阿里ATH成立第二天，悟空降世，打响AI to B第一枪

新眸原创·作者 | 桑明强

最近和几位国内企业服务领域创业者闲聊，谈到这轮AI浪潮，大家的感受出奇一致：这东西火了快三年，人人都在说，人人都在试，但真要落到企业的日常业务里，总觉得差了口气。

写文案、做PPT、画思维导图，这些浅层次的需求，AI确实能帮上忙，但新鲜劲一过，大家该怎么干活还是怎么干活。至于让AI帮你跑审批、拉数据、做业务分析、跨系统走流程，要么是功能实现不了，要么是企业不敢用——核心数据传出去了怎么办？AI越权操作了怎么办？出了问题谁来担责？

近两个月科技圈掀起的“龙虾热”就是最好的例子，随着时间推移，相比怎么让OpenClaw帮忙处理工作，越来越多人开始关心它背后的安全问题。

这些问题，消费级AI解决不了，开源的Agent框架也解决不了，直到阿里这两天的一连串动作，给了一个完整的答案。

3月16日，阿里发了全员信，宣布成立Alibaba Token Hub事业群，简称ATH，由集团CEO吴泳铭直接挂帅，统筹集团所有AI相关的业务。消息出来，科技圈都在猜，阿里接下来要出什么牌，没人想到节奏会这么快。

3月17日，阿里CEO吴泳铭现身悟空发布会现场

紧接着，ATH成立的第二天，阿里就发布了全球首个企业级Agent平台“悟空”，当天上午的钉钉发布会，吴泳铭亲自到场站台。从C端的千问APP春节出圈，到ATH在组织层面完成AI业务的大一统，再到悟空落地B端核心场景，阿里动作之迅猛，远超市场预期，阿里股票也随之上涨。

这一连串动作，不是简单的产品发布与组织调整，而是阿里正式打响了AI to B的第一枪，这一枪，对着的是AI行业一直没解决的核心痛点：怎么把AI从玩具，变成真正能给企业赚钱、提效的生产力工具。

ATH：

阿里AI的组织重构与全链路闭环

先说说ATH这个事业群，很多人只看到了“阿里成立了个AI部门”，没看懂这个调整背后的深意。

在这之前，阿里的AI布局，其实和很多大厂差不多，分散在各个业务板块里。通义实验室负责搞大模型研发，阿里云负责算力和模型服务平台，钉钉负责探索企业级AI应用，千问APP负责C端的用户探索。各个板块之间虽然有协同，但也都有自己的KPI，有自己的业务边界，难以真正一盘棋发挥贯穿整体的AI合力。

这是当前大型科技企业面临的最真实现状。就像一支足球队，前锋、中场、后卫、门将，每个人都有自己的想法，踢不到一块去，技术再好，也赢不了比赛。

ATH的成立，就是把这支球队彻底重组了。吴泳铭把Token定义成了数字时代的“水电煤”，ATH的核心使命，就是把这个“水电煤”的全链路给打通了，实现了从造Token、到输Token、再到用Token的完整闭环。

上游，通义实验室负责“造Token”，专心打磨大模型，生产高质量、低成本的模型能力，给全集团做底层支撑；中游，阿里云MaaS平台负责“输Token”，把标准化的模型能力，高效地输送到各个业务场景，同时开放给外部的开发者和合作伙伴；下游，千问APP和悟空平台，分别负责C端和B端的“用Token”，让模型能力真正落到用户的真实需求里。

这个全链路的大一统布局，在国内的互联网大厂里，是独一份的，也是当前科技企业面向AI时代的最前沿的组织探索。更关键的是，这个事业群是CEO吴泳铭直接挂帅的，这意味着AI已经成了阿里的“一号工程”，整个集团的资源，都会向AI倾斜，所有的业务，都要围绕AI来展开。

如果说此前的阿里组织调整，给了各个业务集团一定自主权，这次成立ATH，不是否定之前的调整，而是在AI时代，对核心生产力的一次集中统筹。AI不是某个业务的附属工具，是所有业务的底层基础设施，只有统一研发、统一调度、统一标准，才能避免内部的重复建设，才能把模型能力，最高效地落地到电商、云计算、企业服务、本地生活这些所有的业务场景里。

