阿里巴巴并非在出售廉价人工智能，而是在购买软件的分销渠道
阿里云决定，在应用人工智能的战争中，不是通过发布会来获胜，而是通过小额而重复的账单。2026年2月25日，阿里云在百联平台上推出了终极编码计划：这是一个订阅服务，让用户可以访问四个中国开源模型——Qwen 3.5、GLM-5、MiniMax M2.5和Kimi K2.5——它的操作细节比市场营销更重要：用户可以在同一计划下切换模型，并使用统一的API层。根据产品材料，这一承诺可以概括为“自由编码，更快交付，无意外账单”。叙述很清晰：消除摩擦，减轻因变动成本带来的焦虑，变人工智能的密集使用为“正常”。
价格是一击。Lite计划的首月费用为人民币7.9元（约1.15美元），之后为人民币40元（约6美元），支持最多18,000次请求。Pro计划开始时为人民币39.9元（约5.50美元），之后为人民币200元（约29美元），支持最多90,000次请求。这样的定价设计，无疑是为了竞争按令牌收费，更重要的是，竞争思想上对令牌的考虑。市场将这一举动视作价格攻击：阿里巴巴（BABA）在2月27日的盘前交易中股价下跌了1.32%。这种反应并未否定该战略，反而显示出对利润压力的经典恐惧。
有趣的并不是阿里巴巴“降价”。有趣的是它试图购买分销渠道，即决定哪个云服务增长的开发者和中小企业的工具环境。
定价不谋求盈利，而是谋求操作依赖
最有效的阅读这种订阅方式是把它视为大规模商业实验。阿里云设定的价格如此之低，让客户难以将其评估为支出，反而促使他们把其视作一种习惯。Lite计划的费用，每月约6美元，在首月后并不存在于一个孤立的盈利中心；它的存在是为了让人工智能与软件交付过程紧密结合。
在这里，机制非常直接。在开发世界中，赢家工具并非“拥有最佳模型”，而是带来更快的周期而不产生行政摩擦。按令牌收费适合实验室和复杂团队；但对于小团队来说，这会变成内部会计、讨论和人为的限制。阿里巴巴将消费打包为分期付款和请求上限。这样一来，它将不确定性替换为例行公事，而当一个工具成为例行公事时，变更便会带来痛苦。
此外，捆绑不仅仅是一个细节；它还抵消了与单一模型成婚的风险。如果一个团队发现某一模型更适合重构，而另一个适合单元测试，那么在不重新谈判合同或重新整合的情况下切换模型，将改善计划的感知回报。从产品角度看，这就是一个乘数：更多用例，更多重复使用，减少取消率。
阿里巴巴的真正成本并不仅仅在于“提供答案”。更在于维持基础设施、支持、延迟，尤其在于不将其转变为没有变现途径的促销活动。实验的有效性来自于订阅计划能否推动下一个步骤：部署、存储、数据库、可观察性和阿里云的整体消费。如果此事发生，人工智能计划并不算是产品，而是一个导流。
百联作为控制层：统一API是真正的产品
此次发布的最强有力的战术点不是折扣，而是百联作为编排层。统一的API让用户在计划内“免费”切换模型，这听起来很方便，但在商业中却是流量控制。控制集成的公司自然成为默认的优先选择。
在实践中，这一机制将模型——甚至第三方的模型——转变为阿里巴巴订阅合同及其操作界面后的可互换部分。对客户而言，价值在于快速采用；对阿里巴巴而言，价值在于商业关系不再依赖于Qwen个体的吸引力，而依赖于整个“系统”。
这一细微差别在一个瞬息万变的市场中至关重要。今天某个模型是领导者，明天却不是。明智的防御性策略，并不是全盘押注自己的模型永远是最佳，而是建立一个分销中心，在这里客户随需使用市场所需模型。阿里巴巴声明：你先付一次，再选择。这减少了客户在阿里巴巴外构建自己多模型层的动力。
还有第二个层面：API层标准化了指标、范围、监控以及成本控制。尽管公开信息提到“没有惊喜”，但内部这使得优化负载配比、容量分配和与模型供应商在捆绑内的谈判成为可能。结构可以向行业和使用模式的细分发展，而不破坏产品。
