阿里国际AI战略布局 - 公司将AIGC作为2024年关键方向后，2025年转向聚焦Agent技术，重点开发电商工作流Agent以实现降本增效[3] - AI布局包含多模态模型Ovis、60+场景AI应用及Agent工具，考核体系以"实际贡献为导向"，需证明能提升利润或降低成本[3] - 三大应用方向：AIGC提升素材质量与GMV转化率、AI自动化降本、AI+人协同提高产能[3] 技术成果与业务影响 - Ovis模型日均调用量从2024年Q4的1亿次跃升至2025年上半年的10亿次[4] - AI Agent使退款成本同比下降15%，广告投放ROI提升5%，AI处理的SEO占比达40%[4] - 2025年ACL收录公司9篇论文，AI解决方案获世界人工智能大会SAIL奖[5] ToB与ToC差异化路径 - ToB端明确以降本增效为核心，ToC端聚焦搜索推荐广告改造及电商重构探索[4] - 行业生存逻辑呈现两极分化：最通用或最垂直的技术路径具备优势，中间路线缺乏壁垒[4] 团队管理与技术方法论 - 优先级排序：差异化技术能力＞业务场景适配，基于通义模型做垂直领域后训练[7] - 核心策略强调"做减法"，通过精准需求洞察约束资源投入方向[8] - 组织架构需桥梁型通才，需兼具业务理解与技术边界认知[9][13] AI时代人才观 - Claude 4发布标志工程师生态变革，基础编码岗位面临替代，需培养产品经验与工程品位[5][10] - 招聘策略转向算法背景产品经理，偏好具备"锐度"（敢于突破传统）的人才[13][14] - 技术边界认知是关键，避免宏大但不可实现的方案[15]