[北京直擊] 阿里巴巴啟動百川計畫，釋出SDK讓第三方快速加值運用|數位時代 BusinessNext

什麼是阿里百川？

百川計劃是要把過去十五年間，阿里巴巴集團在整個電子商務領域累積雲端運算技術，電子商務與大數據等資源，在安全的前提下，開放與分享給第三方開發者與創業家。「從商品交易、營銷、會員，包括今天無線時代的新產生的位置、地圖，廣告的變現等，把這些變成一種通用服務。就像今天所有的人都要水、電、煤、空氣等資源一樣。」阿里巴巴集團首席運營官張勇說。

以「All in one SDK」為主要形式，提供基礎技術與服務，把這些服務打包成組件，第三方開發者僅需像拼積木，挑選適合的組件，快速開發。開發環境在「阿里雲上」，用到哪些阿里雲的服務根據具體情況而有不同。「我們會提供品牌商和行動創業者基礎設施,讓他們更專注發展消費者體驗的個性化，讓體驗可以發展到極致。」阿里巴巴集團副總裁王曦若說。

電商服務：帳號體系，信譽體系與應用交易閉環（選品、展示、流程與管理等）、個性化商品選品服務的二維碼資料庫、線下商戶卡卷與等。從商品的選品、商品的展示、交易的流程、交易的分帳與交易的查看等。
雲端計算服務，如智慧推播系統（讓使用者的留存率提高50%）、移動IM（即時訊息與語音文字圖片）、CDN加速、圖片服務（讓圖片下載速度提升三倍）。
大數據服務：商品數據，交易數據，地理位置等數據，不會簡單地開放或販賣這些「原數據」，而是把數據打包成用戶可以用的數據或產品，在不涉及隱私與盜用，在陽光下使用，反哺回平台，讓阿里巴巴獲得更多的數據，讓開發者的App更能解讀用戶的內心。
廣告系統對接：提供更精準推廣的DNP平台，讓開發者精準找到受眾，並且能在適當的情境中展現廣告。
創業育成服務：辦公場地、阿里創投聯盟投資服務與商業變現服務。

阿里百川進駐對象是誰？

任何國家的開發者都是百川的服務對象。就像商家招商，百川有既定篩選流程，防止有色情與迷信等中國法律違法商家或創業家出現。百川專注於「行動生活」，致力於支持品牌商、線上商家、線下企業、行動創業家等，如河狸家、惠品折、U糖、卷搜搜、麗人麗妝與遛遛等都是百川的合作對象。

運營阿里百川的背景

當「長尾」形態的分眾與小眾市場成為主流，消費者需求越來越碎裂化，單靠阿里巴巴一己之力，很難滿足各式各樣的消費需求，阿里巴巴藉由十五年累積的技術基礎設施、商業運營能力以及大數據，吸引更多的第三方開發者或行動創業者加入阿里體系，成為「閉環」中的一分子，群體共榮發展。「對具體細分的人群要專注，針對特定的人群，提供『極致的』用戶體驗，利用很強的內容與使用情境讓消費者粘性更強，這些是未來用戶的重要特質。」阿里巴巴集團副總裁王曦若說。此外阿里巴巴首席運營官張勇認為「無店不商」時代已經來臨。

「其實在無線物聯網與互聯網時代，是無電不商的。大家的服務最終都是商業的具體形式，没有一種互聯網應用提供的不是商業，都是商業。譬如你提供一個查詢天氣的客戶端，它難道不是一種商業嗎？」阿里巴巴首席運營官張勇說。

圖說：阿里巴巴集團首席運營官張勇（左）阿里巴巴集團副總裁王曦若說（右）。

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。