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“清華系”VS“阿里系”:中國大模型創業的“隱形門派”之爭

IP屬地 中國·北京 編輯:楊凌霄 鈦媒體APP 時間:2025-09-04 20:23:34

文 | 大模型之家

隨著中國大模型賽道持續了一年有余的“百模大戰”逐漸褪去其狂熱的喧囂,轉而走向應用生態的落地,如今大模型戰局不再是簡單的巨頭與創業公司的對壘,而是演化為以技術傳承、人才網絡和資本圖譜為紐帶的“隱形門派”之間的博弈。

在這張錯綜復雜的棋盤上,以智譜、月之暗面等企業為代表的“清華系”,和以阿里“通義”系出走創業者為代表的“阿里系”,正作為兩股最強大的新生力量,遙相對峙,共同定義著國內AI產業的未來走向。

源起:象牙塔與巨艦,兩種路徑的遙相呼應

一個技術派別的形成,往往可追溯到其最初的“學術源頭”或“產業根基”。

“清華系”的技術軌跡,起點顯然位于清華大學計算機系的知識工程實驗室(KEG)。在人工智能不斷演進的周期中,由唐杰教授領銜的這支團隊,數十年如一日地深耕于知識圖譜、圖神經網絡與預訓練模型等領域。它更像是一群耐心的“思想播種者”,等待著技術之樹開花結果的那一天,形成了典型的“學院派”科研傳統。

智譜的誕生,便是這漫長學術序曲的必然延申。它幾乎是KEG實驗室的“嫡傳弟子”,一個將數十年科研成果推向商業世界的載體。其公司主體為北京智譜華章科技有限公司,CEO張鵬同樣是清華計算機系的博士,他與唐杰教授一道,將實驗室的技術積累轉化為商業實體。

從智譜的GLM(General Language Model)架構選擇上,便能清晰地看到其學術脈絡——堅持走一條與主流GPT、BERT模型不盡相同的技術路線,這種差異化路徑背后,是深植于學術基因中的方法論自信和技術信仰。可以說,智譜代表的是一種更偏理論驅動的路徑,強調模型能力的本質提升,承載的是一種“讓機器像人一樣思考”的純粹學術理想,其氣質內斂而深沉。

而師出同門的月之暗面,則展現出“清華系”的另一種演化方式。其創始人楊植麟曾是Transformer-XL與XLNet等重要模型的核心作者,在清華之后赴卡內基梅隆大學深造,并在Google Brain積累了大量前沿工程經驗。他與周昕宇、吳育昕等同樣具備國際大廠背景的清華校友共同組建團隊,使月之暗面兼具理論深度與工程執行力。

這種跨越學術與產業、國內與國際的團隊結構,使得月之暗面既擁有清華學派的理論深度,又熟悉硅谷式的創新節奏。其智能助手產品Kimi于2023年10月發布,最初支持約20萬漢字上下文輸入,隨后在2024年3月開啟200萬字上下文功能的內測,以“無損長文本”能力一鳴驚人。

與“清華系”源自象牙塔的靜水流深不同,“阿里系”的創業者們則是在商業巨艦的驚濤駭浪中淬煉成鋼的“羅馬軍團”。

阿里自2017年設立達摩院起,即將AI視為戰略性方向,以及再之后傾集團之力打造的“通義”系列大模型,本身就是阿里這家商業巨擘為了在AI時代捍衛并擴張其版圖的戰略性“功守道”。在這個過程中,阿里投入了外界難以想象的資源——海量的高質量數據、世界一流的算力集群以及最復雜的商業應用場景。

“通義”系列大模型的演進過程,體現了阿里AI戰略的層層遞進。2021年,阿里達摩院在自研大模型方面持續投入,先后推出了M6等多模態模型。在此基礎上,2023年4月,阿里正式發布通義千問(Qwen)系列大模型,主打中文能力優化與大規模多輪對話,并持續迭代至Qwen-3版本,逐步開放0.6B-235B等多個參數量級,涵蓋語言、代碼和多模態領域。同時,阿里還將通義大模型產品化為企業API服務與通義千問App,通過釘釘、淘寶等業務場景內嵌,形成“模型+平臺+業務”一體化戰略閉環。這一系列動作,標志著阿里試圖構建一個既能自研底層技術,又能直接打通產業鏈上下游的大模型生態。

