“清華系”VS“阿里系”：中國大模型創業的“隱形門派”之爭_風聞

隨着中國大模型賽道持續了一年有餘的“百模大戰”逐漸褪去其狂熱的喧囂，轉而走向應用生態的落地，如今大模型戰局不再是簡單的巨頭與創業公司的對壘，而是演化為以技術傳承、人才網絡和資本圖譜為紐帶的“隱形門派”之間的博弈。

在這張錯綜複雜的棋盤上，以智譜、月之暗面等企業為代表的“清華系”，和以阿里“通義”系出走創業者為代表的“阿里系”，正作為兩股最強大的新生力量，遙相對峙，共同定義着國內AI產業的未來走向。

源起：象牙塔與鉅艦，兩種路徑的遙相呼應

一個技術派別的形成，往往可追溯到其最初的“學術源頭”或“產業根基”。

**“清華系”的技術軌跡，起點顯然位於清華大學計算機系的知識工程實驗室（KEG）。**在人工智能不斷演進的週期中，由唐傑教授領銜的這支團隊，數十年如一日地深耕於知識圖譜、圖神經網絡與預訓練模型等領域。它更像是一羣耐心的“思想播種者”，等待着技術之樹開花結果的那一天，形成了典型的“學院派”科研傳統。

**智譜的誕生，便是這漫長學術序曲的必然延申。**它幾乎是KEG實驗室的“嫡傳弟子”，一個將數十年科研成果推向商業世界的載體。其公司主體為北京智譜華章科技有限公司，CEO張鵬同樣是清華計算機系的博士，他與唐傑教授一道，將實驗室的技術積累轉化為商業實體。

從智譜的GLM（General Language Model）架構選擇上，便能清晰地看到其學術脈絡——堅持走一條與主流GPT、BERT模型不盡相同的技術路線，這種差異化路徑背後，是深植於學術基因中的方法論自信和技術信仰。可以説，智譜代表的是一種更偏理論驅動的路徑，強調模型能力的本質提升，承載的是一種“讓機器像人一樣思考”的純粹學術理想，其氣質內斂而深沉。

而師出同門的月之暗面，則展現出“清華系”的另一種演化方式。其創始人楊植麟曾是Transformer-XL與XLNet等重要模型的核心作者，在清華之後赴卡內基梅隆大學深造，並在Google Brain積累了大量前沿工程經驗。他與周昕宇、吳育昕等同樣具備國際大廠背景的清華校友共同組建團隊，使月之暗面兼具理論深度與工程執行力。

這種跨越學術與產業、國內與國際的團隊結構，使得月之暗面既擁有清華學派的理論深度，又熟悉硅谷式的創新節奏。其智能助手產品Kimi於2023年10月發佈，最初支持約20萬漢字上下文輸入，隨後在2024****年3月開啓200萬字上下文功能的內測，以“無損長文本”能力一鳴驚人。

與“清華系”源自象牙塔的靜水流深不同，“阿里系”的創業者們則是在商業鉅艦的驚濤駭浪中淬鍊成鋼的“羅馬軍團”。

阿里自2017年設立達摩院起，即將AI視為戰略性方向，以及再之後傾集團之力打造的“通義”系列大模型，本身就是**阿里這家商業巨擘為了在AI時代捍衞並擴張其版圖的戰略性“功守道”。**在這個過程中，阿里投入了外界難以想象的資源——海量的高質量數據、世界一流的算力集羣以及最複雜的商業應用場景。

**“通義”系列大模型的演進過程，體現了阿里AI戰略的層層遞進。**2021年，阿里達摩院在自研大模型方面持續投入，先後推出了M6等多模態模型。在此基礎上，2023年4月，阿里正式發佈通義千問（Qwen）系列大模型，主打中文能力優化與大規模多輪對話，並持續迭代至Qwen-3版本，逐步開放0.6B-235B等多個參數量級，涵蓋語言、代碼和多模態領域。同時，阿里還將通義大模型產品化為企業API服務與通義千問App，通過釘釘、淘寶等業務場景內嵌，形成“模型+平台+業務”一體化戰略閉環。這一系列動作，標誌着阿里試圖構建一個既能自研底層技術，又能直接打通產業鏈上下游的大模型生態。

