More Cards After HappyHorse? Alibaba Stages a Surprise Counter-Attack in the Multimodal Battlefield

幾天前，一匹 “黑馬” 在全球最有份量的 AI 視頻評測平台上 “屠榜” 了。

4 月 8 日凌晨，Artificial Analysis 的 Video Arena 榜單上，一個代號為 HappyHorse-1.0 的視頻生成模型空降榜首。不論文生視頻還是圖生視頻都是第一，把字節的 Seedance2.0 都拉下了王座。

一時間，全網都在打探這匹 “歡樂馬” 出自哪個大廠之手。

很快靴子落地。

4 月 10 日，據知情人士透露 HappyHorse 是阿里 ATH 鄭波團隊研發的產品。華爾街見聞從阿里方面確認，HappyHorse 目前正處於內測中，會於近期開放 API。

名花有主後，一些資金聞風而動開始搶籌，阿里股價飄紅。

資本市場的反應並不難理解。

HappyHorse 到底多能打？在 Artificial Analysis 榜單上，HappyHorse 以 1365 分位列第一，Seedance 2.0 是 1273 分，可靈兩款模型，一個第四，一個第六。；圖生視頻賽道，HappyHorse 領先第二名足足 48 分。而第二名到第十名之間的總分差，也不過 50 多分。

Artificial Analysis 的評分機制是數千名用户盲測——不知道模型是誰，只看同一句提示詞生成的視頻誰更好，然後打分。品牌濾鏡和刷榜在這種機制下基本失效。這匹馬的成色，是真金白銀投票投出來的。

在謎底揭曉後，真正值得玩味的是這匹馬的來路。

鄭波這個名字，對關注阿里 AI 的人來説並不陌生，但他此前的標籤從來不是"模型訓練"。2017 年加入阿里，先後擔任淘寶搜推算法負責人、阿里媽媽 CTO、淘天集團算法技術負責人，他的履歷寫滿了搜索、推薦、廣告這些離交易最近的技術。

換句話説，鄭波是阿里體系中最懂商業場景的技術高管之一。

這個出身也非常重要。

在此之前，阿里的視頻生成模型研發主要由通義實驗室旗下的萬相團隊主導——那是阿里 AI 的"正規軍"，走的是基礎模型研發的路線。

HappyHorse 的出現意味着，ATH 事業羣內部已經長出了第二支具備頂級多模態模型訓練能力的團隊，而且這支團隊的基因裏，天然帶着對商業場景和用户需求的理解。

一個實驗室做基礎研究，一個從業務場景中長出來的團隊做應用創新，兩條腿走路。這不是內部賽馬的簡單邏輯，而是阿里在多模態領域有意構建的雙引擎結構。

HappyHorse 登頂的時間節點，同樣耐人尋味。

一個多月前的 3 月 4 日凌晨，阿里千問前負責人林俊暘發了一條只有七個單詞的推文："me stepping down. bye my beloved qwen." 隨後，Qwen Code 負責人惠彬原等多位核心骨幹相繼傳出離職或轉崗的消息。

一時間，"阿里 AI 核心團隊出走""千問失去靈魂人物"的討論甚囂塵上，外界對阿里在模型領域的競爭力產生了明顯的擔憂。林俊暘帶領團隊將千問從默默無聞做到全球開源模型的標杆，他的離開確實意味着一個時代的結束。但一個時代的結束，並不等於戰鬥力的消亡。

從時間線上看，阿里的調整很迅速。林俊暘 3 月初離職，3 月 16 日 ATH 事業羣成立，4 月 2 日 Qwen 3.6 Plus 在 OpenRouter 上單日調用量突破 1.4 萬億 Token 登頂全球，4 月 8 日 HappyHorse 空降 Artificial Analysis 榜首。

短短一個月，阿里在語言模型和視頻模型兩條戰線上同時打出了王炸。

林俊暘的貢獻不可否認，但當一個組織的技術積累足夠深厚、人才梯隊足夠完整時，個別核心人員的流動不會動搖根基。

Qwen 3.6 Plus 證明了千問團隊在周靖人接手後依然能保持迭代節奏，HappyHorse 則證明了阿里體系內部還有外界不瞭解的多模態團隊，且它們已經具備了超越行業領先者的能力。

HappyHorse 的意義，不僅僅是"阿里還能打"這麼簡單。把它放到阿里整個 AI 戰略的版圖中看，會發現一條主線浮出水面：多模態，正在成為阿里 AI 戰略中權重上升的方向。

4 月 8 日的內部信中，通義實驗室升級為通義大模型事業部，周靖人出任首席 AI 架構師。同一天，HappyHorse 登頂視頻模型榜單。這兩件事發生在同一天，很難説是巧合。

阿里需要向市場傳遞一個明確信號：它在多模態領域的佈局，不是實驗室裏的小打小鬧，而是一場有組織、有建制、多線並進的全面攻勢。

通義大模型事業部掌管基礎模型研發，萬相團隊在其麾下繼續推進視頻生成的底層技術；AI 創新事業部則從應用側切入，鄭波團隊以更貼近場景的方式訓練多模態模型。

兩個事業部同屬 ATH，共享算力資源和數據基礎設施，又在產品方向上形成差異化。

更關鍵的是，阿里方面透露 HappyHorse-1.0 只是鄭波團隊自研的多模態模型之一，近期還將上線另一款與之不同的多模態模型。

ATH 創新事業部已啓動"AI 時代全新交互方式探索計劃"，HappyHorse 是這個探索方向的一部分。

這意味着阿里對多模態的投入是體系化的佈局。視頻生成只是入口，後面可能還有視頻理解、多模態 Agent、新形態的人機交互——這些方向中的任何一個，都可能孕育出下一代 AI 應用的殺手級產品。

從行業的視角來看，HappyHorse 的登頂改寫了一個既有敍事。

在此之前，AI 視頻生成領域的競爭格局是相對清晰的：

字節的 Seedance 系列穩坐頭把交椅，快手的可靈緊隨其後，Sora 在大洋彼岸若隱若現。

阿里在這條賽道上有萬相，但存在感並不強。市場的隱含共識是，視頻模型這塊蛋糕，阿里分不到太大的份額。

HappyHorse 把這個共識打破了。

一個從淘天體系中成長起來的團隊，在沒有任何預熱和宣傳的情況下，以匿名身份提交模型參加盲測，然後登上榜首——這種亮相方式本身就是一種態度：不靠品牌光環，不靠輿論造勢，純粹用產品力説話。

它登頂的方式也值得注意。

在多鏡頭調度、物理運動模擬和音畫同步這些維度上，HappyHorse 被盲測用户評為全面超越 Seedance 2.0。這些恰恰是視頻生成模型走向實際應用的關鍵能力——影視製作、廣告創意、電商內容生產，都需要模型在這些維度上足夠強。

鄭波團隊在搜索推薦和電商場景中積累的對用户需求的理解，可能正是這種產品力的來源。

對字節來説，HappyHorse 的出現意味着 Seedance 不再是無可爭議的王者。視頻模型的天花板不在你手裏，這個認知一旦建立，後續的競爭格局就會被重新定義。

對整個行業而言，HappyHorse 證明了一件事：在多模態模型的競賽中，傳統意義上的"非種子選手"完全可能後來居上，技術突破的來源比想象中更加多元。

而這，或許才是吳泳銘這一個月來密集調整組織架構的真正目的，讓阿里的 AI 能力，從"英雄驅動"轉向"體系驅動"。

快樂的馬登上了山頂，但真正的故事，才剛剛開始。