Ali AI cambia de estrategia nuevamente

A menos de un mes de la última reestructuración consolidada en torno a Token Hub, la organización de las actividades de IA de Alibaba vuelve a pasar por una iteración.

El 8 de abril, el CEO del Grupo Alibaba, Wu Yongming, publicó una carta interna en la que anunció ajustes organizativos relacionados con la IA, que incluyen la creación de un nuevo Comité de Tecnología del Grupo, la actualización del departamento de negocio de los modelos de Tongyi y la aceleración de la construcción de IA.

De acuerdo con la carta interna, Alibaba establece a nivel de grupo un Comité de Tecnología, con Wu Yongming como líder del equipo. Entre sus miembros figuran Zhou Jingren, Wu Zeming y Li Feifei. En concreto, Zhou Jingren ocupa el cargo de Arquitecto Principal de IA del Comité de Tecnología; Li Feifei se encarga de la tecnología de Alibaba Cloud y de la construcción de la infraestructura de IA en la nube; y Wu Zeming es responsable de la construcción de la plataforma tecnológica de negocios del grupo y de la plataforma de inferencia de IA.

Tres personas, tres líneas, que apuntan respectivamente a los modelos, a la infraestructura y a la plataforma de inferencia.

Hay que tener en cuenta que la estructura organizativa tradicional de Alibaba se centra en la “especialización + BU”. Pero esta vez, Alibaba ha reunido en una misma mesa a todas las personas “capaces de hacer realidad el futuro”, integrando los eslabones clave que antes estaban dispersos entre la nube, las líneas de negocio y los equipos de modelos.

Personas cercanas a Alibaba le dijeron a Wall Street sobre esto que, en el pasado, la empresa era buena para “apilar personas, apilar recursos y apilar matrices de negocio”. Pero en la era de los grandes modelos, este truco ya no funciona: “El modelo debe entrenarse rápido, la inferencia debe implementarse rápido, el negocio debe reutilizarse rápido; si la organización vuelve a dispersarse, se ralentizará toda la cadena”.

Por eso, en la industria se considera que el recién creado Comité de Tecnología es un centro neurálgico para la toma de decisiones. En este nivel se decide hacia qué dirección iterarán los modelos, cómo se asignarán los recursos de cómputo y cómo se construirá la plataforma de inferencia.

Un detalle digno de notar es que, en esta reorganización, Wu Zeming dejó su cargo de CEO de Taobao Flash Sale, y fue sucedido por Lei Yanqun. Wu Zeming es un veterano de Alibaba y también es el CTO del grupo. Que se aparte de la gestión del negocio en primera línea y se concentre en la construcción de la plataforma tecnológica del grupo y de la plataforma de inferencia de IA es, en sí mismo, una señal: la prioridad de la infraestructura de IA dentro de Alibaba ya se ha elevado por encima de la operación del negocio.

Una lógica similar también aparece en Li Feifei. Ocupa el cargo de CTO de Alibaba Cloud y, al mismo tiempo, es responsable de la construcción de la infraestructura de IA en la nube.

Alibaba Cloud es el “puerto de palancas” de la estrategia de IA de Alibaba: si las empresas quieren usar grandes modelos, necesitan capacidad de cómputo, necesitan servicios de inferencia y necesitan una plataforma para invocar modelos. Lo que Li Feifei debe hacer es asegurarse de que este conducto sea lo bastante fluido.

Zhou Jingren, como Arquitecto Principal de IA, a la vez gestiona el departamento de negocio de los modelos de Tongyi actualizado, y asume la misión más central: conseguir que los modelos de Alibaba se mantengan siempre en el primer pelotón a nivel global. El rendimiento explosivo de Qwen 3.6 Plus demuestra que esta ruta es viable, pero la competición de los grandes modelos no tiene final: OpenAI, Anthropic y, en el mercado nacional, ByteDance y Tencent no van a detenerse para esperar.

Al reunir fuerzas, ventajas y recursos, e invertir en el campo de batalla más crítico, esto indica que Alibaba ya ha entrado en un estado de guerra total de IA. De hecho, esta es ya la segunda gran transformación organizativa de Alibaba en menos de un mes en torno a la IA.