**從這艘“鉅艦”上走出的創業者，天然攜帶者一種獨特的“阿里烙印”。**例如前阿里巴巴副總裁賈揚青，作為達摩院主導PAI平台和大模型策略的核心人物，他參與開源框架Caffe的早期建設，並推動阿里內部ODPS與ModelScope社區的落地。2023年辭職與阿里前端專家謝亞東聯手創辦Lepton I，專攻AI架構與GPU雲服務，致力於打造高效雲端推理解決方案。

另一個代表性的例子是無限光年的創始人漆遠。他曾任螞蟻集團的首席AI科學家、達摩院金融智能負責人，曾深度參與了阿里及螞蟻的AI體系構建，對於如何將AI技術應用於大規模金融場景有着第一手的經驗。

**對於他們而言，從阿里體系出走並非是割裂，而是一種自然的能力外溢。他們深知“技術最終需要為業務創造價值”，也瞭解如何在高併發場景中保持模型穩定運行，如何將AI能力與金融、電商、物流等產業系統深度耦合。這種出身為其賦予了不同於“象牙塔”**的商業實戰視角。

分野：技術譜系與創業羅盤的微妙偏航

如果説出身決定了氣質，那麼技術路線和創業風格的差異，則清晰地標示出兩大門派在攀登AI高峯時，各自選擇了不同的登山路線。

在技術傳承的基因上，“清華系”展現出明顯的“理論驅動創新”特質。他們更願意也更擅長從問題的本源出發，挑戰甚至重構底層模型架構。

智譜的GLM系列模型如今已經迭代到GLM-4.5，並已經形成完整的模型生態。始終堅持其獨特的模型結構探索，這是一種需要巨大研發勇氣和深厚理論功底的嘗試。

月之暗面聚焦於“長文本”這一技術單點，其產品Kimi智能助手看似是一個功能特性，實則指向了大模型能力的核心——記憶、推理與對複雜信息的深度理解。這背後是一種信念：只有在最核心的“智力”層面取得突破，商業應用的想象空間才能被真正打開。

**相比之下，“阿里系”創業者的技術基因則更偏向“場景驅動工程”，**往往圍繞具體業務需求優化模型部署策略，強調模型推理成本、產品化效率及產業適配能力。技術能力不以參數規模為核心，而在於是否能解決實際問題。他們擅長構建穩定、低延遲、高可靠的AI中台系統，同時迅速推進多模態融合，將圖像、語音、視頻等多源數據整合進企業流程中。

這種基因差異，也直接投射到了創業風格與人才網絡上。“清華系”的創始人多為教授、學者或明星研究員，他們的創業故事往往帶有一絲理想主義色彩，更強調長期願景和技術壁壘。人才網絡，也自然而然地圍繞着清華大學及其遍佈全球的校友圈構建，這是一個以學術成就和技術信仰為紐帶的“知識共同體”。

而“阿里系”的創始人，則更多是身經百戰的將才，他們的風格更務實、更具狼性，對市場風向的變化極為敏感，決策與迭代速度極快。他們背後，是龐大而高效的“阿里校友”生態，這是一個以戰功、信任和商業成功為核心價值的“戰友聯盟”。

在最為關鍵的資源獲取上，兩者也展現了不同的“道”與“術”。

**“清華系”的敍事往往更宏大。**智譜的融資名單中，國家級背景的基金和大型產業資本頻頻現身，這與其技術自主的定位和國家戰略的期許高度契合。月之暗面則憑藉其創始人的明星光環和技術的顛覆性潛力，吸引了包括紅杉、小紅書以及阿里在內的頂級VC和戰略投資方，它的故事是“全球頂尖人才+改變世界的技術”。

