做AI時代的全家桶OR連接器？ 阿里騰訊的“性格決定命運”

我的一位媒體前輩曾經說過一句話，“性格決定命運”。

如果套用在一家企業上，那么就是基因決定戰略，戰略錨定路徑。

這句話的精髓在于，一個組織在長期經營中形成的、如同人格般的核心特質，它的價值觀、決策慣性、風險偏好與關系哲學，并非僅僅影響其業務選擇，更在根本上塑造了它應對變革、處理危機、構建生態的獨特模式，最終鋪就了其無法輕易扭轉的命運軌跡。

這種“企業性格”，在技術浪潮與產業周期的關鍵轉折點上，便成為決定路徑分野甚至生存狀態的底層代碼。

2026年1月26日，騰訊年度員工大會，CEO馬化騰在闡述公司AI戰略時，罕見地對行業內流行的“AI全家桶”模式發表了明確看法。

他特別提及“阿里千問接入宣布全面接入淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德等阿里生態業務，打通400多項功能一事”，并明確表達了不同看法。

顯然，這是中國互聯網兩大巨頭騰訊與阿里巴巴，兩種企業基因、發展路徑與戰略哲學在AI時代的又一次碰撞。

理解馬化騰對“AI全家桶”的謹慎，必須回到騰訊的發展觀源頭。

騰訊的起家業務是即時通訊軟件QQ，其核心資產是用戶關系鏈與社交ID體系。

基于熟人社交的網絡，本質上是一個去中心化的網狀結構。

每個用戶都是一個節點，連接形成復雜的網絡，平臺的價值在于維護這個連接網絡的通暢與穩定，而非直接控制節點間的交互或流量分配。

基因塑造了騰訊這些年來的產品哲學：強調連接，克制干預。

馬化騰在2017年曾提出“把半條命交給合作伙伴”，其邏輯正在于此：在一個健康的生態中，賦能者不應掌控被賦能者的全部渠道與利潤，中心化控制會扼殺生態的活力。

因此，騰訊的投資風格也偏向“聯邦自治”，通過聯營合營，給予被投公司如美團、京東相當大的自主權，維持其獨立性，騰訊自身則更像一個“連接器”和“工具箱”的提供者。

阿里巴巴則走了一條截然不同的路。

阿里始于B2B電子商務，隨后拓展至C2C的淘寶與B2C的天貓，其核心始終圍繞交易展開。

電商平臺本質是一個雙邊乃至多邊市場，連接買家、賣家乃至后續的支付、物流。

此種模式天生需要強大的中心化調度與整合能力。

平臺必須主動匹配供需、建立信用體系、管控交易流程、分配流量資源。

阿里的使命“讓天下沒有難做的生意”，其內涵是提供一整套完備的、中心化的商業基礎設施來“賦能”商家。

“賦能”是自上而下的、平臺主導的。

從早期的“中臺戰略”強調數據與能力的打通復用，到后來構建“商業操作系統”的概念，都貫穿著強烈的中心化整合思維。

阿里的組織架構與投資風格也體現了“中央集權”的特點，傾向于將重要業務深度整合，或通過收購后全面融入自身體系，以確保戰略的統一與執行的高效。

其生態更像一個強協同的“帝國”，各業務板塊在統一指揮下形成合力。

兩種底層基因，直接映射到它們對AI的理解與落地方式上。

馬化騰在員工大會上的講話，清晰地勾勒了騰訊的AI邏輯：不支持或者說看好“AI全家桶”，堅持“去中心化”。

他對微信生態智能化的設想是“以兼顧用戶需求和隱私安全的方式來思考規劃”，讓AI能力像工具箱里的工具，在需要時被喚起，而非一個統攝一切的中心智能體。

騰訊元寶的能力嵌入，遵循的是“持續點亮新的技能”這一思路，分散在微信公眾號、視頻號、騰訊會議等具體場景中。

