作者|苗正卿
題圖|阿里國(guó)際
" 垂直 Agent 的機(jī)會(huì),比垂直模型的機(jī)會(huì)要大很多。但關(guān)鍵點(diǎn)在于,要想明白用垂直 Agent 解決什么行業(yè)問題,從問題出發(fā)做上下文工程,并且做減法。" 阿里副總裁、阿里國(guó)際 AI Business 負(fù)責(zé)人張凱夫(花名:凱夫)對(duì)虎嗅表示。
虎嗅獨(dú)家獲悉,阿里國(guó)際內(nèi)部在 2024 年把 AIGC 作為關(guān)鍵方向后,于 2025 年開始把焦點(diǎn)向 Agent 轉(zhuǎn)移,其中包括可以進(jìn)一步降本增效的電商工作流 Agent。目前,阿里國(guó)際內(nèi)的 AI 布局包括了多模態(tài)模型 Ovis、超過 60 種場(chǎng)景的 AI 應(yīng)用以及正在推進(jìn)中的 Agent 工具。
虎嗅了解到,針對(duì)這些 AI 能力,阿里國(guó)際內(nèi)部的考核與評(píng)估體系是基于 " 實(shí)際貢獻(xiàn)為導(dǎo)向 " 的指標(biāo)而進(jìn)行的。凱夫向虎嗅表示,這些 AI 工具、AI 能力、AI 項(xiàng)目,都要能夠證明確實(shí)可以帶來降本增效、利潤(rùn)提升,他日常和財(cái)務(wù)會(huì)密切對(duì)齊相關(guān)進(jìn)度。
" 有三個(gè)方向:其一是 AIGC 提高了素材質(zhì)量和轉(zhuǎn)化率,帶來更高 GMV;其二是通過 AI 自動(dòng)化降本;其三是基于 AI+ 人,在同樣投入的前提下,產(chǎn)能變高了。我們對(duì)商家和內(nèi)部降本增效的思考方式,基本上以這三點(diǎn)為方向。" 凱夫說。
AI 對(duì)阿里國(guó)際的業(yè)務(wù)影響是明顯的。以阿里國(guó)際基于通義大模型為基座強(qiáng)化訓(xùn)練出的 Ovis 模型為例,2024 年四季度該模型日均調(diào)用量超過 1 億次,而到了 2025 年上半年,這一數(shù)據(jù)已經(jīng)超過 10 億次。而在成本和收入環(huán)節(jié),阿里國(guó)際相關(guān)的 AI Agent 已經(jīng)讓退款成本同比下降 15%,廣告投放 ROI 同比提升 5%。據(jù)悉,目前阿里國(guó)際 AI 提供的 SEO 占到了整體 SEO 的近 4 成。在今年的世界人工智能大會(huì)上,阿里國(guó)際的 AI 解決方案獲得了大會(huì)的卓越人工智能引領(lǐng)者(Super AI Leader,簡(jiǎn)稱 SAIL 獎(jiǎng))。
值得注意的是,在阿里體系內(nèi),凱夫除了負(fù)責(zé)阿里國(guó)際的 AI 工作之外,也負(fù)責(zé)淘系的 AI 和搜索推薦工作。凱夫認(rèn)為,在 ToB 和 ToC 端,AI 所帶來的機(jī)會(huì)和確定性是有所不同的。
" 在 ToB 端,路線是非常確定的,降本增效是一個(gè)明確的方向;在 ToC 端 , 我在看兩個(gè)事情,其一是 AI 對(duì)搜索推薦廣告本身的改造,這個(gè)方向是非常明確的,其二是如何用 AI 重構(gòu)電商,這還需要探索。" 凱夫認(rèn)為,一個(gè)共性的邏輯是,當(dāng)下在 AI 圈,只有兩種生存路徑:" 最通用 " 的或者 " 最垂直 " 的,中間派是沒有生存壁壘的,前者能做的人很少,垂直可能有更廣泛的機(jī)會(huì)。
阿里國(guó)際 AI Business 發(fā)展歷程
2023 年 4 月 成立 AI Business,開始研究跨境電商全鏈路的 AI 解決方案