El 16 de marzo, Alibaba acababa de anunciar la creación del grupo de negocios ATH —siglas de Alibaba Token Hub— y el CEO Wu Yongming lideró directamente el mando. Bajo ATH se encuentran el Tongyi Lab, la línea de negocio de MaaS, el departamento Qianwen, el departamento Wukong y el departamento de Innovación en IA. Una cadena completa de “crear Token, transferir Token y aplicar Token” quedó unida a nivel organizativo.

Esto es una valoración del modelo de negocio futuro: el núcleo de los grandes modelos no es la capacidad, sino el consumo. Quien consiga que el flujo de Token sea más rápido, más amplio y más estable, dominará el futuro de la nube de IA.

En la reciente conferencia telefónica de resultados financieros del Grupo Alibaba, Wu Yongming también señaló que desde 2026, la empresa ya ha observado tendencias muy claras: los grandes modelos empiezan a contar con la capacidad de completar flujos de trabajo complejos para To B. A medida que cada vez más empresas comienzan a activar internamente Agents impulsados por grandes modelos para completar tareas de extremo a extremo, todo el mercado de presupuestos de TI orientado a IA y la nube experimenta un cambio fundamental.

Wu Yongming indicó que, cuando las empresas consumen Token, ya no lo consideran como presupuesto de TI, sino como costo de producción o costo de I+D; como parte de los medios de producción. Este es el factor interno más fundamental que respalda el crecimiento sostenido a largo plazo de la IA.

Ante el enorme y duradero impulso de crecimiento del mercado de IA, Wu Yongming anunció el objetivo comercial de la estrategia de IA del Grupo Alibaba. En los próximos cinco años, los ingresos anuales de la comercialización de la nube y la IA, incluido MaaS, superarán los 100 mil millones de dólares.

“Sobre el objetivo de que, en los próximos cinco años, los ingresos anuales de los negocios relacionados con la IA y la nube superen los 100 mil millones de dólares: según el espacio de crecimiento del mercado actual, así como la base de negocios y la base de productos de las que ya disponemos, la ruta para alcanzar este objetivo es bastante visible”.

Por supuesto, no solo Alibaba ajusta el rumbo al ver las oportunidades de la época. Justo en el mismo período en que Alibaba realiza ajustes de forma intensiva, Tencent también está remodelando su arquitectura organizativa de IA.

El 20 de marzo, una notificación interna de Tencent canceló AI Lab; parte del personal se incorporó al departamento de grandes modelos de lenguaje, y reporta al Científico Principal de IA, Yao Shunyu. AI Lab se fundó en 2016 y fue uno de los primeros laboratorios de IA a nivel empresarial de Tencent. Su cancelación busca concentrar la fuerza dispersa de I+D de IA en la línea principal de los modelos de gran tamaño Hunyuan.

En un intercambio con medios a mediados de marzo, el presidente de Tencent, Liu Zhiping, reveló que, en los últimos meses, Tencent realizó ajustes intensivos de equipos y una reconstrucción de los flujos de trabajo en torno a la IA.

Dijo que, en los próximos dos o tres trimestres, se verán “progresos cuantificables”. Además, se informó que la nueva versión HY 3.0 de Tencent Hunyuan ya está en pruebas internas, y se afirma que las capacidades de inferencia y de Agent han mejorado significativamente.

Los movimientos de los dos gigantes casi se sincronizan, pero la ruta es diferente. La idea de Alibaba es “institucionalizar”: construir desde cero un grupo de negocio completo centrado en Token, con el CEO liderando personalmente y con el avance simultáneo de cinco departamentos de negocio. La idea de Tencent se parece más a “consolidar”: reunir las fuerzas de I+D de IA dispersas en una única base tecnológica unificada, haciendo que Hunyuan sea la única puerta de entrada del modelo base.

Aunque toman caminos distintos, las dos compañías están haciendo lo mismo: eliminar las “islas de IA” internas y concentrar los recursos hacia una sola dirección.

Esto no es casualidad. La competición de IA de 2026 ha entrado en una nueva etapa: ya no es una pregunta estratégica de “si se debe hacer IA”, sino una pugna de capacidad de ejecución de “lograr que la IA llegue al extremo”. El techo de capacidades de los modelos sigue moviéndose rápidamente hacia arriba. Los Agents están pasando de la concepción al producto, y las necesidades del lado empresarial están pasando de “probar” a “despliegue integral”.

En esta ventana, quien tenga mayor eficiencia organizativa, quien integre los recursos más rápido y quien lo haga, podrá llevarse el mayor pastel.

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