騰訊的AI戰略核心被表述為“推動各個部門自身的AI化”，并以技術工程事業群和云與智慧產業事業群為支撐，采用“交叉、派駐和Co-design”的協作方式。

該模式尊重各業務板塊的自主性，AI是增強業務能力的“催化劑”和“增效器”，而非重新塑造業務關系的“重構者”。

馬化騰強調的反對錄屏傳云端的立場，正是這種“用戶主權”和“最小必要”數據原則的體現，從根本上杜絕了中心化AI為追求全知全能而過度索取用戶數據的可能性。

阿里巴巴的通義千問“全家桶”模式，則是其中心化發展觀的直接投射。

將大模型全面接入淘寶、支付寶、飛豬、高德等幾乎所有核心應用，打通超過四百項功能，旨在打造一個貫穿用戶生活全場景的統一智能中樞。

在此模式下，AI不再是某個具體功能的優化工具，而是整個阿里生態的“大腦”。

用戶在淘寶搜索商品、在支付寶處理交易、在高德規劃行程、在飛豬預訂酒店，所有這些行為數據（在用戶授權前提下）都有可能被整合分析，用以提供更精準、更連貫的服務。

由此完美契合了阿里“商業操作系統”的理念：通過中心化的數據與智能調度，極大提升整個生態的協同效率和用戶體驗。

其模式追求的是深度整合帶來的體驗平滑與效率飛躍，其邏輯是“最大化利用”數據與智能，以創造無縫的閉環服務。

AI時代，阿里向左、騰訊向右，這道選擇題并非中國獨有。縱觀全球科技版圖，巨頭們正依循各自的“遺傳密碼”，分化為涇渭分明卻又各自合理的兩大陣營。

為何兩種看似相悖的哲學，都能吸引頂級的玩家躬身入局？答案在于，AI戰略從未有絕對的最優解，它更像是一面鏡子，映照出每家企業最根本的生存之道與野望所在。

比如，Meta將其頂尖的Llama系列大模型開源，通過降低全球開發者的AI使用門檻，催生更多的應用與交互，最終讓整個數字世界更加活躍，而Meta的廣告帝國便建于這片沃土之上。

擁抱“中心化”模式的，同樣是巨頭云集。

谷歌將Gemini融入Android系統內核、Gmail的郵件撰寫、Google Docs的實時協作乃至Pixel手機的專屬硬件中，其目標是讓“AI Overview”成為用戶獲取一切信息的全新、且無法繞開的默認路徑。

微軟則憑借在企業和個人生產力領域的絕對主導地位，將Copilot打造成貫穿Windows 11桌面、Office全家桶、Azure云服務、GitHub代碼平臺的統一靈魂。

它不僅僅是一個功能，更是一種新的操作系統交互范式，牢牢綁定其既有的商業帝國。

在國內，除了阿里巴巴，字節跳動其“豆包”不僅全面滲入抖音、飛書，更激進地探索“屏幕級AI代理”（如豆包手機助手），試圖通過深度感知甚至介入用戶與設備的交互流程，來掌握下一代人機交互的終極入口。

百度的“All in AI”則帶著背水一戰的決絕，文心大模型全面重構搜索、地圖、網盤乃至自動駕駛（Apollo）的體驗，期盼借此重奪技術巔峰的旗幟。

更為復雜的，是如亞馬遜、華為般的混合型模式。

亞馬遜在面向企業客戶的AWS云服務中，提供名為Bedrock的開放“AI模型超市”，允許客戶自由選擇 Anthropic、Meta乃至自家等多種模型，扮演中立的基礎設施提供商；但在面向消費者的領域，其Alexa語音助手、智能硬件和電商推薦系統，卻堅定地走著一體化整合的“全家桶”路線。

華為依托鴻蒙系統的分布式能力與盤古大模型的結合，強調“端邊云協同智能”，在手機、汽車、手表等終端上提供深度整合的AI體驗，看似封閉；但在賦能礦山、港口、制造等千行百業時，又必須采用開放解耦的平臺化策略。