2023 年 11 月 阿里國(guó)際 AI 開放平臺(tái) Aidge 開啟內(nèi)測(cè)
2024 年 7 月 阿里國(guó)際的 AI 調(diào)用量突破日均 5000 萬次
2025 年 2 月 調(diào)用量突破日均 6 億次
2025 年 5 月 阿里國(guó)際 9 篇論文被收錄進(jìn) 2025 年 ACL(國(guó)際計(jì)算語言學(xué)年會(huì))
2025 年 7 月 阿里國(guó)際 AI 調(diào)用量突破日均 10 億次
凱夫也對(duì)正在激變的 AI 世界抱有期望和擔(dān)憂。" 我最近兩個(gè)月,用于 AI 工具上的花費(fèi)可能超過 2000 美元 / 月,Claude 4 發(fā)布后我立刻就用了,說實(shí)話我用完覺得奇點(diǎn)來了。"
他說最近在一次內(nèi)部分享上,他面對(duì)眼前的新入職工程師、實(shí)習(xí)工程師說了一些肺腑之言," 我告訴他們,5 月 23 日 Claude 4 發(fā)布,意味著這個(gè)世界被改變了。AI Coding 的出現(xiàn),對(duì)于年輕工程師而言有機(jī)會(huì)也有挑戰(zhàn),它對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)、工程品位的要求非常高。它其實(shí)取代的正是簡(jiǎn)單的‘寫碼能力’,但是每一個(gè)成熟程序員都是從做基礎(chǔ)寫代碼的工作鍛煉出來的,今天這些基礎(chǔ)工作即將被 AI 迅速取代,年輕一代程序員該如何成長(zhǎng)呢?"
7 月 26 日,虎嗅和凱夫在上海進(jìn)行了深入交流,他分享了自己對(duì)于阿里國(guó)際 AI 進(jìn)程的思考、也分享了對(duì)于 AI 時(shí)代程序員成長(zhǎng)以及人才培養(yǎng)的看法,下附交流實(shí)錄,有刪減:
虎嗅:你在公司內(nèi)推動(dòng)電商的 AI 工作時(shí),優(yōu)先級(jí)是怎樣的?
凱夫:第一優(yōu)先級(jí)對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)升級(jí),帶動(dòng)降本增效,今年我要啃的一塊大骨頭是工作流 Agent。從技術(shù)脈絡(luò)上看,之前是 AIGC,現(xiàn)在是 Agent。
我們思考降本增效的方法,包含兩方面,一個(gè)是成本一個(gè)是產(chǎn)量。降本增效并不是說有了 AI 就開始減少人工。通過 AI 在既有成本上去擴(kuò)大產(chǎn)量,也是一種降本增效。
我舉一個(gè)例子,比如以前客服團(tuán)隊(duì)的痛點(diǎn)是品控,也就是如何檢查客服的工作。每天海量的客服溝通,靠品控抽檢員一個(gè)個(gè)去看是不夠的?,F(xiàn)在 AI 可以承擔(dān) " 全檢 " 工作。我并不需要用 AI 替代客戶,而是用 AI 去檢查客服的工作,今年我們主要在思考 Agent 的方法。
我現(xiàn)在思考覺得,AI 對(duì)一個(gè)組織的降本增效,可能有三種形式。一種就是外界常提到的 AI 取代了人,所謂的 " 黑燈工廠 "、" 無人工廠 ";第二種是,當(dāng) AI 做的還沒有人好時(shí),可以讓 AI 先做質(zhì)檢和交叉驗(yàn)證環(huán)節(jié),從而幫助人更好地工作;第三種是 AI 和人進(jìn)行某種人機(jī)協(xié)同。
虎嗅:你的團(tuán)隊(duì)內(nèi)部使用什么樣維度去評(píng)估 AI 這件事成功與否的?
