廉价的智慧：阿里巴巴如何用 Qwen 刺破人工智能的溢价泡沫

TL;DR：

阿里巴巴发布的 Qwen 3.5 以仅为竞品十八分之一的价格和极致的推理效率，宣告了专有模型高毛利时代的终结。这场由开源势力发动的“价格圣战”，正将 AI 竞争从纯粹的算力军备竞赛，转向以“智能体（Agent）”为核心的商业责任闭环与成本效率博弈。

在硅谷，人工智能（AI）的信徒们长期信奉着一种类似神学的经济逻辑：更强大的智能必然意味着更昂贵的算力支出。OpenAI 与谷歌（Google）通过不断推高参数规模和订阅价格，在自己的花园周围筑起了一道名为“专有模型经济学”的护城河。然而，在这个农历除夕，来自杭州的阿里巴巴像一位不速之客，用一份名为 Qwen 3.5 的“新年大礼”直接拆掉了这些围墙。

这种冲击并非来自某种渐进式的改良，而是一次略带嘲讽意味的效率奇迹。Qwen 3.5-Plus 的 API 调用价格仅为谷歌 Gemini 3 Pro 的十八分之一，其部署成本降低了 60%，而推理吞吐量在长文本场景下暴涨了近 19 倍¹。如果说数据是新时代的石油，那么阿里巴巴刚刚向市场展示，它不仅拥有巨大的油田，还发明了一台只需几滴油就能跑遍全球的超高效发动机。

稀疏的胜利与价格的“焦土”

在宏大的参数叙事中，Qwen 3.5 采用了一种名为“极致稀疏”的混合专家（MoE）架构。尽管其总参数高达 3970 亿，但在每次“前向传播”——即模型进行思考的一瞬间——实际调动的参数仅为 170 亿²。这不仅仅是算法上的精进，更是一场深刻的财务重组：它让模型能够以不到 5% 的算力开销，维持与万亿级模型相当的智能水准。

这种技术上的“节俭”直接转化为商业上的“焦土政策”。对于企业级客户而言，AI 的吸引力往往被昂贵的推理成本（Inference Costs）所抵消。当阿里巴巴将每百万 token 的价格压缩至 0.8 元人民币时，它实际上是在告诉市场：智能不再是奢侈品，而是像自来水一样的廉价公用事业。这种定价策略不仅让硅谷的独角兽们感到不安，更让那些依赖高额订阅费维持估值的专有模型实验室面临严重的逻辑自洽危机。毕竟，当开源模型在性能上已经能与 GPT-5.2 或 Claude 4.5 分庭抗礼时，支付巨额“品牌溢价”就成了一种缺乏理性的财务负担²。

从“副手”到“代理人”的权力转移

然而，Qwen 3.5 的野心并不止于做一个更便宜的聊天机器人。正如微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）所言，传统的业务逻辑层正在被“智能体层（Agent tier）”取代。在这场进化中，Qwen 3.5 展现出了某种“知行合一”的特质。

作为原生多模态模型，它不再仅仅是理解文字，而是具备了“视觉智能”，能够自主操作手机和电脑完成跨应用的复杂任务。在双 11 或春节这样的消费场景中，这意味着 AI 不再只是一个帮你比较价格的“副手（Copilot）”，而是一个能直接下单、处理支付并承担后果的“代理人（Agent）”。

这种从“生成答案”到“承担后果”的转变，是 AI 商业化最关键的断点。

阿里巴巴的独特优势在于其拥有的商业闭环：支付基础设施、高频本地服务以及与支付宝深度集成的工具包。当 Qwen 3.5 能够像专业人士一样边用工具边思考时，它解决的不再是“幻觉”问题，而是“信任”问题¹。在这一层面，阿里正在重建 AI 时代的商业信任基础设施，将 AI 的边界从认知边界扩展到了责任边界。

谁将成为最后的赢家？

目前，全球模型竞赛已进入下半场。在美国，Anthropic 和 OpenAI 依然在追求通用人工智能（AGI）的极致上限；而在中国，以阿里巴巴、字节跳动为首的巨头们正致力于将 AI 塞进每一个可能的交易场景中³。

这场竞赛的胜负手可能不在于谁的模型最先“觉醒”，而在于谁能最先解决“行动许可”的难题。随着 Qwen 3.5 的开源，全球开发者获得了一个可以部署在普通硬件上的、足以驱动复杂业务逻辑的底层大脑。这种“开源正在取胜”的趋势，正在重塑 AI 的权力格局。

对于投资者而言，最深刻的教训或许是：在算法日益商品化的今天，纯粹的模型能力已经不再是稳固的护城河。真正的竞争壁垒，正悄然转移到对真实物理世界（以及交易环境）的操纵能力，以及对计算成本的极致掌控力上。阿里巴巴的这一记重拳，或许正是对那些沉溺于高毛利幻想的硅谷巨头们的最后通牒。

引用

• 开源模型
• 专有模型经济学
• 推理成本
• 智能体
• 混合专家架构(MoE)
• 商业闭环