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      都誤會了,是林俊旸不想再等阿里

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      千問(Qwen)技術負責人林俊旸在X上宣布離職24小時后,阿里高層火速批準了他的離職郵件。如果單從時間節點看,林俊旸的離開,很容易被解讀為一次“模型迭代失利后的調整”。

      過去一年,Qwen模型迭代頻繁,春節期間上線原生多模態Qwen3.5,還得到了馬斯克的點贊。但Qwen3.5沒有像Kimi K2.5持續占據OpenClaw調用量的榜首,也沒有像字節的Seedance2.0視頻模型火爆出圈。

      在這種背景下,一個最容易流傳開的原因是,Qwen3.5因為沒有達到內部預期,最終導致了技術負責人離開。

      但如果把時間線拉長,會發現事情并沒有這么簡單。

      林俊旸的處境,從來不是一次模型發布的成敗問題,而是一個更長期的結構性矛盾。阿里在AI上的資源投入與戰略決心,沒有完全匹配這場技術競賽的節奏。

      換句話說,這或許不是阿里“等不了林俊旸”,而更像是林俊旸不想再等阿里。

      作為一個宣稱要投入3800億元AI基建的大廠,資本投入不算少,理論上千問團隊獲得支持也遠超創業公司。但如果把林俊旸放在中國AI產業的坐標系里看,他和他的團隊其實處在一個非常微妙的位置。

      在字節、騰訊等大廠,負責基礎AI體系的技術負責人通常擁有極高的戰略權重,不僅主導模型研發,也能直接影響公司在算力、人才和資本上的投入節奏。

      字節是最典型的例子。為了推進豆包(Seed)大模型體系,字節重組了AI研發體系,成立了Seed(模型研發)和 Flow(應用開發)兩大核心部門。吳永輝管理的Seed,過去一年整體規模維持在1500人左右。根據研究論文披露,其訓練基礎設施已經部署超過20萬張GPU。

      騰訊的變化也很明顯。去年年底,騰訊正式官宣前OpenAI研究員姚順雨加入,姚順雨直接向騰訊總裁劉熾平匯報,負責騰訊混元大模型研發的核心技術工作。

      而為了讓姚順雨有足夠的空間,此前已有AI infra團隊的騰訊,宣布新成立AI infra部、AI Data部和數據計算平臺部。與此同時,騰訊開始拿著高薪激進挖人。

      但在阿里,我們從阿里內部了解到,林俊旸離職前的千問團隊僅有400多人,規模與同級別大廠的AI團隊差了一個量級。

      同樣作為大廠技術負責人,林俊旸長期面臨的一個現實問題是,技術體系的資源并不完全由技術本身決定,而是深度綁定在云業務的商業邏輯之中。

      看到這層結構性約束,是理解林俊旸處境的關鍵。

      根據多方媒體報道,在林俊旸宣布離開的當天下午,阿里緊急召開內部會議,阿里CEO吳泳銘一邊道歉,一邊表示并不清楚千問不存在資源有限(算力不足)的問題,不明確的原因則是信息傳遞流程問題。而林俊旸的直接leader阿里云CTO周靖人則表示,資源一直緊張,在做整體規劃。

      在這場需要算力、資金和人才持續堆疊的大模型競賽中,林俊旸帶領的團隊始終處于“有限資源”下的奮進。而如今內部矛盾公開化,林俊旸不打算再委屈自己了。

      01

      多模態愿景無法實現

      3月4日凌晨,林俊旸在X上表明退出Qwen:“me stepping down. bye my beloved qwen.”

      這句帶著明顯個人情感的告別,隨后在互聯網上掀起的巨大風浪,也讓阿里集團陷入輿論爭議,甚至Qwen團隊不少成員自曝離職。昨天,網傳“千問模型核心團隊集體離職”消息,阿里很快辟謠消息不實,目前千問模型團隊穩定。

      林俊旸對國內外的開發者影響很大。他離職消息發布不到48小時,在X上已經產生600萬的曝光量,1600人留言。留言里,除了對他離職的不解外,都是來自全球開發者社區的感謝與致敬——有人稱他的經歷“傳奇”,有人說他的影響“驚人”,還有人稱他是“把Qwen模型帶向全球開發者和公司的靈魂人物”。

      Qwen最初只是阿里通義實驗室的一個創新項目,2023年8月開始推出開源模型。過去3年里,從Qwen1到Qwen3.5有數百個版本發布,如今成為全球下載量超10億的頂級開源大模型,衍生模型也有20萬個,成為開源社區里品牌影響力最大的模型。

      Qwen在語言模型、語音模型、視覺模型的多模態研究,已經成為許多行業的基礎模型。比如預訓練視覺語言模型Qwen2.5-VL已經成為國內許多具身智能、自動駕駛vla模型構建的基礎,0.8B、2B、7B的小模型,更是成就了很多論文和開源項目。

      在Qwen和Wan項目API工程技術負責人wenmeng zhou看來,正是林俊旸早期在各大社區活躍,四處奔走,才讓Qwen獲得在全球開源社區的地位。

      根據開源社區Hugging Face 1月21日的統計數據顯示,目前Qwen的衍生模型數量是DeepSeek的100倍。

      ACE studio(一款AI音樂生成工具)技術負責人Sean告訴我們,國內大部分創業者都選擇使用Qwen構建模型,而不是deepseek,本質上是因為生態好,各種訓練框架、推理框架齊全。而且各種算法比較簡潔優雅,沒有特殊的trick。

      Qwen在全球開發者生態圈里,自然具有極高的影響力。不可忽略的現實是,這種衍生模型更多的是服務Qwen的生態,而對阿里巴巴在商業上影響有限,大部分開發者直接部署Qwen的模型,很少付費。

