林俊旸离职，终于得到了阿里官方“批准”。
2026年3月5日，阿里CEO吴泳铭在内部邮件中回应林俊旸离职一事。其表示，“公司已决定批准林俊旸同学的辞职，感谢林俊旸过去在岗位上的付出。”
据悉，3月4日凌晨，阿里千问团队技术负责人林俊旸突然以个人名义，在社交媒体平台发文称，“我卸任了。再见了，我亲爱的通义千问。”
然而，3月4日下午紧急召开的通义实验室All Hands会议上，阿里没有透露林俊旸的最新动向。3月4日傍晚，《智能涌现》报道称，林俊旸于3月3日提出离职，未和阿里谈好相关细节。
林俊旸离开千问几乎毫无征兆。三天前，千问开源了4款Qwen3.5小尺寸模型，参数覆盖0.8B、2B、4B和9B，可满足从极端资源受限到高性能轻量级应用的不同需求。对此，特斯拉创始人兼CEO埃隆·马斯克点赞道，“惊人的智能水平”。林俊旸则回应称，“谢谢埃隆”。
梳理林俊旸离职前后的蛛丝马迹不难发现，其与阿里并非友好协商后和平分手，单方面“发推辞职”更是让阿里猝不及防。这在一定程度上反映出，林俊旸对阿里心存不满。
值得注意的是，近期不止林俊旸离开阿里千问团队。据钛媒体报道，Qwen3.5 & VL & Coder核心贡献者李凯鑫、Qwen后训练负责人郁博文、Qwen Code负责人惠彬原等人也已离职。
尽管阿里官方并未公开回应千问高层缘何突发“地震”，但结合近期释放的战略规划信号，不难看出千问的业务重心正悄然转向。新的权力结构与业务逻辑主导之下，技术型人才的生存空间正变得愈发逼仄，这或许是千问多位核心成员接连离场的关键诱因。
01、林俊旸为何突然离职？至少三大原因
识礁Farsight梳理后发现，林俊旸之所以突然离职，主要是因为在千问的组织架构、资源调度、战略规划等层面，其与阿里存在矛盾。
新浪科技援引知情人士消息称，随着AI竞争加剧，阿里希望通过引入更多人才，扩大千问团队。“用林俊旸一个人的脑子来处理肯定高效，但站在阿里云CTO、通义实验室负责人周靖人的角度，需要考虑把新引入的周浩放在什么位置上比较高效，全程没有考虑过‘政治因素’。”
据悉，周浩曾任谷歌DeepMind高级资深研究员，深度参与了Al Mode、Deep Research等项目，是Gemini 3.0的核心贡献者，其于2026年初加入阿里通义实验室，可越过林俊旸，直接向周靖人汇报。
而据知情人士透露，林俊旸在一线做战略规划时，曾表达过“自己被架空了”。由此来看，其指的似乎是以周浩为代表的空降高管，影响了自己做决策和执行。
另一方面，由于大模型训练需要海量算力资源，阿里也未能充分满足林俊旸的需求。知情人士透露，林俊旸在阿里内部频频抱怨资源紧张。
对此，All Hands会议上，吴泳铭承认中国算力资源紧张，并对“未更早发现问题”而道歉。不过吴泳铭认为，自己认可“Qwen第一优先级”的定位，并已尽最大努力寻求算力，千问的资源并未被集团“卡脖子”，问题在于跨部门沟通存在壁垒。
耐人寻味的是，阿里内部邮件显示，接下来将由吴泳铭、周靖人、阿里首席技术官范禹“共同协调集团资源支持基础模型建设。”三位重量级高管挂名协调资源，一方面说明千问等项目此前确实面临算力资源不足的困境，另一方面也昭示出，阿里希望借更高层级的力量，打破部门之间的壁垒。
此外，战略规划层面，林俊旸的理念与阿里最新的调整也出现了明显分歧。2025年以来，林俊旸一直致力于对阿里的大模型团队进行“打包”——预训练、后训练，乃至Infra一起工作，以提升模型训练效率和多模态能力。
然而，近期通义实验室却希望将Qwen团队按训练流程和模态拆分成不同的垂直体系，并与通义实验室中的其他同类型团队合并，提高整体的运转效率。调整后，林俊旸的职权范围将明显收窄。
显而易见，林俊旸突然离职，并非某一因素导致，而是多重因素长期叠加后的结果。作为技术性人才，林俊旸更关心技术的影响力与前瞻性。然而，阿里是一家商业公司，不光追求技术优势，更关注商业回报。
随着千问业务迈入扩张周期，战略重心向规模化与变现能力倾斜，林俊旸与阿里在发展节奏、资源配置与价值排序上的分歧逐步放大，最终从理念差异演化为结构性矛盾，无奈离职。
02、行业竞争加剧，“AI一号位”调整成常态
千问高层之所以突发震荡，主要是阿里不仅仅关注底层模型能力，更追求C端AI应用的市场影响力。
自2025年11月推出基于Qwen大模型开发的个人AI助手千问后，阿里的AI战略就从服务B端企业转向聚焦C端市场。
为提升千问在C端市场的触达能力，阿里先是为其接入淘宝、支付宝、飞猪等“全家桶”生态，后又于春节期间启动30亿元“请客计划”，大手笔补贴市场。为强化用户认知，2026年3月初，阿里将旗下AI的总称和核心品牌统一为“千问”。