很多时候，大厂的AI能不能成，技术是底限，组织是上限。技术再好，组织跟不上，各部门互相掣肘，最后也落不了地。阿里这次的组织调整，就是把上限给拉高了，给后面的产品落地，扫清了最大的障碍。

资本市场的反应也能说明一些问题，ATH成立和悟空发布的两个交易日里，阿里港股的股价均有较大涨幅。之前资本市场对阿里的AI故事，一直有疑虑，觉得布局太散，看不到清晰的商业化路径，这次的调整，加上悟空带来的B端落地前景，让市场看到了阿里AI从概念到落地的确定性。

悟空：把爆火的“龙虾”

从玩具变成企业级生产力

ATH解决了组织和战略的问题，而悟空的发布，就是把阿里的AI战略，真正落到了地上。

很多人第一眼看到悟空，会觉得这是钉钉的一个AI升级版，其实完全不是。用官方的话说，钉钉是悟空的“母体”，悟空从钉钉里长出来，但它是一个面向AI时代的全新物种。

钉钉做了11年，服务了8亿用户，2700万企业组织，它沉淀下来的最核心的资产，从来不是那些审批、考勤、协同的功能，而是一整套完整的企业组织架构、精细化的权限管理体系，还有覆盖全行业的工作流和业务场景。这些东西，是其他任何厂商，花再多钱、再多时间，都复制不了的，也是悟空能做成企业级Agent的核心底座。

为了适配AI的原生操作逻辑，钉钉把自己的底层代码，全部重写了一遍，做了CLI化改造。什么是CLI化？简单说，就是把钉钉里所有的功能，不管是审批、考勤、客户管理，还是报表生成、供应链协同，全部都改成了AI能直接听懂、直接调用的命令行接口。

之前的软件，都是给人设计的，人要对着屏幕，点这个按钮，进那个菜单，一步一步操作。现在的CLI化改造，相当于给AI配了一个万能遥控器，你只要用自然语言说出你的需求，AI就能直接调用对应的功能，帮你把所有的事都干完，不用你再动手点任何东西。

这个改造，从底层打破了AI和企业业务系统之间的壁垒，真正实现了“沟通即执行”。

举个很常见的例子，你是一家零售企业的区域销售主管，想要一份上个月华东区域的销售分析报告，要对比去年同期的数据，找出增长的核心原因，还要给出下半月的销售优化方案。

放在以前，你要先打开CRM系统，导出华东区域的销售数据，再打开ERP系统，导出库存和供应链的数据，再找财务要同期的营收和成本数据，然后用Excel整理数据，做清洗，画可视化图表，最后对着数据，写分析报告和优化方案，整个流程下来，快的话要大半天，慢的话要一整天。

现在有了悟空，你只需要对着它说一句需求，剩下的事，AI会全部帮你搞定。它会严格继承你在公司里的权限，调用对应系统的接口，导出你能看到的所有合规数据，自动完成数据清洗、分析和可视化，结合行业情况生成完整的分析报告，还会按照公司的审批流程，把报告同步给相关的负责人。

整个过程，你不用动手做任何操作，几分钟就能搞定，更重要的是，所有的操作，都在公司给你设定的权限边界里，数据不会流出公司，AI的每一步动作，都有完整的日志记录，随时可以回溯审计，出了任何问题，都能查得清清楚楚。

这就是悟空和市面上所有Agent产品最核心的区别。它没有停留在“沟通即生成”的浅层次，而是实现了“沟通即执行”的本质跨越，真正把AI从一个好玩的玩具，变成了企业能用的生产力工具。

现在市面上的Agent产品，无非是两类。一类是像OpenClaw这样的开源通用Agent框架，它给开发者提供了一套底层的技术能力，相当于一套完整的积木，技术能力强的开发者，可以用这套积木，搭出自己想要的AI Agent。但对于绝大多数企业来说，这套东西的门槛太高了，你要自己组建技术团队，自己定义任务流程，自己对接业务系统，自己解决安全合规的问题，投入大，周期长，中小企业根本承担不起。

