出品｜虎嗅商業(yè)消費(fèi)組

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。

阿里副總裁、阿里國(guó)際AI Business負(fù)責(zé)人張凱夫

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。現(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)槟憧梢园裀RD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)锳I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。

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4621453.html?f=wyxwapp