A inteligência artificial da Alibaba muda de estratégia novamente

Há menos de um mês desde o último ajustamento de maior escala em torno do Token Hub, a organização interna da Alibaba relativamente aos negócios de IA voltou a passar por uma iteração.

Em 8 de abril, o CEO do Grupo Alibaba, Eddie Wu Yongming, publicou uma carta interna, anunciando ajustes organizacionais ligados à IA, incluindo a criação de um novo Comité Técnico do Grupo, a atualização do departamento de negócios do modelo de linguagem Tongyi, e o acelerar da construção de IA.

De acordo com a carta interna, a Alibaba estabeleceu um Comité Técnico ao nível do Grupo, com Eddie Wu Yongming como líder. Os membros incluem Zhou Jingren, Wu Zeming e Li Feifei. Entre eles, Zhou Jingren desempenha o papel de Chief AI Architect do Comité Técnico, Li Feifei é responsável pela tecnologia da Alibaba Cloud e pela construção de infraestruturas base de IA na cloud, e Wu Zeming responde pela construção da plataforma tecnológica de negócios do Grupo e pela plataforma de inferência de IA.

Três pessoas, três linhas, apontando, respetivamente, para modelos, infraestrutura e plataforma de inferência.

Importa saber que a organização tradicional da Alibaba valoriza a “especialização + BU”. Mas desta vez a Alibaba chamou para a mesma mesa de trabalho todas as pessoas que “conseguem fazer funcionar o futuro”, integrando os elos-chave que antes se encontravam dispersos por cloud, linhas de negócios e equipas de modelos.

Segundo pessoas próximas da Alibaba, a empresa no passado tinha especial habilidade em “empilhar pessoas, empilhar recursos e empilhar matrizes de negócios”. Mas na era dos grandes modelos, essa estratégia já não funciona. “É preciso treinar rapidamente os modelos, fazer a inferência chegar rapidamente ao terreno, reutilizar rapidamente os negócios; se a organização voltar a dispersar, isso vai atrasar todo o encadeamento.”

Por isso, na opinião do setor, o Comité Técnico recém-criado é um centro de tomada de decisão: para que direção os modelos evoluem, como os recursos de computação são alocados, e como a plataforma de inferência deve ser construída, tudo isso é decidido nesse nível.

Um detalhe a ter em conta é que, nesta reorganização, Wu Zeming deixou o cargo de CEO da Taobao Flash Sale, sendo sucedido por Lei Yanqun. Wu Zeming é um veterano da Alibaba e também o CTO do Grupo. Tirar-lhe o foco da gestão de negócios na linha da frente, para se concentrar na construção da plataforma tecnológica do Grupo e na plataforma de inferência de IA, é, por si só, um sinal: a prioridade das infraestruturas de IA, dentro da Alibaba, já foi colocada acima da operação de negócios.

Uma lógica semelhante aparece também em Li Feifei. Ele assume o cargo de CTO da Alibaba Cloud e, em simultâneo, fica responsável pela construção das infraestruturas base de IA na cloud.

A Alibaba Cloud é a porta de entrada para vender a estratégia de IA da Alibaba—para as empresas usarem grandes modelos, precisam de capacidade de computação, precisam de serviços de inferência e precisam de uma plataforma de invocação de modelos. O que Li Feifei precisa de fazer é garantir que este “tubo” funcione de forma suficientemente fluida.

Zhou Jingren, enquanto Chief AI Architect, controla simultaneamente o departamento de negócios do modelo de linguagem Tongyi após a atualização, assumindo a missão mais central: garantir que os modelos da Alibaba estejam, de forma contínua, na primeira “linha” a nível global. O desempenho explosivo do Qwen 3.6 Plus prova a viabilidade desta rota, mas a corrida de grandes modelos não tem ponto final; OpenAI, Anthropic e, no contexto doméstico, ByteDance, Tencent, não vão parar para esperar.

Ao agregar forças, vantagens e recursos, e ao investir no campo de batalha mais crítico, isso mostra que a Alibaba já entrou num estado de combate abrangente de IA. Na verdade, esta já é a segunda vez, em menos de um mês, que a Alibaba realiza uma grande transformação organizacional em torno de IA.

Em 16 de março, a Alibaba acabou de anunciar a criação do grupo de negócios ATH—abreviatura de Alibaba Token Hub—e o CEO Eddie Wu Yongming ficou logo encarregue diretamente. A estrutura inclui o Tongyi Lab, a linha de negócios do MaaS, o departamento Qianwen, o departamento Wukong e o departamento de inovação em IA. Um ciclo completo de “criar Token, transportar Token, aplicar Token” foi, a nível organizacional, amarrado num conjunto.

