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“清华系”VS“阿里系”:中国大模型创业的“隐形门派”之争

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分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-09-04 19:22 等级:
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①通过浏览器下载

打开““清华系”VS“阿里系”:中国大模型创业的“隐形门派”之争”手机浏览器(例如百度浏览器)。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名,点击下载链接【blog.3g.m.nto4.com】网址,下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开““清华系”VS“阿里系”:中国大模型创业的“隐形门派”之争”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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“清华系”VS“阿里系”:中国大模型创业的“隐形门派”之争安装步骤:

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“清华系”VS“阿里系”:中国大模型创业的“隐形门派”之争2024更新

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> 厂商新闻《“清华系”VS“阿里系”:中国大模型创业的“隐形门派”之争》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-09-05 03:34

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    随着中国大模型赛道持续了一年有余的“百模大战”逐渐褪去其狂热的喧嚣,转而走向应用生态的落地,如今大模型战局不再是简单的巨头与创业公司的对垒,而是演化为以技术传承、人才网络和资本图谱为纽带的“隐形门派”之间的博弈。

    在这张错综复杂的棋盘上,以智谱、月之暗面等企业为代表的“清华系”,和以阿里“通义”系出走创业者为代表的“阿里系”,正作为两股最强大的新生力量,遥相对峙,共同定义着国内AI产业的未来走向。

    源起:象牙塔与巨舰,两种路径的遥相呼应

    一个技术派别的形成,往往可追溯到其最初的“学术源头”或“产业根基”。

    “清华系”的技术轨迹,起点显然位于清华大学计算机系的知识工程实验室(KEG)。在人工智能不断演进的周期中,由唐杰教授领衔的这支团队,数十年如一日地深耕于知识图谱、图神经网络与预训练模型等领域。它更像是一群耐心的“思想播种者”,等待着技术之树开花结果的那一天,形成了典型的“学院派”科研传统。

    智谱的诞生,便是这漫长学术序曲的必然延申。它几乎是KEG实验室的“嫡传弟子”,一个将数十年科研成果推向商业世界的载体。其公司主体为北京智谱华章科技有限公司,CEO张鹏同样是清华计算机系的博士,他与唐杰教授一道,将实验室的技术积累转化为商业实体。

    从智谱的GLM(General Language Model)架构选择上,便能清晰地看到其学术脉络——坚持走一条与主流GPT、BERT模型不尽相同的技术路线,这种差异化路径背后,是深植于学术基因中的方法论自信和技术信仰。可以说,智谱代表的是一种更偏理论驱动的路径,强调模型能力的本质提升,承载的是一种“让机器像人一样思考”的纯粹学术理想,其气质内敛而深沉。

    而师出同门的月之暗面,则展现出“清华系”的另一种演化方式。其创始人杨植麟曾是Transformer-XL与XLNet等重要模型的核心作者,在清华之后赴卡内基梅隆大学深造,并在Google Brain积累了大量前沿工程经验。他与周昕宇、吴育昕等同样具备国际大厂背景的清华校友共同组建团队,使月之暗面兼具理论深度与工程执行力。

    这种跨越学术与产业、国内与国际的团队结构,使得月之暗面既拥有清华学派的理论深度,又熟悉硅谷式的创新节奏。其智能助手产品Kimi于2023年10月发布,最初支持约20万汉字上下文输入,随后在2024年3月开启200万字上下文功能的内测,以“无损长文本”能力一鸣惊人。

    与“清华系”源自象牙塔的静水流深不同,“阿里系”的创业者们则是在商业巨舰的惊涛骇浪中淬炼成钢的“罗马军团”。

    阿里自2017年设立达摩院起,即将AI视为战略性方向,以及再之后倾集团之力打造的“通义”系列大模型,本身就是阿里这家商业巨擘为了在AI时代捍卫并扩张其版图的战略性“功守道”。在这个过程中,阿里投入了外界难以想象的资源——海量的高质量数据、世界一流的算力集群以及最复杂的商业应用场景。