另一类是消费级的Agent产品，操作简单，可玩性强，能满足个人用户的日常需求，但放到企业场景里，完全用不了。它们没有完整的企业权限管理体系，很容易出现数据越权访问的问题；没有本地化的安全执行环境，企业的核心数据要传到第三方服务器，有泄露的风险；更没有全链路的审计追踪能力，AI干了什么，你根本不知道，出了问题，连责任都厘清不了。

企业用AI，最核心的需求从来不是有多炫酷，而是安全，是可控，是能解决真问题。悟空从架构设计的第一天起，就是完全按照企业级的安全标准来做的，用四个维度的能力，彻底解决了企业的后顾之忧，包括权限管理、本地化执行、全链路审计和集群管理。

比如对于安全极为重要的权限管理，悟空完整继承了钉钉11年积累的企业级权限架构，统一的账号体系，组织架构级的权限管控，角色和数据的精细化隔离。AI在执行任务的全过程里，都会严格遵守企业设定的权限边界，你看不到的数据，AI绝对不会去碰，从根源上避免了内部数据泄露的风险。

除了安全这个核心壁垒，悟空还有一个很大的优势，就是它的所有能力，都是从2700万企业的真实业务场景里打磨出来的。市面上很多Agent的Skill，都是实验室里的Demo，只能适配理想状态下的简单场景，一碰到真实业务里的复杂流程，就掉链子。而悟空的能力，都是从零售、制造、互联网、教育、医疗这些行业的真实工作流里沉淀下来的，企业拿来就能用，不用额外做定制化开发，大幅降低了AI的使用门槛。

未来，阿里巴巴集团旗下淘宝、天猫、1688、支付宝、阿里云等B端商业能力的Skill将逐步接入悟空。同时，悟空也保持了足够的开放性，它全面兼容OpenClaw的Skill体系，开发者可以基于悟空平台，开发适配不同行业、不同场景的Skill，上架到生态平台里，服务平台上的海量企业用户。

更值得关注的是，悟空的野心，从来不止于阿里自己的体系。按照发布会公布的信息，悟空正式上线之后，会支持连接钉钉、Slack、微信这些全球主流IM平台。也就是说，不管你的公司现在用的是什么办公协同工具，都可以通过悟空，获得AI原生的工作体验。如果这个布局能落地，悟空就不再是一个简单的产品，它会成为一个跨平台的企业级AI工作入口，甚至是AI时代的办公操作系统。

新的战争：

AI行业的竞争逻辑彻底变了

悟空的发布，不仅是阿里AI to B战略的关键一步，也给整个AI行业，开启了一个全新的节点。

2022年底ChatGPT的发布，让全世界看到了生成式AI的潜力，开启了AI的C端普及浪潮。但三年过去了，整个行业还是陷在两个怪圈里：要么是卷模型参数，卷跑分，你出个千亿参数的模型，我就出个万亿的，好像参数越高，AI的未来就越清晰；要么是卷C端的流量，做各种各样的AI应用，聊天、绘图、做视频，看着DAU很高，但留存和付费一直上不去，赚不到钱。

大家都知道，AI真正的商业化蓝海，在企业级市场。中国有超过5200万市场主体，数字化转型走了十几年，早就完成了基础的线上化，AI作为新一代的生产力工具，是企业降本提效的核心抓手。但现实是，绝大多数企业的AI应用，都停留在写周报、做PPT的浅层次，真正能融入核心业务流程的，少之又少。

为什么会这样？因为之前绝大多数厂商对AI to B的理解，都走偏了。他们觉得AI to B，就是卖模型，卖API，卖私有化部署，相当于给企业卖钢材，企业买了钢材之后，还要自己设计图纸，自己盖房子，自己做装修，绝大多数企业，根本没有这个技术能力和资金实力。

而阿里探索的，是一条完全不同的路。通过悟空，阿里给企业提供的，不是一堆钢材，而是一套已经盖好、装修好的房子，企业直接拎包入住就行。你不用投入大量的资金做定制化开发，不用组建专门的技术团队，只要升级一下最新版的钉钉，就能直接用适配全行业的AI能力，不管是几万人的大企业，还是几个人的小公司，都能轻松上手。