出品 | 创业最前线

作者 | 文华

编辑 | 闪电

美编 | 邢静

审核 | 颂文

一封内部邮件，让阿里千问林俊旸离职事件翻篇了。

3月4日凌晨，阿里千问技术负责人林俊旸在社交平台留下一句“me stepping down. bye my beloved qwen（我卸任了。再见了，我亲爱的千问。）”，引发了市场剧烈反应，各类猜测频出。

次日，阿里CEO吴泳铭发布内部邮件，确认林俊旸的离职，同时宣布成立基础模型支持小组，由他本人和周靖人、范禹共同协调集团资源支持基础模型建设。

从中可以看到一个明确信号：千问已进入新阶段：未来，千问不再是小团队的敏捷迭代，而是需要集团资源协调、专业化分工和规模化人才投入。林俊旸的离职，恰逢这一转型的节点。

1、人才流动是常态，人才密度的变化 才是“真换挡”

回望国内互联网的发展史，行业总是习惯将某个核心人物的去留与一项业务的发展甚至生死画等号。这种关联很常见，但并不符合现代科技公司的运作逻辑，尤其是在科技含量如此高的大模型赛道上。

大模型行业发展至今，头部公司的核心技术人员流动并非新鲜事。

全球来看，OpenAI联合创始人约翰·舒尔曼（John Schulman）跳槽去了竞争对手Anthropic，负责超级对齐的Jan Leike也跟随离开。这两人在AI圈的知名度明显更高、对企业的意义非比寻常，但行业并没有因此认为OpenAI会有战略转向。

视线回归国内，腾讯混元在2025年底调整了研发架构，引入前OpenAI研究员姚顺雨，新成立了AI Infra部门；字节跳动的Seed团队在吴永辉接手后，也对AI Lab和豆包技术团队做了整合。

这些调整都伴随着人员的进进出出，但外界更多将其视为业务发展到一定阶段的必然动作。从这个角度看，林俊旸的离职，同样也可视为一次正常的人才迭代。

加之，阿里在AI人才储备上极为充足。今年初，前谷歌DeepMind高级资深研究员周浩加入通义实验室，其履历包括Gemini 3.0、DeepResearch等关键项目，负责模型后训练。

吴泳铭信中“加大吸纳优秀人才力度”的表述，可以视为主动扩张——千问的业务体量与行业地位，决定了其必须持续引入新鲜血液。

更重要的是，新阶段对人才能力模型的要求正在变化。早期大模型研发需要“全栈式”技术领袖，能够打通算法、工程、数据全流程；而进入规模化竞争阶段，更需要专精于特定方向的顶尖人才——预训练架构专家、后训练优化专家、多模态算法专家、AI Infra工程师等。阿里此次计划按维度拆分团队，正是为了适配这种专业化需求。

从业务成果看，千问的技术产出并未因人事变动而放缓。就在林俊旸宣布离职前48小时，阿里千问正式开源4款Qwen3.5小尺寸模型系列，马斯克评价其“智能密度令人印象深刻”。这种高频迭代能力，源于团队整体的协作机制。

（图 / Qwen3.5小尺寸模型系列图）

内部邮件强调“坚持开源策略”，同样指向新阶段的战略选择。开源不仅是技术路线的表态，更是生态构建的手段。当千问全球下载量突破10亿次、衍生模型数量达到20万量级、成为全球第一开源模型后，这种生态粘性不会因为技术负责人的变动而消散。相反，通过组织升级强化对开源社区的运营能力，正是千问从“技术领先”迈向“生态主导”的关键一步。

2、时也，势也 千问进入新阶段

对比国内头部大模型公司，阿里千问团队的稳定性堪称“异类”。

从2023年发布“通义千问”大模型，到如今将品牌统一为“千问”，其核心研发阵型保持了相当长时间的稳定。这种稳定在过去是优势，它让千问得以在开源路线上跑得飞快，甚至超越Llama、Deepseek，成为全球性能最强、应用最广泛的开源大模型之一。

但到了2026年，“时”和“势”都变了。

2026年开年，AI行业的战火已经从“比参数”烧到了“拼应用”。春节期间，互联网大厂掀起了一场轰轰烈烈的红包大战，豆包、千问等在App Store的排名你追我赶。阿里将大模型B端和C端品牌统一为“千问”，这被外界解读为All in AI to C的明确信号。

（图 / 摄图网，基于VRF协议）

事实上，当一项技术开始向应用端走的时候，研发组织方式必须随之进化。

回顾千问的发展历程，其崛起路径带有鲜明的“实验室创业”色彩。2022年，周靖人创立通义实验室，林俊旸作为早期成员参与M6大模型研发，彼时团队规模精悍，决策链条短，技术迭代极快。在从0到1的突破期，这种架构的效率极高：2023年9月通义千问正式向公众开放，2024年Qwen2.5开源即登顶全球榜单，成为全球开源模型中的领军者。2025年Qwen3.5系列持续保持技术领先。

但进入2026年，竞争环境显著变化。千问月活突破2亿，并以552%的增速居全球第一。此时，原有的实验室架构开始触及天花板。

当下，吴泳铭把自己、周靖人和范禹拉进基础模型支持小组，等于是在说千问不再只是通义实验室的事，而是整个阿里的重点方向。这种由CEO直接协调资源的安排，说明战略优先级没有变，投入力度没有减，反而是将千问从通义实验室的“内部创业项目”，升级为需要跨部门协同的集团级战略业务。

新的组织架构下，周靖人继续带领通义实验室推进千问后续工作，保持技术连续性；在CEO层面协调算力、数据、云资源等底层支持，同时计划引入新人才，并按预训练、后训练、多模态等维度拆分团队。

因此说，这不是对过去组织模型的否定，而是千问在规模扩张后的必然选择：它将从垂直融合转向水平分工，从依赖核心骨干的个人能力转向体系化的团队作战。

一个细节可以佐证这种转变的必然性：去年至今，林俊旸曾多次提及，他认为预训练、后训练乃至Infra和训练团队应该更紧密地结合和沟通。

而阿里此次调整的方向，恰恰是按功能拆分团队，这就反映出千问技术演进阶段的变化：早期模型参数规模有限，需要端到端的紧密耦合以保证迭代速度。如今面对万亿参数模型、多模态融合、复杂Agent系统的开发，专业化分工才能提升整体研发宽度。内部邮件中“技术发展不进则退”的判断，正是基于对这一行业规律的认知。

吴泳铭在内部邮件最后说了一句很朴素的话：“我们一起加油。”这五个字，既是对全体员工说的，也是对整个行业发出的信号：阿里的AI战车不会因为一个人的换乘而减速，恰恰相反，它正在换上一个更快更强的战队。