      可長遠來看,林俊旸堅定開源路線,在于借助開源生態的品牌影響力,或許能為阿里帶來更多收入。

      現在阿里戰略調整,希望將Qwen團隊按預訓練、后訓練、視覺理解、圖像等維度拆分,和通義實驗室中的團隊合并。這打散了林俊旸的計劃,意味著他試圖統一多模態的技術愿景無法變成現實。

      早在今年1月清華大學組織的一場交流會議,林俊旸和月之暗面楊植麟、騰訊姚順雨、智譜唐杰同臺,他當時分享了自己一個更宏大愿景。對他來說,Qwen的目標并不只是服務開發者,他更希望未來的模型能夠統一不同模態之間的理解與生成能力——讓文本、圖像、語音等信息真正融合,形成一種統一的多模態智能。

      這也是當前AI領域最困難的問題之一。即使是最早提出“原生多模態”概念的谷歌,也尚未真正實現這一目標。

      林俊旸在X上提出離職前幾個小時,還發布一條消息說,“final shot(最后一擊),這就是我告訴你們的小模型”(Qwen 3.5的0.8B、2B、4B、9B小模型)。當時他或許已經有離職打算。很快,林俊旸在公司尚未審批他的離職前,發出那條消息“bye my beloved qwen”。

      02

      云廠商的困境

      林俊旸不等阿里,也反映出中國云廠商AI模式的困境。

      從個人職業選擇來看,林俊旸離開阿里似乎只是一次普通的人事變動。但如果把這件事放在中國AI產業的結構里,它更像是一個信號,中國云廠商式的AI組織,有著天然的資源約束。

      2026年2月初,阿里內部提出“通云哥”架構,即通義實驗室 + 阿里云 + 平頭哥芯片組成AI基礎設施體系。這意味著模型研發、算力資源、芯片與Infra都被納入一個統一的商業體系中,技術團隊需要與電商、本地生活、支付等業務場景打通,成為整個阿里生態的一部分。

      這種結構本身并沒有問題,但帶來一個新的困境,技術團隊的資源并不完全由技術負責人決定。

      林俊旸的團隊在組織結構上一直存在一個約束,它并不是一個獨立的AI研究組織,而是云業務體系的一部分。

      “對于云廠商來說,算力本身就是一種可以直接變現的資源。同樣一份算力,如果投入到內部大模型研發,是一筆周期漫長、回報不確定的技術投資;但如果提供給外部客戶,卻可以立刻轉化為一筆清晰的云計算收入。”某大廠云相關人士表示。

      從商業邏輯出發,大模型時代的云廠商往往面臨一種天然的資源沖突,當算力資源有限時,技術團隊和商業部門之間的取舍就會變得異?,F實。

      大模型獵頭周成告訴我們,相比之下,字節的AI體系更像是OpenAI+產品團隊的組合,吳永輝和他的Seed團隊擁有較大的技術自主權,研究目標并不綁定短期商業化,而是瞄準下一代的AI能力。

      騰訊AI Lab更接近學術型研究機構,而騰訊還在持續挖角AI人才,例如向字節研究人員提供更高薪酬進行招聘。百度從早期的深度學習研究院,到現在的文心體系,已經形成了一個持續十年的AI研發組織,在組織層面百度仍然給予了文心大模型團隊較高的權重。

      阿里的AI團隊更像是“帶KPI的研究院”,林俊旸所處的位置,是其中最復雜的一種。技術負責人不僅要做技術突破,還必須證明這些技術能夠帶來收入,在這種結構下,技術天才往往會最先感受到組織的邊界。

      根據財報數據,2025年第三季度阿里云收入約398億元人民幣(約56億美元),同比增長34%,AI相關產品連續九個季度保持三位數增長。 但與此同時,集團整體增長并不強勁。同一季度,阿里整體收入約2478億元人民幣(約350億美元),同比僅增長5%,凈利潤下滑52%。

      這意味著,阿里雖然宣布未來三年將投入3800億元人民幣建設AI與云基礎設施,但這些投入仍需要平衡集團整體經營壓力。

      如果把阿里和字節放在一起看,差異就會非常明顯。2025年,字節跳動收入被估算為1860億美元,同比增長約20%,全年利潤可能接近500億美元。而字節AI并不需要依賴云業務盈利,從抖音推薦系統到廣告算法、AI視頻生成、內容生產工具,字節的技術投入可以直接轉化為用戶增長和廣告收入。

      再把中國云廠商和美國科技巨頭放在一起比較,差異會更明顯。以Google為例,谷歌可以同時維持兩個體系:研究型AI+商業型AI,Alphabet正在以極端激進的速度加大AI投入。2025年Alphabet資本開支約910億美元,2026年預計將提高到1750億—1850億美元

      Google的AI研發并不完全依附云業務,公司內部存在多個獨立研究體系,Google DeepMind、Google Research、Gemini模型團隊。這些團隊的目標并不是短期商業化,而是長期技術突破。

      這也解釋了為什么,在AI時代中國互聯網公司的技術負責人,往往比硅谷同行承擔更復雜的角色。

      當然,這并不意味著阿里在AI上的投入不夠堅決。過去兩年,阿里持續推進通義千問系列模型、云基礎設施升級以及開源生態建設,在國內AI大模型賽道中仍然處于前列。通義千問在企業應用和開發者社區的影響力,已經成為中國大模型生態的重要組成部分。

      只是當AI競爭進入算力、團隊和資本驅動的新階段,技術團隊對資源的需求正在以指數級增長。如何在業務壓力和技術理想之間找到平衡,對任何一家互聯網巨頭來說,都是一場長期而復雜的考驗。

      撰寫|馬舒葉 柳嘉

      編輯|八尺

      「白鯨實驗室」原創文章

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