事实证明，高举高打之下，千问确实在C端AI应用市场取得突破。2026年2月AI产品榜显示，在全球市场，千问App的月活为2.03亿，位列第三，仅次于ChatGPT和豆包；环比增幅高达552.83%，增速位列全球第一。
在此背景下，阿里对模型团队也提出了新的要求。X平台认证为“FM-Wild工作坊和ASAP系列研讨会的创始人”的博主“Xinyu Yang”透露，阿里改用日活这类消费级应用的指标来衡量基础模型团队。“如果用评判消费级App的标准去衡量基础大模型团队，就别怪未来创新曲线趋于平缓。”
其实AI大战愈演愈烈的背景下，作为一家有明确市场和业绩追求的商业公司，阿里对模型团队提出新的要求、做出新的调整无可厚非。
此前，千问模型团队只负责研究技术，不关心市场，自然可以将Qwen打造成全球开源模型领域的霸主。然而，随着阿里的AI重心转向C端市场，如果继续坚持“产模分离”，让模型团队活在“象牙塔”中，那么产品团队进行商业化布局时，就会备受掣肘。
因此，阿里选择为千问模型团队引入更多人才，让其背上切实的KPI指标，并按训练流程和模态进行垂直划分，提高运营效率。
对此，All Hands会议上，阿里巴巴首席人才官蒋芳表示，“我们在快速发展，这波调整是为了扩充更多人才、提供更多资源”，“这次组织形式没沟通好，新人引入肯定会带来阵型变化，扩大过程中必然涉及到这些，我们可能没处理好。”
事实上，由于技术呈跃迁式发展，AI正倒逼企业在战略与组织层面同步进化。过去几年，围绕AI进行权力结构与决策机制重构、更换“一号位”，几乎成为了每个中国互联网公司的“必修课”。
比如，2025年2月，原谷歌DeepMind研究副总裁吴永辉加入字节跳动，担任大模型团队Seed基础研究负责人；当年12月，前OpenAI研究员姚顺雨加盟腾讯，出任混元首席研究科学家，向腾讯总裁刘炽平汇报。
03、AI助手陷入“规模陷阱”，千问奔赴迷途
阿里积极结合AI技术的发展趋势进行组织架构调整，确实值得肯定。但问题是，其内部考核逻辑似乎仍延续移动互联网时代的路径依赖，将用户规模视为核心成效指标。
这种“流量至上”的业务导向，很容易让阿里误入歧途。
2025年1月，接受《晚点LatePost》采访，谈及AI领域如火如荼的用户规模竞赛，MiniMax创始人兼CEO闫俊杰表示，“如果你用移动互联网的思维来看，豆包确实很厉害，但假定技术会长期发展，不同阶段会带来不同的产品和商业线，这真不一定是件好事。”
究其原因，一方面是因为服务更多用户，会给AI企业带来巨大的成本压力，拖累整体的研发节奏；另一方面，日常使用时，模型比大部分用户更聪明，用户的“查询”不会提升模型的能力。
对此，闫俊杰举了一个十分明显的例子——ChatGPT的日活是Claude的50-100倍，但模型差距没有50倍，二者其实差不多。“这就反映，智能水平的提升，其实没那么依赖要有很多用户。”
简言之，AI助手打破了移动互联网时代“规模效应”的商业神话。此前，斩获海量用户后，移动App可以摊薄上游成本，并通过用户反馈和数据迭代不断提升交互能力，进而构筑深厚的商业护城河。
如今，盲目追求用户规模的AI助手很大程度上陷入了“规模陷阱”——用户量增多，不光难以立竿见影提升模型能力，反而会阻碍模型进化。
有鉴于此，现阶段前沿AI企业进行战略规划时，不会视流量规模为重中之重，而是先定义下一代模型的能力分级，搞清楚需要何种算法、数据和推理过程，然后通过技术手段逼近定义好的指标。
在此过程中，为了避免产品的商业化诉求影响技术发展，这些企业会将技术和产品拆分开——技术专注于提升上限；产品聚焦于满足用户。
对比而言，阿里似乎走上了一条与AI技术发展潮流截然相反的道路。为了将千问App打造成俘获海量流量的移动互联网产品，阿里不光斥巨资宣发，并且在内部让以林俊旸为代表的技术人才为商业目标服务。
正如管理学家吉姆·柯林斯在《基业长青》中指出，伟大企业其中一项重要的特质是“利润之上的追求”。阿里在AI领域的战略规划，很大程度上背离了“追求成为一家活102年的好公司”的愿景。
移动互联网时代，阿里不盲目追求具体的业绩指标，而是专注于营造出众的购物体验，为消费者和卖家创造价值，因而成为了电商翘楚。AI时代，阿里盲目追求KPI、用户规模等短期业绩，不光会挫败技术人才的积极性，更难以通过持续创造用户价值，穿越周期。
内部邮件中，吴泳铭表示，“发展基础大模型是我们面向未来的关键战略，我们将在继续坚持开源模型策略的同时，持续加大对人工智能领域的研发投入，加大吸纳优秀人才的力度。”
相较于简单地“加大投入”，阿里更需要做的，其实是深刻反思自身的业务导向。如果“流量至上”的底层思维不变，林俊旸或许不会是最后一个与阿里“断舍离”的AI专家。
