
读
天才离场,留下团队与理想的碰撞,以及 AI 商业化的压力考验。
作者 | 智慧君
原创出品 | 管理智慧
凌晨的告别
3 月 4 日凌晨点十分,林俊旸在 X 上发了句话:"me stepping down. bye my beloved Qwen."
就在十几个小时之前,千问还刚刚开源了四款小尺寸模型,马斯克亲自点赞,说了句 " 令人惊叹的智能密度 "。而三天前的 3 月 1 日,马云、蔡崇信、吴泳铭罕见地同框出现在杭州云谷学校,畅谈 AI 时代。阿里刚刚把 B 端和 C 端统为 " 千问 ",通义实验室、阿里云、平头哥组成的 " 通云哥 " 黄金三角也次浮出水面。
所有的信号都指向同个向:千问是阿里 AI 的全部赌注。而就在这个万事俱备的节点上,那个亲手把千问上全球开源宝座的人,说了再见。
消息传开后,代码向负责人惠彬原、后训练研究负责人郁博文,以及数位年轻研究员,同天提出了离职。有人在特上写道:"Qwen is nothing without its people.",这句话借用了 2024 年 OpenAI 内斗时员工刷屏的那句话,但此刻用在这里,分量点也不轻。
百人的奇迹
林俊旸和千问之间到底是什么关系?黄石橡塑胶
1993 年生人,林俊旸硕士毕业进达摩院,2022 年接手千问技术向,成为阿里史上年轻的 P10。是他带着百多人的团队,只是字节 Seed 团队的十五分之,却在三年内开源了过四百个模型,参数规模从 0.5B 覆盖到 235B,把 Qwen 做成了 HuggingFace 上下载量排名的开源模型族。国内数中小企业、创业公司、科研团队,都在这个底座上搭建自己的 AI 产品。
而且这切是在资源长期紧缺的情况下完成的。多位千问成员透露过,团队在力和基础设施建设上直缺乏足够支持,外部创业公司买阿里云的力用得顺畅,内部研发反而捉襟见肘。有人说这叫 " 用不对称的资源对称的仗 ",说实话,这种局面能维持三年本身就是个奇迹。
奇迹是怎么发生的?不是靠堆人头,是靠种很难复制的东西,支向度致的小团队,内部信任度,跨向协同全凭默契而非流程,迭代节奏以周计。林俊旸自己也说过,预训练、后训练与基础设施团队须紧密结。这不是句管理口号,而是这支队伍之所以能以少胜多的组织密码。
两种时钟
冲突的种子其实埋了很久。
有个细节很能说明问题。在清华 AI 峰会上,林俊旸邀请观众体验千问的新能力,用的是 Qwen.ai 这个几乎没做过广的实验室网址,而不是阿里正在全力的千问 App。对他来说,模型就是模型,开发者社区才是它该去的地。但对阿里来说,模型须装进商业化的容器里,须转化为日活、月活和付费用户。
这不是对错之争,是两种时钟在不同的节拍。
林俊旸的时钟走的是技术周期:底层能力突破、开源生态扩张、开发者口碑积累、商业价值自然外溢。这个技术周期回报滞后但根基扎实,而阿里集团的时钟走的是市场周期:2026 年春节,各投了几十亿流量战,豆包日活直逼两亿,Kimi 个月的收入过去年全年。商业化已经被对手趟出了路,阿里已经等不及慢慢养生态了。
阿里的股价从 180 跌到 130,3800 亿的 AI 基建投入要兑现,外大战要钱。CEO 吴泳铭说自己是 " 国内激进寻求力的管理者 ",千问直是 " 集团优先 "。但优先和资源充裕是两回事,要同时十场仗的公司,给每场仗的弹药都不可能管够。
而且这里头还藏着层锐的张力。林俊旸直的是开源路线,把好的模型能力释放给社区,用生态的厚度去换长期的竞争力。但阿里现在着急的是旗舰模型的闭源竞争力,因为这直接关系到阿里云的商业化闭环。开源和闭源,个要把东西送出去积攒人气,个要把东西收回来换成真金白银。资源就那么多,你往开源多倾斜分,闭源旗舰那边就少分火候。
两种时钟各有各的道理,但它们不到个表盘上。当集团的商业化节奏开始加速,技术团队原来那套 " 先做好模型,市场自然会来 " 的逻辑,就从优势变成了阻力。
那个没好的电话黄石橡塑胶
直接引爆矛盾的,是次组织调整。
阿里把千问团队按照预训练、后训练、视觉理解、图像等这些向拆分开来,分别并入通义实验室旗下的万相、百聆等团队。同时,从 Google DeepMind 引入了位新成员周浩,负责后训练向。周浩可是 Gemini 3.0 的核心贡献者,履历过硬,能力毋庸置疑。
