算力利用率50%：阿里 PAI 入 ATH，算力內耗的自救

6 月 6 日，阿里云計算平臺 P10 首席架構師林偉，攜部分 PAI 團隊正式劃轉 ATH 事業群。PAI 產品保留對外售賣形態，核心研發與商業化團隊整體歸入 ATH 體系。

同一天，Anthropic 發布重磅行業報告。兩組關鍵數據撞在同一時間線，阿里這次被全網吹捧的 “戰略升級”，真實底色瞬間暴露。

Anthropic 披露了一組顛覆性效率數據。6 月 5 日《When AI Builds Itself》顯示，截至 2026 年 5 月，Claude 自主產出代碼占公司總代碼庫超 80%，工程師日均代碼合并量達到 2024 年的 8 倍。旗下 Mythos 模型可將原始代碼基線提速 52 倍，而資深人類研究員耗費 4 至 8 小時，僅能實現 4 倍提速。

更關鍵的是，Claude Code 已經徹底坐穩 Anthropic 內部研發底座。模型能力每提升一檔，研發效率就抬升一級，迭代數據又反過來喂養模型，越跑越快，徹底跑通了自我強化的正向循環，人類僅保留最終審核權限。15 個月時間里，公司年化收入運行率從 10 億美元飆升至 470 億美元，暴漲 47 倍。

反觀阿里，局面截然相反。即便大模型訓練長期算力緊缺，阿里集團整體算力利用率僅維持在50%。各團隊普遍存在冗余申領、重復占位、跨部門協調失靈的問題。

新成立僅兩個月的ATH 事業群，更是資源錯配的重災區。

模型團隊需要算力，必須走跨部門審批流程；阿里云核心考核營收指標，優先保障付費外部客戶。頗為諷刺的場景是：同一機房里，競品模型在全速訓練，阿里自家千問模型卻在排隊等卡。

一頭是AI 技術的指數級增效，一頭是大企業內部低效的資源內耗。

成本中心：PAI 入 ATH 的真實動機

阿里云的核心邏輯是賣算力、賺云收入。2026 財年，阿里云 AI 相關產品已連續 11 個季度保持三位數增速，外部客戶付費租用算力，直接貢獻營收與利潤。

但在這套考核體系下，自家大模型Qwen 的算力消耗，被內部定義為純成本開支，不產生賬面收益，只消耗資源、拖累利潤。

站在云業務的營收考核邏輯里看，優先服務付費客戶是合理經營；但站在集團AI 自研角度，這是致命錯位。

這就造就了阿里獨有的尷尬：付費競品在阿里云享受算力優先權，自研大模型反而長期資源緊缺。ATH 成立兩個月，迭代節奏拉滿，Qwen3.6-Plus、Wan2.7-Image、Qwen3.5-Omni 密集上線，悟空、千問 App 快速落地。

產品迭代肉眼可見在加速，但底層算力卡點始終無解。模型端缺算力要層層申請，云端為了營收優先外供，這套云、AI 割裂的架構，讓算力資源卡在部門壁壘里，越流轉、越折損。

這次劃轉的核心動作非常直白：算力調度權，從銷售導向，切回模型研發導向。

林偉手握阿里PAI、MaxCompute、DataWorks 核心技術規劃權，擁有十年微軟亞洲研究院及美國總部研發經驗，深度參與微軟旗艦級大數據平臺 Cosmos/Scope 搭建。他帶隊轉入 ATH，意味著 PAI 不再優先服務阿里云外部客戶，全面傾斜 ATH 內部模型訓練。

自此，ATH 模型團隊可直接調用頂層工程能力，徹底繞開阿里云銷售審批鏈路。

與其說是戰略升級，不如說是一次迫不得已的內部止損。阿里重金砸下海量AI 基建，集團算力利用率卻僅有五成。行業 GPU 集群本身存在合理技術閑置，但阿里的低利用率，問題出在組織管理混亂。

不是沒有算力，是大量算力被無效申領占用、被部門墻鎖死，最終白白空轉。

飛輪與輪子：自救之后呢？

Anthropic 的效率飛輪，來自完全自洽的閉環體系。

Claude 自主產出的代碼，直接反哺模型訓練，迭代周期壓縮至 “天級”。工程師徹底從重復編碼里解放，只負責定義目標、驗收結果，人力全部投入高階創新工作。100% 算力資源聚焦自研迭代，沒有外部商業訂單分流，沒有部門壁壘阻隔。

阿里的問題，是典型的大企業空轉。

ATH 對外展示 “日更模型” 的高速迭代姿態，但熱鬧的產品發布背后，算力流轉效率極其低下。模型、工程、產品各成體系，所有資源調度全靠人工對接、會議對齊、流程審批，極度低效。

PAI 并入 ATH，本質是試圖用系統調度替代人工協調，但AI 飛輪的核心是模型自我迭代閉環，阿里目前只完成了模型與工程的組織合并。模型團隊看不懂工程平臺的資源瓶頸，工程團隊跟不上模型迭代的高頻節奏，兩張皮問題依舊存在。

更深層的矛盾，根本無法靠組織調整化解：阿里云是上市主體，營收壓力高懸，不可能放棄外部付費客戶；ATH 是集團事業群，身處激烈模型競賽，必須搶占最優算力資源。

單純的人事與架構調整，根本觸碰不到這套制度矛盾的根源。如果ATH 無法搭建統一的內部算力調度機制，PAI 搬家，只是換個地方繼續內耗。

林偉從平臺架構師轉身成為閉環負責人，但真正的算力閉環，靠的是自動化調度機制，不是單個核心負責人。

6 月 5 日同一天，騰訊在北京召開 AI 產業應用大會，給出了完全不同的解法。

騰訊將混元大模型、TI 開發平臺、自研主力 Agent 產品矩陣，深度內嵌騰訊云體系。姚順雨整合 AI Infra 與大語言模型兩大核心團隊，落地研究、工程一體化架構，推進 AI 研發與云計算打通內部算力考核與資源結算規則，從根源上弱化自研和商用爭搶算力的對立矛盾。

對比之下一目了然：阿里“云、AI 分灶算賬” 的考核割裂，才是算力長期空轉的制度元兇。

Anthropic 靠 AI 實現算力全自動調度，騰訊靠一體化架構抹平內耗，阿里至今仍依賴人工協調資源，算力分配隨部門利益搖擺。

PAI 劃入 ATH，是一次有效的內部自救，也客觀補齊了模型與工程的組織短板。但只要阿里云創收、ATH 自研的底層利益沖突不破除，阿里就擺脫不了算力空轉的頑疾。

想要擺脫低效內耗、跑出真正的AI 自驅飛輪，目前來看，依舊長路漫漫。