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2025年，阿里巴巴董事会主席蔡崇信在斯坦福商学院《View From The Top》讲座中公开复盘阿里AI发展历程。核心事件显示，阿里早在2019年就已将Transformer模型应用于推荐系统，比ChatGPT发布早三年，但大语言模型研发未能获得足够资源支持，直到2023年通义千问正式发布才真正进入AI竞争。
蔡崇信解释，资源分配不足源于行业内部缺乏共识，大公司在面对颠覆性技术时，受预算流程、人事考核和业务优先级等组织惯性制约，难以在不确定方向押注过多。2023年蔡崇信复出后提出三大关键词：采用、规模、开源，系统阐述阿里AI战略思考。
采用层面，通义App承担验证AI能力落地关键环节，需解决C端用户打开频率、B端系统稳定接入及教育、医疗、电商等场景实际应用问题。蔡崇信指出中国市场特殊性：企业级软件付费习惯不成熟，API调用付费接受度低，模型厂商需通过云基础设施或应用层探索商业化路径。2025年2月6日通义千问"春节30亿免单"活动，9小时AI订单破1000万单，验证基础设施支撑能力。
规模层面，AI投资正从训练转向推理，美国科技公司资本支出从600-800亿美元增至1200-1500亿美元。推理成为AI成本主战场，涉及用户提问、客服处理、内容生成等日常场景，持续消耗GPU、电力和网络资源。规模定义不仅是模型强度，更是高并发稳定性、推理速度和成本控制，阿里通过云部署实现性能可控，通义开源模型全球下载量达数亿次。
开源层面，蔡崇信强调开源最大价值是主权而非便宜，企业可自主部署模型，政府能本地运行隔离数据，开发者可自定义微调。盈利模式依赖模型运行的基础设施，阿里凭借云业务托底，通义千问开源引导用户在阿里云训练推理，形成模型免费、基础设施收费的商业闭环。
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焦点分析
蔡崇信对阿里AI战略的复盘，深刻体现了焦点解决短期治疗（SFBT）中的「例外询问」技术。这一技术专注于寻找问题中的例外情况，即那些问题不存在或程度较轻的时刻，从而发掘潜在解决方案和资源。在阿里案例中，2019年未能全力投入大语言模型被视为"问题时刻"，而2023年通义千问的发布及后续战略调整则成为宝贵的"例外时刻"。
SFBT的例外询问技术具有三个核心特点：一是强调从问题描述转向解决描述，二是关注成功经验而非失败原因，三是相信客户已具备解决问题的资源。蔡崇信的复盘完全符合这一模式——他没有停留在"为什么错过机会"的问题分析，而是聚焦于"现在如何迎头赶上"的解决路径，通过采用、规模、开源三个维度构建清晰的行动框架。
从技术应用角度看，阿里AI发展中的例外时刻包含多重资源：技术团队早在2019年就识别到Transformer方向的技术洞察力（技术资源）；通义千问在2023年发布后的快速迭代能力（执行资源）；春节活动中30亿免单带来的用户验证场景（市场资源）；以及阿里云基础设施提供的商业化支撑（生态资源）。这些例外时刻共同证明，阿里并非缺乏AI能力，而是需要更好的资源调配机制。
基于例外询问的解决方案显示，阿里AI战略的核心转变在于从"为什么没有做"转向"如何做得更好"。采用层面通过通义App验证真实场景应用，规模层面聚焦推理成本控制而非单纯模型参数，开源层面以主权价值替代单纯技术开放，每个维度都体现着对例外时刻的资源挖掘。这种思路不仅适用于阿里，也为其他科技企业提供可复制的转型路径。
例外询问技术在此案例中的应用范畴可扩展至五个类似场景：传统制造企业数字化转型中的技术路线选择困境；金融科技公司面对监管政策变化的适应策略；教育机构在线教育模式创新中的资源分配；医疗健康企业技术研发与商业化平衡；以及初创公司技术方向迭代中的决策机制。这些场景都涉及从问题分析向解决方案的关键转变。
SFBT视角下，阿里AI战略的复盘价值在于展示了如何将组织记忆中的例外时刻转化为行动资源。蔡崇信没有否认2019年的决策局限，但更强调2023年后的应对策略，这种聚焦解决方案而非问题原因的思路，正是例外询问技术的精髓。对于处于技术变革中的企业，这一案例提示我们：早做固然重要，但更重要的是从既有经验中提取有效资源，构建面向未来的能力体系。
从未来可能性看，例外询问技术帮助组织识别那些看似微小但关键的成功时刻。阿里通过通义千问的开源策略，在中文模型市场获得数亿下载量，这一例外成绩成为后续发展的基础。同样，其他企业也可通过系统化收集技术研发、市场推广、用户反馈中的例外时刻，建立自己的优势资源库，在快速变化的技术环境中保持敏捷响应。
焦点解决思维认为，解决方案往往隐藏在问题的例外之中。阿里案例证明，即使错过早期机会，通过深入分析那些局部成功的时刻，仍然可以找到迎头赶上的路径。这种积极导向的思维模式，不仅适用于企业战略，也为个人职业发展、团队项目管理等领域提供重要启示——关注可能性而非局限性，聚焦资源而非缺陷，最终实现目标的可持续达成。