文 | 版面之外，作者｜画画很少有公司，会把一个技术词写进组织结构。但 3 月 16 日，阿里巴巴做了一件这样的事情。公司宣布成立一个新的事业群：Alibaba Token Hub（ATH）。这个事业群将由阿里巴巴 CEO 吴泳铭直接负责。在内部信里，他给这个新组织定义了三个任务：创造 Token、输送 Token、应用 Token。如果只看这封信，这似乎是一场普通的 AI 业务整合。但真正值得注意的不是组织结构，而是这个词：Token。过去一年，AI 行业讨论最多的，是三个问题：模型能力、算力规模、AGI 的可能性。很少有公司把 Token 当成战略核心。但有一个例外。过去两年，字节旗下火山引擎几乎在所有 AI 发布会上，都在强调一个概念：AI 的商业模式是 Token 消耗。2025年底，火山引擎总裁谭待在年度大会上公布了一组数字：这些数字背后，是字节用两年时间建立起来的一套 Token 经济逻辑。如今，阿里似乎也开始用同样的语言描述 AI。问题是：为什么是现在？以及一个更大的问题：为什么是阿里？如果回看过去两年的 AI 竞争格局，这家公司既不是最早进入大模型赛道的一批，也不是最激进的一批。但它却做出了一个非常像"平台公司"的动作：围绕 Token 重组组织。这背后其实指向一个更大的问题，阿里可能正在尝试完成它历史上的第三次平台化。1、第三次平台化，阿里不想再迟到如果把阿里 26 年的发展史拉开来看，会发现这家公司经历过三次关键跃迁。每一次跃迁，本质上都是一次平台化。第一次平台化：交易平台1999 年，马云在杭州创立阿里巴巴。最初的想法非常简单，让中国的中小企业可以在互联网上做生意。后来，淘宝和天猫逐渐形成一个庞大的电商体系。阿里在那一阶段做的事情，是把分散的商家和消费者组织在同一个市场里。这个平台的核心资源是：商家。只要有足够多商家，消费者就会出现，只要有足够多消费者，商家就会继续进入。这种网络效应构成了阿里的第一次平台化。但这背后有一个更深层的逻辑，阿里并不真正"卖东西"，它卖的是交易发生的场所。它的价值不在于库存，而在于连接。这个认知，在后来深刻影响了阿里的每一次战略选择。第二次平台化：算力平台第二次平台化发生在云计算时代。2009 年，阿里成立阿里云。当时中国互联网企业大多仍在自建机房，云计算看起来像一个遥远概念。但阿里判断，未来互联网公司不会自己搭服务器。于是阿里云开始提供一种新的基础设施：计算能力。企业不再购买服务器，而是按需购买算力。随着移动互联网和数字化企业增长，阿里云逐渐成为中国最大的云计算平台之一。在这一阶段，阿里的核心资源从商家变成了：算力。有意思的是，这两次平台化有着相似的结构，都是从“我卖什么”转变为"我提供什么基础能力"。商家不用自建渠道，只需入驻淘宝，企业不用自建机房，只需调用阿里云。每一次，阿里都在做同一件事：把原本分散的、需要大量自建的能力，集中化、基础设施化，然后对外开放。第三次平台化：AI平台而现在，阿里似乎正在尝试第三次平台化。这一次，它选择围绕一个新资源：Token。在 AI 模型中，Token 是模型处理信息的基本单位。一次问答、一次生成、一次推理，本质上都是 Token 的消耗。如果未来世界真的会出现数十亿 AI Agent，正如吴泳铭在内部信中所描述的那样，那么 Token 就可能成为一种新的生产资料。但问题在于，这次平台化发生在一个阿里并不领先的时代。2、阿里的焦虑在 AI 竞赛里，阿里并不是最早的一家公司。2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT 之后，大模型竞赛迅速升温。中国公司中，最早掀起模型讨论的是百度的文心系列。随后，字节跳动迅速推进 AI 产品和模型生态。阿里虽然推出了通义系列模型，但整体节奏相对谨慎。这家公司长期以来更擅长的平台建设，而不是技术竞速。与此同时，阿里内部的 AI 组织也存在复杂结构。不同业务线都有自己的 AI 团队，电商、云、企业服务、内容……这些团队之间的协同并不总是顺畅。今年3 月初，阿里通义千问负责人林俊旸突然在社交媒体宣布卸任，一句"me stepping down. bye my beloved qwen."这个消息引发外界震动。随后，多位千问技术团队核心成员相继宣布离职，包括 Qwen 后训练负责人、Qwen 核心贡献者。这场人员震荡，暴露出阿里 AI 内部的深层矛盾：不只是人才流失，更是组织与技术路线之间的张力。AI 业务的分散，使得阿里很难形成统一生态。这也是 ATH 成立的一个直接背景。与其让不同团队各自发展 AI，不如把核心能力集中到一个平台中。这次整合的范围相当完整，ATH 事业群涵盖五个核心板块：换句话说，ATH 并不只是一次组织合并，阿里是要把 AI 从各自为战的分散状态，重新拉到同一条链路上来。