從這艘“巨艦”上走出的創業者,天然攜帶者一種獨特的“阿里烙印”。例如前阿里巴巴副總裁賈揚青,作為達摩院主導PAI平臺和大模型策略的核心人物,他參與開源框架Caffe的早期建設,并推動阿里內部ODPS與ModelScope社區的落地。2023年辭職與阿里前端專家謝亞東聯手創辦Lepton I,專攻AI架構與GPU云服務,致力于打造高效云端推理解決方案。

另一個代表性的例子是無限光年的創始人漆遠。他曾任螞蟻集團的首席AI科學家、達摩院金融智能負責人,曾深度參與了阿里及螞蟻的AI體系構建,對于如何將AI技術應用于大規模金融場景有著第一手的經驗。

對于他們而言,從阿里體系出走并非是割裂,而是一種自然的能力外溢。他們深知“技術最終需要為業務創造價值”,也了解如何在高并發場景中保持模型穩定運行,如何將AI能力與金融、電商、物流等產業系統深度耦合。這種出身為其賦予了不同于象牙塔的商業實戰視角。

分野:技術譜系與創業羅盤的微妙偏航

如果說出身決定了氣質,那么技術路線和創業風格的差異,則清晰地標示出兩大門派在攀登AI高峰時,各自選擇了不同的登山路線。

在技術傳承的基因上,“清華系”展現出明顯的“理論驅動創新”特質。他們更愿意也更擅長從問題的本源出發,挑戰甚至重構底層模型架構。

智譜的GLM系列模型如今已經迭代到GLM-4.5,并已經形成完整的模型生態。始終堅持其獨特的模型結構探索,這是一種需要巨大研發勇氣和深厚理論功底的嘗試。

月之暗面聚焦于“長文本”這一技術單點,其產品Kimi智能助手看似是一個功能特性,實則指向了大模型能力的核心——記憶、推理與對復雜信息的深度理解。這背后是一種信念:只有在最核心的“智力”層面取得突破,商業應用的想象空間才能被真正打開。

相比之下,“阿里系”創業者的技術基因則更偏向“場景驅動工程”,往往圍繞具體業務需求優化模型部署策略,強調模型推理成本、產品化效率及產業適配能力。技術能力不以參數規模為核心,而在于是否能解決實際問題。他們擅長構建穩定、低延遲、高可靠的AI中臺系統,同時迅速推進多模態融合,將圖像、語音、視頻等多源數據整合進企業流程中。

這種基因差異,也直接投射到了創業風格與人才網絡上。“清華系”的創始人多為教授、學者或明星研究員,他們的創業故事往往帶有一絲理想主義色彩,更強調長期愿景和技術壁壘。人才網絡,也自然而然地圍繞著清華大學及其遍布全球的校友圈構建,這是一個以學術成就和技術信仰為紐帶的“知識共同體”。

而“阿里系”的創始人,則更多是身經百戰的將才,他們的風格更務實、更具狼性,對市場風向的變化極為敏感,決策與迭代速度極快。他們背后,是龐大而高效的“阿里校友”生態,這是一個以戰功、信任和商業成功為核心價值的“戰友聯盟”。

在最為關鍵的資源獲取上,兩者也展現了不同的“道”與“術”。

“清華系”的敘事往往更宏大。智譜的融資名單中,國家級背景的基金和大型產業資本頻頻現身,這與其技術自主的定位和國家戰略的期許高度契合。月之暗面則憑借其創始人的明星光環和技術的顛覆性潛力,吸引了包括紅杉、小紅書以及阿里在內的頂級VC和戰略投資方,它的故事是“全球頂尖人才+改變世界的技術”。

“阿里系”創業者則更擅長講述一個讓資本市場信服的“商業故事”。他們無需過多解釋自己是誰,因為他們在阿里的履歷就是最好的背書。他們講述的是“一個被驗證過戰斗力的團隊,看到了一個萬億級的市場機會”,這種故事的商業邏輯清晰,回報預期明確,對追求高確定性的財務投資者具有極強的吸引力。

競合:棋盤上的對手,生態里的盟友

這兩種截然不同的風格和路徑,引出了一個核心問題:技術理想主義與商業實用主義,哪一種“基因”更能適應中國大模型商業化“最后一公里”的殘酷叢林?

