todavía de la venta de capacidad de GPU, con una proporción muy pequeña y márgenes estrechos en MaaS, y aunque tienen capacidades de modelos de primera línea y una gran cantidad de GPU, las ganancias son escasas, lo cual es insostenible y puede fracasar en el negocio.
Tras la reforma, la estrategia de Alibaba en IA se ha alineado con la de ByteDance, cuyo modelo de negocio desde el principio fue cerrado, y Volcano Engine se construyó inicialmente en torno a la monetización de IA. La llamada a Token es la número uno a nivel mundial, liderando la monetización de tokens, aunque su capacidad de modelo no sea la primera, su tasa de conversión no es inferior a Qwen.
El costo de la transformación fue la salida de Lin Junyang, la figura clave en la comunidad de código abierto de Qwen, cuya partida podría socavar la confianza de la comunidad y provocar una fuga de talento en cadena. Más importante aún, competidores como MiniMax y Zhipu ya han superado a Qwen en generación de código, y la capacidad del modelo en sí está bajo presión. En este momento, cerrar el código, si el producto no es lo suficientemente fuerte, hará que los clientes cambien a productos competidores. Además, Volcano Engine de ByteDance crece rápidamente, y ya ha tomado la delantera en el modelo de ventas en la nube impulsado por consumo de tokens, con márgenes de ganancia mucho mayores que los de Alibaba Cloud en la venta de GPU.
Por lo tanto, mirando hacia el futuro de la IA en Alibaba, lo más probable es que elijan una estrategia de "modelo insignia cerrado + integración profunda con servicios en la nube", similar al modelo de Microsoft Azure + OpenAI, o Anthropic + AWS. La combinación de modelos propios puede generar mayores márgenes, en lugar de desperdiciar recursos en vender capacidad de GPU.
Al mismo tiempo, priorizar la implementación de IA en escenarios de comercio electrónico. La apertura de código no será abandonada por completo; se puede seguir el ejemplo de Google, con modelos de élite cerrados y aplicaciones propias, y modelos pequeños de código abierto. La explosión de agentes en esta ola ha desbloqueado toda la cadena de monetización de IA, y el consumo de tokens generado por agentes de IA supera ampliamente al de los chats tradicionales. La cultura empresarial de Alibaba no se basa en usuarios finales, sino en la adopción por parte de usuarios B2B; si pueden posicionarse en plataformas de agentes a nivel empresarial, el techo de MaaS se elevará considerablemente y los márgenes de ganancia mejorarán notablemente.
Un ejemplo más fácil de entender: el poder de cálculo es una mina de oro, y antes Alibaba subcontrataba las herramientas y la mina a otros, además de abrir el método de minería, ganando alquileres y tarifas por herramientas. Pero cuando el precio del oro subió, Alibaba decidió que era hora de hacerlo por sí mismo.
En resumen, la dirección es correcta; el éxito o fracaso dependerá de si la capacidad del modelo puede reconstruir la ventaja. La situación actual es similar a la de Kimi en su momento, donde la clave fue centrarse en I+D. Kimi en su transformación dejó de lanzar productos y pasó de modelos cerrados a abiertos. Pero para las grandes empresas, mantener modelos insignia cerrados puede ser la mejor estrategia, ya que cuentan con suficiente capacidad de cálculo para monetizar y tokenizar. Además, si la colaboración entre comercio electrónico y nube de Alibaba puede realmente completar el ciclo comercial y vender esta solución a clientes B, será un gran paso adelante.
En este punto, hay que admirar a ByteDance, que desde el principio pensó claramente en su estrategia: no seguir ciegamente la tendencia de modelos abiertos, sino acumular tokens, aplicaciones propias y usar tokens internamente, y una vez que la estrategia esté consolidada, vender esta solución a través de Volcano Engine para completar el ciclo comercial. La transformación de IA y los ajustes en la estructura organizacional solo reflejan que ByteDance ha llevado a cabo la estrategia que ya tenía desde el principio.