阿里与百度的AI困境 困境表现 1. 百度 闭源策略崩解，技术优势遭开源生态反噬 百度曾坚持“闭源模型更强”的战略（李彦宏，2024），但DeepSeek-R1以“全开源+高性能+低成本”打破行业规则，其推理成本降低近百倍，性能对标GPT-4o，迫使百度仓促开源文心4.5系列。更讽刺的是，百度搜索首页已接入DeepSeek入口，暴露其自研模型竞争力不足。 深层问题 技术落地能力薄弱。文心大模型在医疗等垂直领域仅停留于科普问答，而阿里通义千问已接入三甲医院诊断系统；其应用生态亦远落后于OpenAI的300万GPTs规模。 2. 阿里 人才流失成灾，技术成果难转化商业壁垒 通义实验室十个月内流失三位P10级技术领袖：语音负责人鄢志杰转投京东，视觉核心薄列峰加盟美企，大模型负责人周畅被字节以“八位数年薪+职级连跳两级”挖走。半年内19名AI骨干离职，导致语音、视觉、大模型三大方向出现技术断层。 深层问题 考核机制与文化冲突。P10以上专家需同时背负顶会论文、专利数量及业务营收指标（如某P11需完成5篇论文+3专利+2亿营收），资源向大模型集中后，应用项目沦为“二等公民”。 百度需在2025年验证AI原生应用变现效率；阿里则要解决“通义千问1250万次下载留不住核心团队”的组织悖论。技术军备竞赛已终结，生态耐力赛刚鸣枪。