在商業世界里,關系從來不是非黑即白的。“清華系”與“阿里系”在明面上是棋盤上針鋒相對的對手,但在暗流涌動的生態中,卻又可能扮演著盟友的角色。

競爭方面,他們爭奪的是同一批最頂尖的AI科學家和工程師,是同一批來自英偉達的寶貴GPU算力,更是同一個萬億級的企業級服務市場。當智譜發布其最新的模型時,對標的不僅是OpenAI,更是國內包括“通義”在內的所有對手。當月之暗面的Kimi憑借C端產品引爆市場時,所有試圖在AIGC應用層分一杯羹的玩家都會感到壓力。更深層次的競爭,在于對“下一代AI應用范式”的定義權之爭。誰能率先找到大模型的“Killer App”,誰就能在未來的標準制定中占據主動。

然而,在競爭的另一面,是微妙而復雜的合作潛流。其中,作為產業巨頭的阿里巴巴,通過其戰略投資部門,同時投資了“清華系”的月之暗面與智譜。這一舉動,將兩大門派的關系拉入了一個極度復雜的“競合”區間。

對于阿里而言,這是一種高明的“生態位”戰略。一方面,通過自研“通義”系列,確保自身在核心技術上不掉隊,鞏固基本盤;另一方面,通過投資外部最有潛力的創業公司,對沖內部創新可能存在的盲點和風險,同時將最前沿的技術力量納入自己的生態版圖。

阿里既是“阿里系”創業者的“黃埔軍校”,也是他們走出大門后最強大的競爭者;同時,它又是“清華系”新銳的金主爸爸和潛在的技術或商業合作伙伴。這種錯綜復雜的關系,讓給清華系”與“阿里系”的競爭,更像是對同一條價值鏈中不同節點的博弈與協同。

此外,整個中國AI產業的上游依賴仍高度集中,所有玩家都共存于一個更大的產業生態之中。他們都依賴上游的芯片供應商,都可能使用阿里云、騰訊云等云服務平臺作為算力底座。他們的競爭,客觀上共同教育了市場,催熟了產業鏈,為整個中國AI基礎設施的完善做出了貢獻。從這個角度看,他們又是事實上的“盟友”,共同將中國AI的蛋糕做大。

越過山丘,誰將定義下一個“范式”?

“清華系”與“阿里系”的崛起,不僅揭示了當前AI產業的技術多元性,也反映出兩種典型的中國式AI發展路徑:由理生工、由工反理。

前者強調從原理出發,構建技術底座,以科學進展帶動產業可能性;后者則在復雜工程中倒逼技術進化,在真實商業場景中尋求技術突破。兩者路徑并無高下之分,而未來的競爭,本質上是兩者融合能力的比拼。

。清華系的研究者們必須加速向產品經理和商業領袖的角色轉變,將實驗室里的先進技術,轉化為市場看得懂、客戶愿意付費的產品。而阿里系的將才們,則需要向上追溯,構建更深的技術護城河,避免在應用層的紅海中陷入同質化內卷。

或許,這場“門派”之爭的最終結局,并非是某一個門派一統江湖,而是催生出一批兼具“清華系”的理論深度和“阿里系”的商業敏銳度的新一代AI企業。它們將不再被簡單的標簽所定義,而是以一種更成熟、更復合的形態,去迎接全球化的競爭。

這不僅是兩類創業路徑的交鋒,更是中國科技產業在越過喧囂周期后,對“長期主義”與“系統能力”的集體回歸。

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