**“阿里系”創業者則更擅長講述一個讓資本市場信服的“商業故事”。**他們無需過多解釋自己是誰，因為他們在阿里的履歷就是最好的背書。他們講述的是“一個被驗證過戰鬥力的團隊，看到了一個萬億級的市場機會”，這種故事的商業邏輯清晰，回報預期明確，對追求高確定性的財務投資者具有極強的吸引力。

競合：棋盤上的對手，生態裏的盟友

這兩種截然不同的風格和路徑，引出了一個核心問題：技術理想主義與商業實用主義，哪一種“基因”更能適應中國大模型商業化“最後一公里”的殘酷叢林？

在商業世界裏，關係從來不是非黑即白的。“清華系”與“阿里系”在明面上是棋盤上針鋒相對的對手，但在暗流湧動的生態中，卻又可能扮演着盟友的角色。

競爭方面，他們爭奪的是同一批最頂尖的AI科學家和工程師，是同一批來自英偉達的寶貴GPU算力，更是同一個萬億級的企業級服務市場。當智譜發佈其最新的模型時，對標的不僅是OpenAI，更是國內包括“通義”在內的所有對手。當月之暗面的Kimi憑藉C端產品引爆市場時，所有試圖在AIGC應用層分一杯羹的玩家都會感到壓力。更深層次的競爭，在於對“下一代AI應用範式”的定義權之爭。誰能率先找到大模型的“Killer App”，誰就能在未來的標準制定中佔據主動。

然而，在競爭的另一面，是微妙而複雜的合作潛流。其中，作為產業巨頭的阿里巴巴，通過其戰略投資部門，同時投資了“清華系”的月之暗面與智譜。這一舉動，將兩大門派的關係拉入了一個極度複雜的“競合”區間。

對於阿里而言，這是一種高明的“生態位”戰略。一方面，通過自研“通義”系列，確保自身在核心技術上不掉隊，鞏固基本盤；另一方面，通過投資外部最有潛力的創業公司，對沖內部創新可能存在的盲點和風險，同時將最前沿的技術力量納入自己的生態版圖。

阿里既是“阿里系”創業者的“黃埔軍校”，也是他們走出大門後最強大的競爭者；同時，它又是“清華系”新鋭的金主爸爸和潛在的技術或商業合作伙伴。這種錯綜複雜的關係，讓給清華系”與“阿里系”的競爭，更像是對同一條價值鏈中不同節點的博弈與協同。

此外，整個中國AI產業的上游依賴仍高度集中，所有玩家都共存於一個更大的產業生態之中。他們都依賴上游的芯片供應商，都可能使用阿里雲、騰訊雲等雲服務平台作為算力底座。他們的競爭，客觀上共同教育了市場，催熟了產業鏈，為整個中國AI基礎設施的完善做出了貢獻。從這個角度看，他們又是事實上的“盟友”，共同將中國AI的蛋糕做大。

越過山丘，誰將定義下一個“範式”？

“清華系”與“阿里系”的崛起，不僅揭示了當前AI產業的技術多元性，也反映出兩種典型的中國式AI發展路徑：由理生工、由工反理。

前者強調從原理出發，構建技術底座，以科學進展帶動產業可能性；後者則在複雜工程中倒逼技術進化，在真實商業場景中尋求技術突破。兩者路徑並無高下之分，而未來的競爭，本質上是兩者融合能力的比拼。

。清華系的研究者們必須加速向產品經理和商業領袖的角色轉變，將實驗室裏的先進技術，轉化為市場看得懂、客户願意付費的產品。而阿里系的將才們，則需要向上追溯，構建更深的技術護城河，避免在應用層的紅海中陷入同質化內卷。

或許，這場“門派”之爭的最終結局，並非是某一個門派一統江湖，而是催生出一批兼具“清華系”的理論深度和“阿里系”的商業敏鋭度的新一代AI企業。它們將不再被簡單的標籤所定義，而是以一種更成熟、更復合的形態，去迎接全球化的競爭。

這不僅是兩類創業路徑的交鋒，更是中國科技產業在越過喧囂週期後，對“長期主義”與“系統能力”的集體迴歸。