Alibaba está a fazer uma mudança estratégica no desenvolvimento de IA, passando de uma busca por ecossistemas de código aberto para a monetização comercial, com os principais membros da equipa Qwen, como Lin Junyang e Hu Binyuan, a deixarem a empresa devido a divergências estratégicas. A antiga CTO da Alibaba Cloud, Zhou Jingren, assumiu o cargo, enquanto o CEO Wu Yongming criou o "Alibaba Token Hub" e formou um comité de estratégia de IA, alinhando claramente o desenvolvimento de modelos com os objetivos de receita do negócio em nuvem, com a empresa a orientar-se para prioridades de MaaS e comercialização.

A lógica de transformação é uma escolha muito acertada neste momento; embora a abertura do Qwen tenha ganho reconhecimento global entre os desenvolvedores, o modelo em si não gera lucros. A maior fatia de receita da Alibaba Cloud AI continua a vir da venda de capacidade de GPU, com uma quota de MaaS muito pequena e margens de lucro estreitas, e mesmo com modelos de primeira linha e grande capacidade de GPU, os lucros são modestos, o que é insustentável e pode levar ao fracasso no negócio.

Após a reforma, a estratégia da Alibaba em IA tornou-se altamente alinhada com a de ByteDance, cujo Doubao sempre foi de código fechado, e o Volcano Engine foi inicialmente construído com base na monetização de IA. O Token é o mais utilizado globalmente, liderando na monetização de tokens, mesmo que a capacidade do modelo não seja a primeira, a taxa de conversão em receita não fica atrás do Qwen.

O custo da transformação foi a saída de Lin Junyang, figura central na comunidade de código aberto do Qwen, cuja saída pode abalar a confiança da comunidade e desencadear uma fuga de talentos em cadeia. Ainda mais importante, concorrentes como MiniMax e Zhipu já superaram o Qwen na geração de código, e a capacidade do modelo está sob pressão. Se a empresa optar por fechar o código agora, e o produto não for forte o suficiente, os clientes irão migrar para os concorrentes. Além disso, o crescimento agressivo do Volcano Engine da ByteDance, que já se posicionou na venda de nuvem impulsionada por consumo de tokens, oferece margens de lucro muito superiores às da Alibaba Cloud na venda de GPU.

Portanto, olhando para o futuro da IA na Alibaba, é provável que a empresa opte por uma estratégia de "modelo de bandeira de código fechado + integração profunda com serviços de nuvem", semelhante ao modelo da Microsoft Azure com OpenAI, ou ao Anthropic com AWS. Combinar modelos próprios pode gerar maiores margens, ao passo que recursos não devem ser desperdiçados na venda de capacidade de GPU.

Ao mesmo tempo, a prioridade será a implementação de IA em cenários de comércio eletrónico. A abertura de código não será completamente abandonada; a estratégia pode seguir o exemplo do Google, com modelos de topo de gama de código fechado e aplicações próprias, enquanto modelos menores podem ser abertos. A explosão de agentes (Agents) nesta fase desbloqueou toda a cadeia de monetização da IA, com o consumo de tokens por agentes a superar em muito o de chats tradicionais. A cultura empresarial da Alibaba está mais focada na adoção por clientes B2B do que por utilizadores finais, e se conseguir estabelecer uma plataforma de agentes empresariais, o teto de MaaS poderá subir significativamente, melhorando também as margens de lucro.

Para ilustrar de forma mais compreensível, podemos pensar que o poder de processamento é uma mina de ouro. Antes, a Alibaba alugava ferramentas e minas a terceiros, além de abrir o método de mineração ao público, ficando com os rendimentos do aluguer e das ferramentas. Quando o preço do ouro subiu, a Alibaba decidiu que iria atuar por conta própria.

Resumindo, a direção está correta; o sucesso dependerá da capacidade do modelo de restabelecer vantagens competitivas. A situação atual lembra um pouco a fase do Kimi, onde a estratégia foi parar de lançar produtos e transformar modelos de código fechado em código aberto. Para grandes empresas, manter modelos de bandeira de código fechado pode ser a melhor estratégia, pois dispõem de recursos suficientes para monetizar e tokenizar. Além disso, a questão de se a sinergia entre o comércio eletrónico e a nuvem da Alibaba pode realmente fechar o ciclo de negócios e vender essa solução ao mercado B2B ainda está por resolver.

Neste ponto, é impossível não admirar a ByteDance, que desde o início pensou claramente na sua estratégia: não seguiu cegamente a tendência de abrir modelos, acumulou tokens e aplicações próprias, e só depois de consolidar essa abordagem, usou o Volcano Engine para vendê-la ao mercado B2B, fechando o ciclo de negócios. A transformação da IA e os ajustes na estrutura organizacional foram, na verdade, uma implementação prática da estratégia que a ByteDance já tinha definido desde o início.