阿里云在MWC2026遞出一張全球AI名片

作者：高飛

一周前，MWC 2026開展在即，幾個從中國飛來的航班接連落地巴塞羅那，機場出關的隊伍立刻出現了一個小高峰，一兩個小時成了默認等待時長。如果說排隊是主觀體驗，還有一個實證數據可以佐證今年MWC的景氣。今年有350家中國企業出現在Fira Gran Via的展館群里，占全部2400多家參展商的七分之一。相比2025的288家，增長了兩成之多。

熱度變化的背后，當然是有原因的。我的理解是：MWC是一場全球技術展會，但對這350家中國企業來說，它同時是一個面向歐洲，甚至全球的出海和全球化秀場。

一直以來，歐洲在中企出海版圖中有著非常特殊的位置。這里有全球最嚴的合規標準、最高的數據治理門檻、最挑剔的品牌審美。當然，更重要的，產品溢價也高。

所以行業里有一個說法：能在歐洲站住腳，其他市場的門檻就矮了一截。歐洲也就成了一個中國企業從“賣貨出海”升級為“品牌出海”的驗證之地。

如果說歐洲是中企出海在市場維度的關鍵落點，那么AI，可能是中企出海在商業競爭中的核心支點。實際上，現在說AI是技術公司（或者任何公司）的必爭之地，一點都不過分。今年MWC大會的主題也與此暗合，叫做“The IQ Era”。IQ，毫無疑問，是智能的代名詞了，不叫AI，但是等同AI。

而阿里云，可能正是觀察中企出海和AI浪潮這兩條線交匯的一個特別好的切口。它在2號館的展區，主題不是云，也不是我們常掛在嘴邊的算力，而是一個更明確的表態：“World's Leading Full-Stack AI Service Provider”，全球領先的全棧人工智能服務商。

我印象中，這是阿里云第一次在國際舞臺上把“AI公司”這個身份亮出來。配合展區的亮相，阿里云同日還向國際市場正式推出了百煉專屬版，一個面向金融、醫療、電信等高合規行業的企業級AI開發平臺，支持企業用私有數據調優千問模型，數據不出機房，部署完全物理隔離。選在MWC這一天發，時機本身就是一種表態。在理完阿里云的參展邏輯后，我們也發現，它講的不僅是AI能做什么，還是AI怎么在30萬家中國出海企業，也包括在更大范圍的全球企業的具體業務里跑起來。

從云到AI，一次身份切換

理解阿里云在MWC上的這次亮相，需要先理解一個背景：對大部分海外客戶來說，阿里云的認知標簽還停留在“中國最大的云計算公司”。這個標簽不算錯，但我感覺有點不夠了。

過去兩年，阿里云在AI方向上的投入密度，相當之高。

Gartner在2025年11月發布的《生成式AI技術創新指南》系列報告中，評估了全球云廠商在GenAI云基礎設施、GenAI工程、GenAI模型三個維度的能力。阿里云在這三個維度的“特性”指標均排全球第三、亞太最高，四個維度全部進入新興領導者象限。四個維度同時進入，意味著這不是某一個單項的突破，而是從基礎設施到模型到工程能力的全棧就位。

“全棧”這個詞在技術圈已經被用得有些普遍。放在出海這個語境里，它的含義變得非常具體：一家中國企業要在海外把AI用起來，不是買一個模型就能解決的。它需要跑模型的基礎設施、需要把模型接入自己業務的工程支持、需要符合當地法規的數據合規方案、需要出了問題有人能響應。這些東西中的任何一環缺位，AI就停留在PPT上。阿里云在MWC上講“全棧”，講的是這件事。

3月2日，阿里巴巴剛剛完成一次品牌梳理：AI品牌從之前同時存在的“千問”、“通義千問”等多個名稱，統一為“千問”，英文統一為“Qwen”。品牌上的減法和MWC展臺上的那行英文標語，說的是同一件事，阿里云在面向全球市場時，AI走得非常靠前。

十億次下載之后

也有數據證明了這個領先的身位：自2023年以來，千問系列開源超400個模型，覆蓋全尺寸、全模態，支持201種語言，全球下載量突破10億次，衍生模型超過20萬個。

這些數字已經讓千問成為全球開源AI社區中最受追捧的模型家族之一。

不過，比數字本身更值得關注的是背后的結構變化：當一個模型被全球開發者下載了10億次，在它之上長出了20萬個衍生模型，它就不完全是一家公司的產品了，它更接近一種公共基礎設施，類似于阿里云在“云”上的歷程。