這揭示了其商業理性的多層面孔：To B時是工具箱，To C時是體驗閉環，策略的本質在于服務特定戰場的內在邏輯。

由此，做AI時代的全家桶、還是連接器，兩種不同的發展模式，正在深刻重塑中國乃至全球AI未來的肌體與骨骼，催生出完全不同的產業生態。

選擇“中心化”路線的公司，就像在建造一座巍峨的“數字城堡”。

城堡內部規劃整齊、運轉高效，一切資源都可被快速調配。

但這種模式也有其代價：城堡的圍墻可能很高，外面的新鮮想法和初創企業很難進入其核心領地，創新和競爭主要在城堡內部進行。

而選擇“去中心化”路線的公司，則更像是在培育一片“創新森林”。

它們自身可能像幾棵參天大樹，提供陽光和土壤，但森林里卻生長著形態各異、種類繁多的植物——無數中小企業和開發者。

這些“植物”可以自由生長、彼此競爭與合作，整個生態因此充滿活力與多樣性。

創新的火花可能在森林的任何角落迸發，而不只依賴于大樹的頂端。

再者，這兩種模式將全球共同面臨的數據治理難題，轉化為了兩種不同的實踐挑戰。

對于“中心化全家桶”模式，其核心挑戰在于：如何安全、負責任地運營一個匯聚了海量用戶信息的“數據海洋”？

這涉及到如何防止數據濫用、確保在發生安全事件時不致釀成災難，以及如何應對日益嚴格的監管審查。

考驗的是一個公司乃至一個社會的綜合管理能力與技術防御極限。

而對于“去中心化連接器”模式，其核心挑戰則在于：如何在堅決保護用戶隱私、不讓數據隨意流轉的前提下，還能讓不同的機構、不同的系統之間實現智能化的協同工作？

就好比要求多個樂隊在彼此聽不到對方演奏的情況下，依然能合奏出和諧的樂章。

解決這一問題，需要依賴聯邦學習（又名聯邦機器學習）、隱私計算等前沿技術，并建立全新的協作規則與信任機制。

中國在這兩條路徑上的探索與實踐，都將為全球提供至關重要的經驗和方案。

最終，這為中國參與全球競爭提供了獨特的“復合敘事”。

我們不再輸出單一的故事。

我們可以講述阿里、字節跳動如何用“超級應用”的智能體，為新興市場帶去一步到位的數字生活；也可以講述騰訊、華為如何以“工具箱”的姿態，融入并增強全球現有的數字生態。

戰略上的“雙重奏”，使得中國科技的影響更具彈性和適應性。

騰訊與阿里巴巴，彼此之間的競爭早已超越簡單的商業范疇，演變為關于數字社會未來形態的兩種深層探索。

騰訊選擇的是一條更看重信任與連接的路徑。

它不追求掌控一切，而是像搭建一個繁榮的集市，提供基礎設施和規則，鼓勵各方在此自由交易與創新。

能否成功，將取決于這個生態是否足夠健康、活躍且值得信賴。

阿里巴巴則致力于構建一個高度協同、效率至上的智能體系。

如同運營一座高度現代化的超級城市，力求通過精密的調度與數據的聯通，讓商業、服務和生活的運轉達到極致順暢。

它的成功，將是對其復雜系統設計與工程能力的終極考驗。

這兩家公司的未來，取決于它們與生俱來的“性格”，能否在AI帶來的劇烈變革中不斷進化，變得更加強大。

所以，我們不要急著對兩種模式孰優孰劣做出判斷，實際上，中國AI發展的廣闊前景，正依賴于由這兩種路徑以及無數探索者共同構成的完整圖景。

它們之間的相互競爭、彼此補充與共同生長，將決定我們走向一個什么樣的智能時代：是更傾向于統一整合與高效運行，還是更偏向于開放分布與激發創意？

這場源于不同企業基因的競賽，其結果將深刻塑造我們所有人的數字未來。

全文完

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