阿里AI三连发，中国能否领跑全球AI竞赛？

从开源大模型到全栈布局，阿里展现中国AI的领先实力与战略纵深

近期，阿里巴巴在AI领域密集发布三项重磅成果：7月22日开源千问3（非思考版）、7月23日推出AI编程模型Qwen3-Coder、7月25日发布千问3推理模型，接连斩获基础模型、编程模型和推理模型三大领域的全球开源冠军。

这些模型性能已比肩甚至超越国际顶级闭源模型。其中，千问3（非思考版）表现优于Claude4（Non-thinking），Qwen3-Coder超越GPT4.1与Claude4，而千问3推理模型则可媲美Gemini-2.5 Pro与o4-mini。

截至目前，阿里已开源超300款通义系列大模型，衍生模型数量突破14万个，规模超越Meta的Llama系列，成为全球最大的开源模型家族，赢得广泛开发者支持。

通义大模型的应用已深入金融、能源、制造、互联网等多个关键领域。包括工商银行、建设银行、中国人寿等金融机构，国家电网、中国石油、中国一汽等央企，荣耀、OPPO、VIVO等手机厂商，比亚迪、蔚来、小鹏、小米等车企，以及小红书、微博、携程等互联网平台，均在广泛应用阿里AI技术。

AI技术的发展依赖真实市场需求驱动。中美之所以成为AI竞争主战场，关键在于两国拥有具备亿级用户、万亿级场景的科技巨头，如阿里、字节、华为等企业具备强烈的降本增效与创新需求，能够将AI转化为实际商业价值，形成“投入—应用—回报”的可持续循环。

这类企业背靠庞大市场，有能力投入巨额资源研发，并通过规模化应用回收成本。阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元用于云和AI基础设施建设，远超过去十年总和，彰显其长期战略布局。

相较之下，欧洲与日本因缺乏同等量级的数据驱动型企业，AI投入积极性较低，更多选择采用现成技术方案。

当前AI竞争已由国家主导转向头部企业主导，美国以微软、谷歌、META为代表，中国则由阿里、字节、华为等引领。这种模式确保技术研发始终贴近实际应用场景，避免资源浪费，提升创新效率。

在AI核心要素方面，中国具备显著优势：庞大的市场规模支撑充足财力投入；高薪吸引全球人才回流，尤其在华人主导的AI与芯片领域竞争力增强；尽管计算卡曾受限，但市场需求推动国产替代加速，外部封锁正逐步被突破。

阿里不仅是大模型提供者，更是具备全栈AI能力的综合技术平台。依托达摩院等早期研发体系，其技术布局覆盖AI基础设施、平台、模型到应用层，形成软硬一体的垂直整合能力。

在应用层面，夸克升级为“AI超级框”，服务2亿用户；高德“动态导航系统”基于10亿级出行数据预判路况，拥堵预测准确率达92%，去年国庆帮助用户平均节省28分钟通行时间；钉钉“智能协同助手”实现会议纪要自动生成（准确率98%）与任务自动拆解，提升企业会议效率40%，已有超500万企业使用。

阿里云作为中国唯一在AI基础设施与模型研发均达全球一流水平的平台，过去七个季度AI相关收入持续三位数增长，上一季度整体增速达18%，充分反映AI驱动的云计算需求扩张。

阿里坚持开源策略，虽短期影响盈利，但长期有助于构建庞大生态，吸引更多开发者参与共建。这种“不差钱”的底气，体现其对技术实力与生态掌控力的自信，也为行业提供重要基础设施支持。

该模式印证了技术发展的良性路径：科研投入提升社会效率，应用回报反哺研发，实现资源滚动增值，形成可持续创新机制。

除阿里外，字节、华为等企业也在AI领域取得显著进展。依托巨大市场、丰富人才储备和真实需求驱动，中国AI不仅有望保持同步，更可能在全球竞争中实现赶超。