如果再舉一個全球化的例子，還可以類比于Linux從一個芬蘭學生的個人項目變成了全球互聯網的底座，千問正在經歷類似的角色轉變。

這個變化對出海的意義在于：中國企業去海外做AI應用，如果底層模型是一個全球開發者社區都在用的開源模型，那它在海外市場的接受度、生態適配性、人才可獲得性，都會好得多。千問的開源策略，客觀上為中國企業出海鋪了一層底。

有一個細節可以旁證這個判斷。新加坡國家人工智能平臺（AISG）基于千問Qwen3-32B，推出了面向東南亞的多語言大模型Qwen-SEA-LION-v4，在東南亞語言模型綜合評測中位列開源模型第一，還能跑在配備32GB內存的消費級筆記本上。當一個出海目的地國家把某個開源模型當作自己區域AI布局的基座，這層“底”就結實了不少。

今年除夕，千問3.5系列開源發布，此后陸續推出多款模型，包攬了Hugging Face全球開源大模型榜單前列。在MWC的展區里，我們看到千問的展示占了相當大的比重，從文本模型到視覺模型Qwen-VL，到視頻生成模型Wan，再到模型服務平臺百煉，構成了一條從模型到應用的完整鏈路。

模型本身是一個基座，但也是一個開始。

對一家想在歐洲市場落地AI應用的中國企業來說，有模型可以用，和模型在自己的業務系統里真正跑起來，中間還隔著工程化、本地化、合規化的一段路。這段路怎么走？

這是阿里云在MWC上回答的第二個問題。

從冰面到車間

但這個問題，或許沒有標準答案。工程上，很多時候進步都是量變引發質變，得靠一個一個項目趟出來。

阿里云在MWC展區里擺出的案例，某種程度上就是它交出的實踐積累。

其中最引人注目的一個，自然是2026年2月落幕的米蘭-科爾蒂納冬奧會。阿里云作為國際奧委會全球TOP合作伙伴，承擔了這屆冬奧的核心技術服務。

這個案例之所以值得展開，不是因為冬奧本身的曝光度，而是因為它把“AI落地”推到了一個極限場景：高海拔、低溫、多賽區分散、轉播實時性要求極高、服務對象覆蓋全球206個國家和地區。

如果AI能在這種條件下跑通，它在企業的日常業務里就不存在地理性，或者說物理性障礙。

轉播側，升級版360度實時回放系統覆蓋多個運動項目，AI算法將運動員從冰雪背景中實時分離并完成三維重建，速度足以插入直播流。基于Qwen-VL開發的自動媒體描述系統在賽事直播中投入運行，實時識別關鍵事件并自動生成賽事描述和視頻標注，向OBS推送上萬條AI制作內容。運營側，國家奧委會AI助手處理了超過十萬條知識資產，交通管理系統在阿爾卑斯山區多個賽區間調度數萬名工作人員、運動員和媒體人員。

對阿里云的全球化來說，冬奧顯然是一張非常好的名片，但更日常的考卷在企業客戶那邊。

MWC展區里呈現了一組案例，服務對象不只是從中國出發的出海企業，也包括在全球市場尋找AI落地路徑的國際大客戶。方向相反，問題相同：怎么讓AI在全球范圍內的真實業務里跑起來。每個案例額外的共同特征是：阿里云提供的不是單一的模型或算力，而是一套從底層到應用層的組合服務。

先從兩個國際大客戶說起。

Freepik是總部位于西班牙的全球創意內容與AI設計平臺，擁有超過1.5億用戶。它與阿里云合作，在設計資源平臺中嵌入AI生成工具，整合了千問和視頻生成模型Wan，提升了中文長指令理解能力、視頻動態真實感和唇形同步質量，推動全球業務增長和付費轉化。在MWC的舉辦地談一家西班牙公司選擇中國AI模型的案例，這個細節本身就說明了一些事情。

另一個是阿斯利康，說明的是高合規場景下AI落地的真實邏輯。

阿斯利康與阿里云合作構建了藥品不良事件智能報告工具，通過云原生數據倉庫AnalyticDB向量引擎處理醫學文本，結合百煉專屬版將自有醫學知識庫與千問高效融合，報告生成效率提升300%，準確率從90%提升至95%。這個場景的合規要求極高，數據不能隨意流動，錯誤不能有容忍空間。能在這里跑通，背后的技術信任門檻其實很高。恰好，這也是百煉專屬版面向醫藥行業的一個現實注腳。

講完國際大客戶，看看出海企業，安克是一個角度。安克是中國消費電子出海里被研究得最透的企業之一，它的案例從另一個維度說明了出海AI的復雜性。依托阿里云PAI和千問大模型，安克開發了覆蓋語言翻譯、路線規劃、拍照問答等多款Agent。旗下智能影音品牌soundcore 的新一代AI智能體耳機，接入高德等MCP，搭載千問Plus，支持100種語言的實時翻譯、百科問答和AI情感陪聊，現在服務全球超2億客戶。更關鍵的一步，是阿里云全球一張網滿足了安克跨境訪問的合規要求，實現通用計算與高性能計算的異地混合部署，加快了全球核心業務系統互訪速度。從耳機里的實時翻譯，到后臺的全球調度，落地的兩端阿里云都在。

