今天c总在我们三人炒股小群里问了一个灵魂问题，阿里这波AI应用，能做成么？

这当然是个难以回答的宏大问题，但我脑子里最近有一些思考碎片，在刚刚突然有点连成线了，做个记录。

我最近在读演化经济学家卡洛塔·佩雷斯（Carlota Perez）的经典之作《技术革命与金融资本》（还给星球的所有参与者都送了一本，还没开始组织大家讨论）。书中有一个极其核心且常被忽视的观点：每一次技术革命，其背后必然伴随着组织形态的深刻变革。

如果只引进了新技术（Hard Tech），却保留了旧的组织架构（Soft Structure），那么面临的将不是增长，而是巨大的错配摩擦。

基于这个逻辑，当我们审视目前阿里巴巴在 AI 领域的动作，尤其是其对 C 端产品不惜血本的投入与焦虑时，我看到了一个典型的“范式错配”危机。

佩雷斯的研究表明，当技术核心要素发生剧变时，旧的“最佳实践”就会变成累赘。

蒸汽时代催生了股份公司，解决了铁路的资本密集问题；石油与汽车时代催生了金字塔科层制，福特式的流水线管理让效率最大化；互联网时代催生了平台化与网络化组织，以此应对信息的快速流动。

而现在，我们站在了 AI 革命的门口。AI 时代的特征是“液态化”和“超级个体”。算力与智能的边际成本趋近于零，这意味着未来的创新将不再依赖于庞大的兵团作战，而可能源于三五十个人的精英小组，甚至是三五个人作战的 Agent 团队。

阿里的困境是经典的创新者窘境。

阿里巴巴是上一个时代（互联网平台经济）的组织巅峰。 它拥有极度成熟的金字塔架构，并在此基础上叠加了强悍的价值观体系和合伙人制度。这种结构在互联网时代是无敌的，因为它能保证几十万人的动作整齐划一，拥有极强的执行力。

但这种“强管控”的组织基因，恰恰是 AI 创新的天敌。

目前的阿里，虽然在技术上紧跟大模型，但在组织文化上依然保留着明显的“上行下效的爹味”。自上而下的 KPI 分解、对齐颗粒度、层层汇报文化。这些是为了“确定性执行”设计的机制，完全无法兼容 AI 早期探索所需要的“非确定性涌现”。

试图用管理“中台铁军”的方式去孵化“生成式 AI 产品”，无异于用管理流水线工人的方式去管理毕加索。这也就是为什么我们看到阿里拥有巨大的资源，却在 C 端 AI 产品上显得有些“没脑袋似的乱撞”，因为组织形态和目标形态不匹配。

阿里该怎么办？

历史已经给出了答案。阿里不应该试图让自己变成一家“AI 应用工厂”，而应该利用好自己最深厚的护城河，完成角色的跃迁。

1. 学习当年的腾讯：把“半条命”交给合作伙伴 “3Q大战”后的腾讯，意识到了自己不可能垄断所有赛道。于是它确立了“流量+资本”的双轮驱动，把电商交给京东，把本地生活交给美团，自己退后一步做连接器。

2. 阿里版的“双轮驱动”：算力+资本 在 AI 时代，阿里手中的牌面变了。它没有腾讯那样的社交流量，但它拥有这一轮革命的硬通货：算力（阿里云） 和 商业闭环（支付/电商场景）。

阿里最正确的策略，不应是亲自下场去卷 C 端应用，去和灵活的创业公司抢饭碗；而应尽早化身为风投（VC）和基础设施服务商。

做基建： 既然 AI 创业需要烧钱换算力，阿里就应该通过投资，把这些创业公司变成阿里云的忠实客户。不管谁跑出来，底层都跑在阿里云上。

做赋能（Enabler）： 开放淘宝、天猫、支付宝的场景接口，让创业公司的 AI Agent 有落地的商业土壤。

微软错过了移动互联网的 C 端（手机），但通过 Azure 和投资 OpenAI，抓住了 AI 的底座。

阿里是有机会成为中国 AI 时代的“AWS + Y Combinator”的，它有巨大的的金融资本和基础设施优势。

但这对阿里来说并不容易，它曾经是如此有战斗力的企业，它的成长之路伴随着无数的硬仗。现在要承认自己打不赢，确实也是伤筋动骨的。

然而，成功的企业其实就是需要从失败里认清现实，从面对pdd失败时，阿里就应该明白，自己过去那套东西，不灵了。（pdd本身就有点组织液态化和dao去中心化自治组织）

落地到投资上，我认为阿里和腾讯依然是目前中国AI应用最好的投资标的，他们卡住了场景的生态位，只是要思考，新时代的航线上，他们这样的巨轮到底要扮演什么角色。

至于要炒概念，我认为AI应用最大的主线有两个方向：1、vibe coding在2026年会诞生杀手级的效率提升产品；2、产业（工业）领域的AI应用。

以上全错