作者｜苗正卿
題圖｜阿里國際
" 垂直 Agent 的機會，比垂直模型的機會要大很多。但關鍵點在于，要想明白用垂直 Agent 解決什么行業問題，從問題出發做上下文工程，并且做減法。" 阿里副總裁、阿里國際 AI Business 負責人張凱夫（花名：凱夫）對虎嗅表示。
虎嗅獨家獲悉，阿里國際內部在 2024 年把 AIGC 作為關鍵方向后，于 2025 年開始把焦點向 Agent 轉移，其中包括可以進一步降本增效的電商工作流 Agent。目前，阿里國際內的 AI 布局包括了多模態模型 Ovis、超過 60 種場景的 AI 應用以及正在推進中的 Agent 工具。
虎嗅了解到，針對這些 AI 能力，阿里國際內部的考核與評估體系是基于 " 實際貢獻為導向 " 的指標而進行的。凱夫向虎嗅表示，這些 AI 工具、AI 能力、AI 項目，都要能夠證明確實可以帶來降本增效、利潤提升，他日常和財務會密切對齊相關進度。
" 有三個方向：其一是 AIGC 提高了素材質量和轉化率，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，產能變高了。我們對商家和內部降本增效的思考方式，基本上以這三點為方向。" 凱夫說。
AI 對阿里國際的業務影響是明顯的。以阿里國際基于通義大模型為基座強化訓練出的 Ovis 模型為例，2024 年四季度該模型日均調用量超過 1 億次，而到了 2025 年上半年，這一數據已經超過 10 億次。而在成本和收入環節，阿里國際相關的 AI Agent 已經讓退款成本同比下降 15%，廣告投放 ROI 同比提升 5%。據悉，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者（Super AI Leader，簡稱 SAIL 獎）。
值得注意的是，在阿里體系內，凱夫除了負責阿里國際的 AI 工作之外，也負責淘系的 AI 和搜索推薦工作。凱夫認為，在 ToB 和 ToC 端，AI 所帶來的機會和確定性是有所不同的。
" 在 ToB 端，路線是非常確定的，降本增效是一個明確的方向；在 ToC 端 , 我在看兩個事情，其一是 AI 對搜索推薦廣告本身的改造，這個方向是非常明確的，其二是如何用 AI 重構電商，這還需要探索。" 凱夫認為，一個共性的邏輯是，當下在 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會。
阿里國際 AI Business 發展歷程
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 開啟內測
2024 年 7 月 阿里國際的 AI 調用量突破日均 5000 萬次
2025 年 2 月 調用量突破日均 6 億次
2025 年 5 月 阿里國際 9 篇論文被收錄進 2025 年 ACL（國際計算語言學年會）
2025 年 7 月 阿里國際 AI 調用量突破日均 10 億次
凱夫也對正在激變的 AI 世界抱有期望和擔憂。" 我最近兩個月，用于 AI 工具上的花費可能超過 2000 美元 / 月，Claude 4 發布后我立刻就用了，說實話我用完覺得奇點來了。"
他說最近在一次內部分享上，他面對眼前的新入職工程師、實習工程師說了一些肺腑之言，" 我告訴他們，5 月 23 日 Claude 4 發布，意味著這個世界被改變了。AI Coding 的出現，對于年輕工程師而言有機會也有挑戰，它對于產品經驗、工程品位的要求非常高。它其實取代的正是簡單的‘寫碼能力’，但是每一個成熟程序員都是從做基礎寫代碼的工作鍛煉出來的，今天這些基礎工作即將被 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行了深入交流，他分享了自己對于阿里國際 AI 進程的思考、也分享了對于 AI 時代程序員成長以及人才培養的看法，下附交流實錄，有刪減：
虎嗅：你在公司內推動電商的 AI 工作時，優先級是怎樣的？
凱夫：第一優先級對現有業務升級，帶動降本增效，今年我要啃的一塊大骨頭是工作流 Agent。從技術脈絡上看，之前是 AIGC，現在是 Agent。
我們思考降本增效的方法，包含兩方面，一個是成本一個是產量。降本增效并不是說有了 AI 就開始減少人工。通過 AI 在既有成本上去擴大產量，也是一種降本增效。
我舉一個例子，比如以前客服團隊的痛點是品控，也就是如何檢查客服的工作。每天海量的客服溝通，靠品控抽檢員一個個去看是不夠的。現在 AI 可以承擔 " 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。
我現在思考覺得，AI 對一個組織的降本增效，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 AI 做的還沒有人好時，可以讓 AI 先做質檢和交叉驗證環節，從而幫助人更好地工作；第三種是 AI 和人進行某種人機協同。
虎嗅：你的團隊內部使用什么樣維度去評估 AI 這件事成功與否的？