還有一個不那么常在科技圈刷屏、但體量和重要性絲毫不亞于上述案例的例子：中國石油的地震數據處理軟件GeoEast。

GeoEast是全球Top 3的地震處理軟件，歷經20年迭代，有2000多個軟件模塊，上手難度極高。在出海推廣過程中，語言和使用門檻成了瓶頸。東方物探聯合阿里云開發了GeoEast智能助手，調用千問大模型，通過自然語言方式支撐處理人員使用專業軟件，精準響應全球用戶的問題，加速海外落地。這是出海語境里一個典型的央企案例：20年磨出來的自研技術，需要AI把“說明書”變成一段對話。

最后說一個更“基建”的案例，南方航空。

春節運輸高峰期間，中國民航網絡是名副其實的“國家血管”。南航數科與阿里云聯合打造了航空自主可控專屬云平臺，成為南航數字化運行的核心基礎設施，單日支撐超2億次API調用，核心系統可用性高達99.99%。這個案例講的不是AI用了什么新功能，而是一個高可靠、高并發場景下的托底能力。對那些在海外運營高頻業務的出海企業來說，這種穩定性的重量，不用解釋。

這些案例放在一起看，輪廓就清楚了：出海企業需要的AI服務商，不僅是一個提供模型的，也不完全是交付算力的，而是一個能陪著企業把AI從選型到上線到優化整個過程走完的角色。

案例是最貴的信任貨幣，每一個跑通的項目，都在為AI的技術面值背書。

誰在半夜三點接電話

講完技術能力和案例經驗，我們可能還要講一個不同維度，但容易被忽視、在全球化、出海場景中卻極其關鍵的東西：服務。這也是我聽出海企業常講的痛點。

大家如果經常往國外跑，一定能感受國內外客服體驗的不同。拿電商來說，甭管幾點，線上可能都有客服在等著。但是到了海外，你就要多確認Business Hour了。

在國內做業務，我們遇到技術問題找工程師，時差一致、語言相通、必要時可以上門。但企業一旦出海，尤其是去到歐洲，時區差了六到八個小時，合規要求用當地語言溝通，數據駐留有嚴格規定。這些看起來不是技術問題，卻往往是AI落地最后一公里的真實障礙。巴塞羅那的白晝，可能是北京的午夜。客戶的系統出了故障，誰來接需求電話？

阿里云在這方面有其天然優勢。

在基因層面，解決“最后一公里”問題，從阿里巴巴的電商時代就是一個命題了，支付、物流等不一而足。在AI時代，阿里云要解決的是模型到企業價值之間的最后一公里。路徑不同，但底層邏輯一致：光有貨不夠，還得有一張能把貨送到每一個目的地的網絡。

在硬件上，阿里云也做好了準備。它在全球布了29個公共云地域、94個可用區、4個區域中心和27個本地服務中心，150項全球合規認證覆蓋主流市場的數據安全和隱私保護要求。

特別是7 x 24小時的工單服務，客戶能夠遇到問題，1步直達人工，排查進度主動外呼。

我了解到一個數字。2025年，阿里云新增了38項覆蓋AI全流程的技術服務，從基礎設施到模型部署到優化調用，構成端到端的護航鏈路，服務滿意度98.95%。

阿里云在MWC的行程安排也體現了對服務的重視。此外，阿里云在本屆MWC還組織了一場高峰論壇，名為“Alibaba Cloud AI Dynamic Conference”。在這場論壇上，阿里云智能集團國際客戶技術服務負責人吳鵬程專門有一個議題叫“Quality Service: Bridge the Last Mile of AI”——高質量服務，打通AI落地最后一公里。ATOS國際市場首席技術官Alex Caballero Fernandez作為客戶嘉賓參與了這場對話。把服務單獨拿出來作為一個議題，說明阿里云對這件事的重視程度。

這次MWC的內容，濃縮的或許是阿里云當下最想對全球市場說的一句話：我們是一家云公司，還是一家能幫你把AI落地的公司。

對那數十萬在出海和準備出海的中國企業來說，“落地”這兩個字的重量，可能比任何技術參數都要大。

有意思的是，除了巴塞羅那這個西班牙版本的MWC主會場，年中，還有一場MWC在中國上海舉辦。很多中國企業飛往巴塞羅那的航班，正是從這里出發的。一萬公里，三萬英尺，七個小時時差。起點和落點之間的時空距離，就是阿里云試圖丈量的東西了。