    “通义”系列大模型的演进过程,体现了阿里AI战略的层层递进。2021年,阿里达摩院在自研大模型方面持续投入,先后推出了M6等多模态模型。在此基础上,2023年4月,阿里正式发布通义千问(Qwen)系列大模型,主打中文能力优化与大规模多轮对话,并持续迭代至Qwen-3版本,逐步开放0.6B-235B等多个参数量级,涵盖语言、代码和多模态领域。同时,阿里还将通义大模型产品化为企业API服务与通义千问App,通过钉钉、淘宝等业务场景内嵌,形成“模型+平台+业务”一体化战略闭环。这一系列动作,标志着阿里试图构建一个既能自研底层技术,又能直接打通产业链上下游的大模型生态。

    从这艘“巨舰”上走出的创业者,天然携带者一种独特的“阿里烙印”。例如前阿里巴巴副总裁贾扬青,作为达摩院主导PAI平台和大模型策略的核心人物,他参与开源框架Caffe的早期建设,并推动阿里内部ODPS与ModelScope社区的落地。2023年辞职与阿里前端专家谢亚东联手创办Lepton I,专攻AI架构与GPU云服务,致力于打造高效云端推理解决方案。

    另一个代表性的例子是无限光年的创始人漆远。他曾任蚂蚁集团的首席AI科学家、达摩院金融智能负责人,曾深度参与了阿里及蚂蚁的AI体系构建,对于如何将AI技术应用于大规模金融场景有着第一手的经验。

    对于他们而言,从阿里体系出走并非是割裂,而是一种自然的能力外溢。他们深知“技术最终需要为业务创造价值”,也了解如何在高并发场景中保持模型稳定运行,如何将AI能力与金融、电商、物流等产业系统深度耦合。这种出身为其赋予了不同于象牙塔的商业实战视角。

    分野:技术谱系与创业罗盘的微妙偏航

    如果说出身决定了气质,那么技术路线和创业风格的差异,则清晰地标示出两大门派在攀登AI高峰时,各自选择了不同的登山路线。

    在技术传承的基因上,“清华系”展现出明显的“理论驱动创新”特质。他们更愿意也更擅长从问题的本源出发,挑战甚至重构底层模型架构。

    智谱的GLM系列模型如今已经迭代到GLM-4.5,并已经形成完整的模型生态。始终坚持其独特的模型结构探索,这是一种需要巨大研发勇气和深厚理论功底的尝试。

    月之暗面聚焦于“长文本”这一技术单点,其产品Kimi智能助手看似是一个功能特性,实则指向了大模型能力的核心——记忆、推理与对复杂信息的深度理解。这背后是一种信念:只有在最核心的“智力”层面取得突破,商业应用的想象空间才能被真正打开。

    相比之下,“阿里系”创业者的技术基因则更偏向“场景驱动工程”,往往围绕具体业务需求优化模型部署策略,强调模型推理成本、产品化效率及产业适配能力。技术能力不以参数规模为核心,而在于是否能解决实际问题。他们擅长构建稳定、低延迟、高可靠的AI中台系统,同时迅速推进多模态融合,将图像、语音、视频等多源数据整合进企业流程中。

    这种基因差异,也直接投射到了创业风格与人才网络上。“清华系”的创始人多为教授、学者或明星研究员,他们的创业故事往往带有一丝理想主义色彩,更强调长期愿景和技术壁垒。人才网络,也自然而然地围绕着清华大学及其遍布全球的校友圈构建,这是一个以学术成就和技术信仰为纽带的“知识共同体”。

    而“阿里系”的创始人,则更多是身经百战的将才,他们的风格更务实、更具狼性,对市场风向的变化极为敏感,决策与迭代速度极快。他们背后,是庞大而高效的“阿里校友”生态,这是一个以战功、信任和商业成功为核心价值的“战友联盟”。

    在最为关键的资源获取上,两者也展现了不同的“道”与“术”。

    “清华系”的叙事往往更宏大。智谱的融资名单中,国家级背景的基金和大型产业资本频频现身,这与其技术自主的定位和国家战略的期许高度契合。月之暗面则凭借其创始人的明星光环和技术的颠覆性潜力,吸引了包括红杉、小红书以及阿里在内的顶级VC和战略投资方,它的故事是“全球顶尖人才+改变世界的技术”。