凱夫:我們有一個(gè)統(tǒng)一維度,就是商業(yè)價(jià)值。當(dāng)然在不同的場(chǎng)景和部門,會(huì)有具體的目標(biāo),但整體維度都是這個(gè),比如有的是轉(zhuǎn)化率,有的是收入增幅,有的是點(diǎn)擊率提升。簡(jiǎn)單說,就是給公司貢獻(xiàn)了 " 錢 " 的價(jià)值。我們會(huì)非常嚴(yán)格地去擠水分,我們會(huì)和財(cái)務(wù)一起來對(duì) AI 相關(guān)的目標(biāo)。
虎嗅:你們要做的事情似乎很多,有模型、有場(chǎng)景應(yīng)用、有 Agent,你們內(nèi)部做這些事情的優(yōu)先級(jí)是怎樣的?
凱夫:最優(yōu)先的維度是 " 差異化的技術(shù)能力 "。當(dāng) OpenAI 進(jìn)入百萬卡集群的時(shí)候,中型團(tuán)隊(duì)要找到差異化定位。所以我們要問題驅(qū)動(dòng)地去建設(shè) " 差異化技術(shù)能力 "。順藤摸瓜其實(shí)是一種業(yè)務(wù)能力。你有這個(gè)能力后,你就可以比較好地去聚焦、去做垂直,垂直是有生命力的。
我們做事情,其實(shí)有一個(gè)內(nèi)核邏輯:基于通義這個(gè)基礎(chǔ)模型,然后在業(yè)務(wù)場(chǎng)景里通過洞察用戶需求,找到具有通用性的核心能力,去做后訓(xùn)練。比如我們 AI 能力里做的多模態(tài)表格理解、LLM 多語言能力,都是具備這種通用性價(jià)值的。而這些能力做出來后,它都是具備差異化技術(shù)能力優(yōu)勢(shì)的。
所以我覺得我們團(tuán)隊(duì)本質(zhì)上,靠的不是卡量,而是思想、思路。我們一定要想的特別清晰到底做這么。這和我最近體驗(yàn) AI 工具時(shí)的感受很像,我這段時(shí)間發(fā)現(xiàn),很多時(shí)候問題不在于 " 喂給模型什么 ",喂太多了反而耽誤事,關(guān)鍵在于你要想明白自己要什么然后去 " 約束它 "。
同樣,在業(yè)務(wù)上,我思考的重點(diǎn)之一,也是做減法,資源永遠(yuǎn)是有限的,我們要清楚地了解到需求到底在哪,然后去精準(zhǔn)做出差異化優(yōu)勢(shì)。
虎嗅:你提到的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)在于洞察清楚需求,但很多技術(shù)團(tuán)隊(duì)其實(shí)更善于天馬行空,怎么確保他們洞察需求?
凱夫:我覺得團(tuán)隊(duì)里特別需要橋梁人物。這個(gè)人熟悉業(yè)務(wù)場(chǎng)景、知道需求在哪,然后還懂技術(shù),或者起碼了解技術(shù)的邊界在哪。我最近招產(chǎn)品人才,基本上招的都是有算法背景或者技術(shù)背景的。我跟你說,會(huì)寫代碼的產(chǎn)品人才,確實(shí)是稀缺的。但這絕對(duì)是必然趨勢(shì),未來好的產(chǎn)品人才肯定會(huì)寫代碼,或者說成為通才。未來 AI 時(shí)代的組織當(dāng)中,這樣橋梁型的通才是最重要的。
虎嗅:我再追問一個(gè)細(xì)節(jié),你剛才也提到了降本增效,你團(tuán)隊(duì)內(nèi)如何用 AI 去降本增效的?比如你會(huì)把 AI Coding 之類的指標(biāo)納入到個(gè)體?
