作者｜苗正卿
題圖｜阿里國際
" 垂直 Agent 的機(jī)會，比垂直模型的機(jī)會要大很多。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、阿里國際 AI Business 負(fù)責(zé)人張凱夫（花名：凱夫）對虎嗅表示。
虎嗅獨(dú)家獲悉，阿里國際內(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，阿里國際內(nèi)的 AI 布局包括了多模態(tài)模型 Ovis、超過 60 種場景的 AI 應(yīng)用以及正在推進(jìn)中的 Agent 工具。
虎嗅了解到，針對這些 AI 能力，阿里國際內(nèi)部的考核與評估體系是基于 " 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、利潤提升，他日常和財(cái)務(wù)會密切對齊相關(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。
AI 對阿里國際的業(yè)務(wù)影響是明顯的。以阿里國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上，阿里國際的 AI 解決方案獲得了大會的卓越人工智能引領(lǐng)者（Super AI Leader，簡稱 SAIL 獎）。
值得注意的是，在阿里體系內(nèi)，凱夫除了負(fù)責(zé)阿里國際的 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。
阿里國際 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 阿里國際 AI 開放平臺 Aidge 開啟內(nèi)測
2024 年 7 月 阿里國際的 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 阿里國際 9 篇論文被收錄進(jìn) 2025 年 ACL（國際計(jì)算語言學(xué)年會）
2025 年 7 月 阿里國際 AI 調(diào)用量突破日均 10 億次
凱夫也對正在激變的 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)，對于年輕工程師而言有機(jī)會也有挑戰(zhàn)，它對于產(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，他分享了自己對于阿里國際 AI 進(jìn)程的思考、也分享了對于 AI 時(shí)代程序員成長以及人才培養(yǎng)的看法，下附交流實(shí)錄，有刪減：
虎嗅：你在公司內(nèi)推動電商的 AI 工作時(shí)，優(yōu)先級是怎樣的？
凱夫：第一優(yōu)先級對現(xiàn)有業(yè)務(wù)升級，帶動降本增效，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)然在不同的場景和部門，會有具體的目標(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。簡單說，就是給公司貢獻(xiàn)了 " 錢 " 的價(jià)值。我們會非常嚴(yán)格地去擠水分，我們會和財(cái)務(wù)一起來對 AI 相關(guān)的目標(biāo)。
虎嗅：你們要做的事情似乎很多，有模型、有場景應(yīng)用、有 Agent，你們內(nèi)部做這些事情的優(yōu)先級是怎樣的？
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。
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，會寫代碼的產(chǎn)品人才，確實(shí)是稀缺的。但這絕對是必然趨勢，未來好的產(chǎn)品人才肯定會寫代碼，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?PRD 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)對工程師生態(tài)而言，還是挺殘酷的，尤其是對這些年輕工程師。
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)?AI 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，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)代對于年輕一代工程師可能真的很殘酷。
虎嗅：這些思考會影響你現(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。