Isto representa um juízo sobre o modelo de negócio futuro: o núcleo de um grande modelo não é a capacidade, mas o consumo. Quem conseguir fazer com que o fluxo de Token seja mais rápido, mais amplo e mais estável, é quem vai dominar o futuro da AI Cloud.

Numa recente conferência telefónica de resultados do Grupo Alibaba, Eddie Wu Yongming também disse que, desde 2026, a empresa já começou a ver tendências muito evidentes: os grandes modelos passaram a ter capacidade para realizar fluxos de trabalho complexos voltados a empresas (To B). À medida que cada vez mais empresas começam a ativar internamente, com base em grandes modelos, agentes (Agent) para executar tarefas de trabalho de ponta a ponta, todo o mercado de orçamentos de TI orientados para AI e cloud sofre uma mudança fundamental.

Eddie Wu Yongming afirmou que, quando as empresas consomem Token, deixam de o ver como orçamento de TI e passam a encará-lo como custo de produção ou custo de desenvolvimento—como parte dos meios de produção—sendo este o fator interno mais essencial que sustenta o crescimento de longo prazo da IA.

Perante o enorme e duradouro impulso de crescimento do mercado de IA, Eddie Wu Yongming anunciou os objetivos comerciais da estratégia de IA do Grupo Alibaba: nos próximos cinco anos, a receita anual da comercialização de cloud e IA, incluindo o MaaS, ultrapassará 100 mil milhões de dólares.

“Relativamente ao objetivo de a receita anual de negócios ligados a IA e cloud ultrapassar 100 mil milhões de dólares nos próximos cinco anos: com base no espaço de crescimento do mercado atualmente e na nossa base de negócios e de produtos existentes, a rota para este objetivo tem uma visibilidade forte.”

Naturalmente, não foi só a Alibaba que ajustou a orientação para aproveitar as oportunidades da época. No exato mesmo período em que a Alibaba procedia a ajustes intensivos, a Tencent também se encontrava a remodelar a sua estrutura organizacional de IA.

Em 20 de março, uma notificação interna da Tencent anulou o AI Lab, e parte do pessoal foi integrado no departamento de grandes modelos de linguagem, passando a reportar ao Chief AI Scientist, Yao Shunyu. O AI Lab foi fundado em 2016 e foi um dos primeiros laboratórios de IA a nível empresarial da Tencent. A sua extinção visa, precisamente, concentrar as forças de investigação e desenvolvimento de IA dispersas na linha principal dos grandes modelos Hunyuan.

No início de meados de março, o presidente da Tencent, Liu Chiping, revelou em encontros com a comunicação social que, nos últimos meses, a Tencent realizou ajustes intensivos de equipas e reestruturação dos fluxos de trabalho em torno de IA.

Ele disse que, nos próximos dois a três trimestres, se verá “progresso quantificável”. E, entretanto, a nova versão do Hunyuan HY 3.0 já se encontra em testes internos, alegadamente com melhorias significativas nas capacidades de inferência e de Agents.

Os movimentos das duas gigantes foram quase simultâneos, mas com caminhos diferentes. A ideia da Alibaba é “institucionalizar”: construir desde o zero um grupo completo de negócios centrado em Token, com o CEO a assumir pessoalmente a liderança, e os cinco departamentos de negócios a avançar em paralelo; a ideia da Tencent é mais “consolidar”: recolher as forças de I&D de IA dispersas por todo o lado numa base técnica unificada, para que o Hunyuan seja a única porta de entrada para o modelo de base.

O destino é diferente, mas o propósito é o mesmo: as duas empresas estão a fazer a mesma coisa—eliminar os “isolamentos” internos de IA e canalizar recursos numa direção.

Isto não é coincidência. A competição de IA de 2026 já entrou numa nova fase—deixar de ser uma questão estratégica de “fazer ou não fazer IA” e passar a ser uma disputa de capacidade de execução: “conseguir levar a IA ao extremo”. O teto das capacidades dos modelos continua a subir rapidamente. Os Agents estão a sair do campo conceptual e a tornar-se produto, e as necessidades do lado empresarial estão a mudar de “vamos ver” para “implantação abrangente”.

Nesta janela de oportunidade, quem tiver maior eficiência organizacional, quem integrar recursos mais rapidamente, será quem vai conseguir comer a maior fatia do bolo.

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