调整的逻辑说得通。随着多模态融成为趋势,把分散的视觉、语言、代码力量整起来,通资源壁垒,万能胶厂家在集团层面统筹进,这是大公司做大业务的常规动作。阿里席人才官蒋芳在事后的全员会上也说了," 这波调整是为了扩充多人才、投入多资源。"
你看这个案,表面上挑不出什么大毛病。图像向归图像的管,语音向归语音的带,每个模块都能拿到集中的资源,避个团队什么都做、什么都铺开但什么都只能做到七八分。逻辑上确实是清楚的。
但问题不光出在案上,出在过程上。这些调整案在出之前,核心当事人林俊旸并没有被充分知会。他是 3 月 3 日提出离职的,千问团队到二天下午才得到消息。蒋芳后来承认 " 组织形式没沟通好 ",吴泳铭也说 " 我应该早知道这些 "。
我直觉得,在企业管理中,个案好不好是回事,案出来的式又是另回事。内容可以调整,但式造成的伤害往往不可逆。对个花了三年亲手搭建起整支队伍的人来说,团队被拆分、汇报线被重组、外部负责人被空降,这切发生时自己不在决策圈里,这传递的信号已经出了 " 管理沟通 " 的范畴。说白了,这不是人事调整,这是对他过去三年建立的整套组织逻辑的否定。
产业换挡期的组织难题
任何个技术密集型行业,在从早期的研发突破阶段过渡到大规模商业化阶段时,都会面临个核心矛盾:前个阶段成功所依赖的组织形态,恰恰是后个阶段需要突破的瓶颈。初创期靠的是小团队的灵活、注和信任感;扩张期需要的是跨部门协同、资源统筹和可预期的产出节奏。这两种模式之间的切换,几乎然伴随核心人员的流失,不是因为谁做错了什么,而是因为驱动两个阶段的底层动力,本来就不样。
半体行业经历过。仙童半体的八个核心工程师出走后,创办了英特尔和 AMD,重塑了整个产业格局。PC 行业经历过。沃兹尼亚克在苹果进入商业化扩张期后选择离开。AI 行业也已经开始经历。Ilya Sutskever 离开 OpenAI,Anthropic 从 OpenAI 内部分裂而出。每次分手的剧本几乎模样:公司做大了,向要调,江山的人发现自己和新向对不上了,于是走人,然后在别处重新开始。
如果你觉得这只是 " 大公司留不住人才 " 那么简单,就把问题看浅了。
这里面有个的问题值得想想:阿里做这次拆分,套用的其实是过去二十年互联网公司规模化的标准剧本,业务大了,就细分;细分了,就业化;业化了,就建中台统协调。腾讯走过这条路,阿里自己也走过。但 AI 这个赛道,竞争的底层逻辑跟传统互联网不太样。
传统互联网比的是规模。用户多、流量大、数据厚,你的护城河就。所以组织得跟着规模走,几千人、几万人分工协作,像台精密机器样运转,把每个环节的率都拧到。但 AI 时代比的是什么?是迭代速度。个新架构出来,三个月内所有人都能复现。
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在这样的竞争节奏当中,你需要是支几百人的敢死队,每个人都能当面,向度统,不用层层审批,跨部门的配是本能,不是流程。千问之前也是这个路数,百多人干出全球开源,本身就是这套逻辑跑通的证明。
那你再回头看阿里的这次调整,它的矛盾就清楚了:集团用的是规模化时代的组织模式,去改造支靠速度和默契吃饭的团队。
真正的难题在于:企业需要同时运行两套逻辑,前沿研发需要度自和长期视野,而商业扩张需要统指挥和短期成果,但大多数组织架构只能承载其中套。你让研发团队去背用户增长的 KPI,他们会觉得向被扭曲;你让商业化团队去等待技术突破的时间表,他们会觉得率在空转。
到底有没有解决办法?有。谷歌收购 DeepMind 之后,让它在相当长的时间内保持立运行,不并入谷歌的产品线,不背商业化指标。这种 " 飞地模式 " 牺牲了短期协同率,但保住了研发团队的自主和战斗力。
阿里有没有可能走条类似的路?也许可以。但前提是,集团要能接受个在短期内不直接产出商业回报的 " 技术特区 ",我们拭目以待。
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