    “阿里系”创业者则更擅长讲述一个让资本市场信服的“商业故事”。他们无需过多解释自己是谁,因为他们在阿里的履历就是最好的背书。他们讲述的是“一个被验证过战斗力的团队,看到了一个万亿级的市场机会”,这种故事的商业逻辑清晰,回报预期明确,对追求高确定性的财务投资者具有极强的吸引力。

    竞合:棋盘上的对手,生态里的盟友

    这两种截然不同的风格和路径,引出了一个核心问题:技术理想主义与商业实用主义,哪一种“基因”更能适应中国大模型商业化“最后一公里”的残酷丛林?

    在商业世界里,关系从来不是非黑即白的。“清华系”与“阿里系”在明面上是棋盘上针锋相对的对手,但在暗流涌动的生态中,却又可能扮演着盟友的角色。

    竞争方面,他们争夺的是同一批最顶尖的AI科学家和工程师,是同一批来自英伟达的宝贵GPU算力,更是同一个万亿级的企业级服务市场。当智谱发布其最新的模型时,对标的不仅是OpenAI,更是国内包括“通义”在内的所有对手。当月之暗面的Kimi凭借C端产品引爆市场时,所有试图在AIGC应用层分一杯羹的玩家都会感到压力。更深层次的竞争,在于对“下一代AI应用范式”的定义权之争。谁能率先找到大模型的“Killer App”,谁就能在未来的标准制定中占据主动。

    然而,在竞争的另一面,是微妙而复杂的合作潜流。其中,作为产业巨头的阿里巴巴,通过其战略投资部门,同时投资了“清华系”的月之暗面与智谱。这一举动,将两大门派的关系拉入了一个极度复杂的“竞合”区间。

    对于阿里而言,这是一种高明的“生态位”战略。一方面,通过自研“通义”系列,确保自身在核心技术上不掉队,巩固基本盘;另一方面,通过投资外部最有潜力的创业公司,对冲内部创新可能存在的盲点和风险,同时将最前沿的技术力量纳入自己的生态版图。

    阿里既是“阿里系”创业者的“黄埔军校”,也是他们走出大门后最强大的竞争者;同时,它又是“清华系”新锐的金主爸爸和潜在的技术或商业合作伙伴。这种错综复杂的关系,让给清华系”与“阿里系”的竞争,更像是对同一条价值链中不同节点的博弈与协同。

    此外,整个中国AI产业的上游依赖仍高度集中,所有玩家都共存于一个更大的产业生态之中。他们都依赖上游的芯片供应商,都可能使用阿里云、腾讯云等云服务平台作为算力底座。他们的竞争,客观上共同教育了市场,催熟了产业链,为整个中国AI基础设施的完善做出了贡献。从这个角度看,他们又是事实上的“盟友”,共同将中国AI的蛋糕做大。

    越过山丘,谁将定义下一个“范式”?

    “清华系”与“阿里系”的崛起,不仅揭示了当前AI产业的技术多元性,也反映出两种典型的中国式AI发展路径:由理生工、由工反理。

    前者强调从原理出发,构建技术底座,以科学进展带动产业可能性;后者则在复杂工程中倒逼技术进化,在真实商业场景中寻求技术突破。两者路径并无高下之分,而未来的竞争,本质上是两者融合能力的比拼。

    。清华系的研究者们必须加速向产品经理和商业领袖的角色转变,将实验室里的先进技术,转化为市场看得懂、客户愿意付费的产品。而阿里系的将才们,则需要向上追溯,构建更深的技术护城河,避免在应用层的红海中陷入同质化内卷。

    或许,这场“门派”之争的最终结局,并非是某一个门派一统江湖,而是催生出一批兼具“清华系”的理论深度和“阿里系”的商业敏锐度的新一代AI企业。它们将不再被简单的标签所定义,而是以一种更成熟、更复合的形态,去迎接全球化的竞争。

    这不仅是两类创业路径的交锋,更是中国科技产业在越过喧嚣周期后,对“长期主义”与“系统能力”的集体回归。

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