如果这执行得当，结果很简单：客户不再是单纯“使用Qwen”或“使用GLM-5”；客户“使用阿里巴巴”进行编程。这样的语言变化就是经济上的变革。
硬件信号：激进的价格只有在控制成本时才能持续
在推出计划的同一天，阿里巴巴展示了T-Head的Zhenwu 810E芯片，宣称其性能能够与Nvidia H20相匹敌，适合大模型如Qwen的训练和推理。无需夸大芯片的作用，就能理解战略信息：当价格战开启时，获胜者通常是控制自己成本结构的公司。
如果阿里巴巴希望维持“便宜的脏费率”以捕获市场，就需要在推理成本、能力和供应方面拥有自由度。该行业受到地缘政治的压力，以及先进硬件的出口限制。因此，即使该芯片才刚开始规模化，其存在依然作为谈判的杠杆和对依赖性的部分保障。
从商业模型角度，形成一个具体的论点：利润并非靠提高价格来防守；而是靠降低成本和增加销量来维护。6美元或29美元的订阅可能是一笔优秀的生意，若能推动阿里云消费以支付这些成本。但如果使用在请求量上增长，而未能在部署上提高，则其可持续性则会变成一个陷阱。价格的可持续性依赖于客户不仅要生成代码，还要在阿里巴巴的云上运行。
市场在盘前交易中对这一消息做出反应，可能是因为简单化解读“利润下滑”。这种解读忽视了一个事实：在云计算中，产品不是一条线，而是一个组合。激进的定价只有在计划作为比广告、销售力量或企业折扣更有效率的获取机制时，才有意义。
现实的测试：仅有采用是不够的，必须向生产性支出转换
主要风险并非技术性的，而是商业性的。如此廉价的计划可能吸引到那些并未部署任何相关的用户，他们出于好奇进行转订，或是最大化配额而不构建产品。这会夸大采用的指标，但不会产生健康的收入。
因此，成功的指标并非是有多少客户订阅Lite，也不是消费了多少请求。真正的指标是那些在将计划纳入工作流程后，推动负载到阿里云的团队比例。这个转移就是“人工智能编码”不再是成本，而是变成了收入发动机。
还有一个定位挑战。中国模型的捆绑对国内市场和优先考虑这一供应链的企业来说是优势。但在全球范围内，竞争包括具备巨大惯性的工具套件和社区。为了抵消这一点，阿里巴巴正攻克一个往往能奏效的角度：将试用成本降到接近零，并提供无摩擦的操作体验。
从执行的角度看，该计划类似于一项由通常倾向于相反方向的公司提出的良好构想的最低实验：透明的定价、通过阿里云账户的直接引导、API密钥及其在宣传文档中提到的工具的兼容性。这是一次短而有效的激活之路。如果他们还理性地衡量哪些用户组会转向云消费，这一发布可能不是“价格战”，而是一种对未来需求的聪明采购。
棋盘已经移动：阿里巴巴设立了一个参考价格，并迫使其他公司为自己辩护。从这里开始，赢家并非是喊得最响的模型，而是把开发者习惯转化为可重复的部署和持续的账单收入者。
区别“定价技巧”和“增长机器”的执行纪律
阿里巴巴的这一赌注只有在维持一种执念时才变得战略性：从实际使用中学习，并快速调整。包含模型切换的订阅计划，本质上是一个观察平台。它能让公司看到哪些任务增加了消费，留住哪些客户，哪些请求限制带来了挫败感，哪些模型组合提高了保留率。
如果组织能将之转变为每周的产品决策和打包决策，那么低价将不再是牺牲，而会变成可测量回报的投资。相反，若公司沉迷于“我们是最便宜的”的标题，并以总体量作为成功的衡量标准，结果将是成本压力和一个不可货币化的用户基础。
在商业模型中，教训是稳定且不炫目的：持久的增长并非源于在PowerPoint上定义一个完美的计划，而是源于推出一个真实的市场报价，按其收费，并严厉调整以适应那些真正付费并展开的客户行为。