3、Token 为什么是一场平台战争Token 本身并不是一个新概念，但它正在成为 AI 产业的商业单位。在海外，这种趋势已经非常明显。例如 Microsoft 与 OpenAI 的合作，本质上就是围绕 Token 构建商业模式。企业通过 API 调用模型，每一次调用都会产生 Token 消耗。于是 Token 成为新的计费方式。另一边，Google 也在做类似事情。它的 Gemini 模型通过 Google Cloud 向企业开放，同样以 Token 为计费基础。换句话说，AI 服务的核心单位，正在从算力转向 Token。这也是为什么字节过去两年不断强调这个概念。火山引擎的逻辑非常简单，企业不需要购买软件。企业只需要调用模型。调用越多，Token 消耗越多。这就像云计算时代按算力付费。但颗粒度更细。更重要的是，Token 背后隐含的是一种新的竞争维度，不是比谁的模型更强，而是比谁能让更多人、更高频地消耗 Token。这是一场关于使用密度的战争。从这个角度看，Token 平台的核心护城河不是模型能力，而是生态黏性。就像当年淘宝的护城河不是某件商品，而是那个让无数商家和买家反复回来的场域。4、它不是在做AI，是想抢地基如果只看表面，这次调整似乎是 AI 组织整合。但更深层的目标可能是：重新成为平台。阿里的历史经验告诉它一件事，在互联网产业里，真正长期的优势来自平台。电商平台、云计算平台，它们都具有一个共同特征：控制关键资源。电商平台控制商家资源。云平台控制算力资源。而在 AI 时代，新的关键资源可能是：Token 流量。谁能让更多企业在自己的平台上调用 AI，谁就能掌握 Token。但这并不是一条轻松的路。阿里要打赢这场平台战争，至少需要跨过三道门槛：第一，模型能力必须足够可信没有人会在一个二流模型上构建核心业务。通义千问的开源策略给阿里积累了开发者生态，但与 OpenAI、Google 的差距仍然存在。ATH 能否持续推进模型能力的提升，是平台成立的前提。第二，To B 的路径必须跑通ATH 里最值得关注的，其实是那个低调出场的"悟空事业部"。这是阿里第一次把 B 端 AI 原生平台单独立出来，独立运营。企业级 AI 应用的商业化，历来是中国互联网巨头最难啃的一块骨头。悟空能走多远，直接决定了 Token 消耗的上限。第三，开放生态必须真正开放平台的价值来自网络效应，而网络效应来自第三方的参与。阿里云的 MaaS 业务线如果能真正成为行业的模型服务基础设施，ATH 就有可能复制当年阿里云的成功路径。但这需要阿里克制住"什么都自己做"的冲动。5、下一个十年，赢家先控制Token如果把视角再拉远一点，会发现 AI 产业正在进入一个新的阶段。最初的竞争是模型能力。后来变成算力投入。而现在，越来越像一场平台战争。未来的企业软件，可能不再是传统 SaaS。而是 AI Agent。每一个 Agent 在运行时，都需要消耗 Token。于是平台公司最重要的任务变成：创造 Token 消耗场景。个人助手、企业自动化、智能客服、代码生成...这些应用都会消耗 Token。而平台的价值，就来自这些持续发生的消耗。这个逻辑，其实和当年互联网的流量非常相似。当年的平台竞争，本质上是在争夺用户的注意力时间。而现在，AI 平台争夺的是一种新的"使用时间"，Agent 的运行时间，也就是 Token 的消耗量。不同的是，AI Agent 的 Token 消耗不依赖人类的情绪、兴趣、或习惯，它是程序化的、持续性的、可扩展的。一旦企业把工作流建立在某个 Token 平台之上，切换成本极高。这种锁定效应，比当年的流量平台更深、更持久。当然，这条路并不只有阿里在走。腾讯云、百度智能云、华为云都在构建自己的 AI 服务层。国际上，AWS、Azure、Google Cloud 的竞争更是已经进入白热化阶段。平台战争的终局，未必只有一个赢家。但可以确定的是，这场战争会在未来 3-5 年内，决定下一代互联网基础设施的格局。【版面之外】的话：阿里围绕 Token 重组组织，可能只是一个开始。它真正的目标，是构建一个新的平台。在阿里的历史上，CEO 直接负责某个新事业群的情况并不常见。这种安排，意味着 ATH 不只是一次技术整合，而是一次集团级的战略压注。但这场平台战争仍然刚刚开始。AI 产业仍在快速变化，没有人能够确定 Token 是否真的会成为未来的核心资源。唯一可以确定的是，阿里已经押注在这个方向上。如果 AI Agent 真如很多人预测的那样，成为下一代软件形态。那么未来互联网最重要的资源，可能不再是流量，也不再是算力。而是另一种东西：Token。更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App