凱夫:我暫時(shí)并沒有這樣以指標(biāo)形式要求下去,但我經(jīng)常給大家講、給他們分享,推動(dòng)大家去嘗試。坦白講我覺得工程師寫代碼這個(gè)部分,在 5 月 23 日 Claude 4 發(fā)布后,整個(gè)行業(yè)的邏輯可能已經(jīng)發(fā)生關(guān)鍵變化了。很多事情確實(shí) AI 可以去做了。
包括我跟我團(tuán)隊(duì)產(chǎn)品經(jīng)理說,以后是不是可以不用寫 PRD 的(Product Requirements Document,產(chǎn)品需求文檔),因?yàn)槟憧梢园?PRD 寫給 AI,AI 可以更快速寫出一個(gè)質(zhì)量很高的 DEMO,然后產(chǎn)品經(jīng)理把時(shí)間用于做 DEMO,然后拿著 DEMO 去和工程師聊,這樣效率更高。如果你的 PRD 方案連 AI 都看不懂,說明沒寫好。
我前段時(shí)間,給我們實(shí)習(xí)生做了一次分享。我覺得 AI 時(shí)代,其實(shí)對(duì)工程師生態(tài)而言,還是挺殘酷的,尤其是對(duì)這些年輕工程師。
我給他們看了一些推特上的討論,這些討論圍繞 " 普通人有了 AI 工具可以寫代碼,工程師有了 AI 是不是更厲害了 "。推特上的討論會(huì)說,真相可能并非如此。AI 利好成熟的、有經(jīng)驗(yàn)、又有想法的工程師,因?yàn)樗麄兊木幋a品位、產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)成熟了,AI 可以解決基礎(chǔ)環(huán)節(jié)提高效率。
但正因?yàn)?AI 出現(xiàn),原本年輕工程師應(yīng)該做的基礎(chǔ)編碼,這個(gè)生態(tài)位被取代了。但如果沒有這個(gè)基礎(chǔ)階段的鍛煉,年輕工程師又該如何進(jìn)化為有成熟產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)、較好編碼品位的人才呢?除非這個(gè)年輕工程師有特別強(qiáng)的好奇心和學(xué)習(xí)能力,然后自己通過自驅(qū)力和探索,進(jìn)化為了符合 AI 時(shí)代特質(zhì)的成熟技術(shù)人才。
虎嗅:你剛才提及的橋梁型通才,和你這會(huì)兒聊到的符合 AI 時(shí)代特質(zhì)的優(yōu)秀技術(shù)人才,這二者是重合的嗎?
凱夫:我觀察發(fā)現(xiàn),這二者往往是一撥人,本質(zhì)和好奇心有關(guān)。你要是學(xué)了、用了這些最新的 AI 工具,逐漸有了新的能力,也就進(jìn)化為橋梁型通才了。比如下班時(shí),有人說咱倆再聊聊某個(gè)技術(shù)或者一塊試試某個(gè)產(chǎn)品?結(jié)果你說,我還得趕緊去吃飯。這就沒辦法了。我覺得這就是未來的一個(gè)趨勢(shì),我之所以給實(shí)習(xí)生講那些,是希望讓他們心里有個(gè)種子,這個(gè)時(shí)代對(duì)于年輕一代工程師可能真的很殘酷。
虎嗅:這些思考會(huì)影響你現(xiàn)在招人的策略嗎?
凱夫:今年我們招的產(chǎn)品經(jīng)理,都是懂算法的。而且我們還希望招到那些有 " 銳度 " 的人。
虎嗅:什么是你定義的 " 銳度 "?
凱夫:要膽子大。我希望這些人敢于打破傳統(tǒng)思路,或者直接告訴我某個(gè)東西不行,應(yīng)該怎樣怎樣做。我喜歡直接犀利的人才。說實(shí)話,如果進(jìn)來的人才都是循規(guī)蹈矩的,那就有點(diǎn)浪費(fèi)資源了。我想找一些敢于提出新東西的人。
虎嗅:我還很好奇一件事,你現(xiàn)在兼顧阿里國(guó)際、淘天的 AI 工作,在制定一些技術(shù)路線或者方向時(shí),你如何確保這個(gè)路線是當(dāng)下的最優(yōu)解?
凱夫:我覺得我很篤定的的是邊界在哪。
虎嗅:你指的邊界是?
凱夫:就是 AI 到底能干啥不能干啥,也就是技術(shù)的能力邊界。我覺得阿里內(nèi)部有很多非常好的懂 AI、懂技術(shù)的人才,這些人共性的優(yōu)點(diǎn)是,確實(shí)懂 + 務(wù)實(shí)。邊界之所以重要,是因?yàn)樗梢宰屛覀儽苊夂芎甏髤s無法實(shí)現(xiàn)的東西,避免我們過于上頭。