凱夫：我們有一個統一維度，就是商業價值。當然在不同的場景和部門，會有具體的目標，但整體維度都是這個，比如有的是轉化率，有的是收入增幅，有的是點擊率提升。簡單說，就是給公司貢獻了 " 錢 " 的價值。我們會非常嚴格地去擠水分，我們會和財務一起來對 AI 相關的目標。
虎嗅：你們要做的事情似乎很多，有模型、有場景應用、有 Agent，你們內部做這些事情的優先級是怎樣的？
凱夫：最優先的維度是 " 差異化的技術能力 "。當 OpenAI 進入百萬卡集群的時候，中型團隊要找到差異化定位。所以我們要問題驅動地去建設 " 差異化技術能力 "。順藤摸瓜其實是一種業務能力。你有這個能力后，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，其實有一個內核邏輯：基于通義這個基礎模型，然后在業務場景里通過洞察用戶需求，找到具有通用性的核心能力，去做后訓練。比如我們 AI 能力里做的多模態表格理解、LLM 多語言能力，都是具備這種通用性價值的。而這些能力做出來后，它都是具備差異化技術能力優勢的。
所以我覺得我們團隊本質上，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 AI 工具時的感受很像，我這段時間發現，很多時候問題不在于 " 喂給模型什么 "，喂太多了反而耽誤事，關鍵在于你要想明白自己要什么然后去 " 約束它 "。
同樣，在業務上，我思考的重點之一，也是做減法，資源永遠是有限的，我們要清楚地了解到需求到底在哪，然后去精準做出差異化優勢。
虎嗅：你提到的一個關鍵點在于洞察清楚需求，但很多技術團隊其實更善于天馬行空，怎么確保他們洞察需求？
凱夫：我覺得團隊里特別需要橋梁人物。這個人熟悉業務場景、知道需求在哪，然后還懂技術，或者起碼了解技術的邊界在哪。我最近招產品人才，基本上招的都是有算法背景或者技術背景的。我跟你說，會寫代碼的產品人才，確實是稀缺的。但這絕對是必然趨勢，未來好的產品人才肯定會寫代碼，或者說成為通才。未來 AI 時代的組織當中，這樣橋梁型的通才是最重要的。
虎嗅：我再追問一個細節，你剛才也提到了降本增效，你團隊內如何用 AI 去降本增效的？比如你會把 AI Coding 之類的指標納入到個體？
凱夫：我暫時并沒有這樣以指標形式要求下去，但我經常給大家講、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部分，在 5 月 23 日 Claude 4 發布后，整個行業的邏輯可能已經發生關鍵變化了。很多事情確實 AI 可以去做了。
包括我跟我團隊產品經理說，以后是不是可以不用寫 PRD 的（Product Requirements Document，產品需求文檔），因為你可以把 PRD 寫給 AI，AI 可以更快速寫出一個質量很高的 DEMO，然后產品經理把時間用于做 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。
我前段時間，給我們實習生做了一次分享。我覺得 AI 時代，其實對工程師生態而言，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、有經驗、又有想法的工程師，因為他們的編碼品位、產品經驗已經成熟了，AI 可以解決基礎環節提高效率。
但正因為 AI 出現，原本年輕工程師應該做的基礎編碼，這個生態位被取代了。但如果沒有這個基礎階段的鍛煉，年輕工程師又該如何進化為有成熟產品經驗、較好編碼品位的人才呢？除非這個年輕工程師有特別強的好奇心和學習能力，然后自己通過自驅力和探索，進化為了符合 AI 時代特質的成熟技術人才。
虎嗅：你剛才提及的橋梁型通才，和你這會兒聊到的符合 AI 時代特質的優秀技術人才，這二者是重合的嗎？
凱夫：我觀察發現，這二者往往是一撥人，本質和好奇心有關。你要是學了、用了這些最新的 AI 工具，逐漸有了新的能力，也就進化為橋梁型通才了。比如下班時，有人說咱倆再聊聊某個技術或者一塊試試某個產品？結果你說，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趨勢，我之所以給實習生講那些，是希望讓他們心里有個種子，這個時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在招人的策略嗎？
凱夫：今年我們招的產品經理，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思路，或者直接告訴我某個東西不行，應該怎樣怎樣做。我喜歡直接犀利的人才。說實話，如果進來的人才都是循規蹈矩的，那就有點浪費資源了。我想找一些敢于提出新東西的人。
虎嗅：我還很好奇一件事，你現在兼顧阿里國際、淘天的 AI 工作，在制定一些技術路線或者方向時，你如何確保這個路線是當下的最優解？
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，也就是技術的能力邊界。我覺得阿里內部有很多非常好的懂 AI、懂技術的人才，這些人共性的優點是，確實懂 + 務實。邊界之所以重要，是因為它可以讓我們避免很宏大卻無法實現的東西，避免我們過于上頭。
