论国内AI圈谁的压力最大，梁文锋、杨植麟、姚顺雨、唐杰都是榜上有名，不过从现在开始，刘大一恒身上所背负的，恐怕也不小。
3月4日，随着林俊旸留下的一句“再见了，我挚爱的Qwen”，Qwen在这半年之间进入了一段没有1号位的日子。
一开始，Qwen1号位是由阿里云CTO周靖人临时代管，再往后，通义大模型事业部与未来生活实验室合并，成立由吴泳铭直接负责的Token Foundry事业部。
到了9月22日，杭州云栖大会的主论坛。阿里巴巴集团CEO吴泳铭演讲结束后，2021年入职阿里、在后林俊旸时代负责预训练、后训练与编程方向的刘大一恒，以Qwen负责人的身份走上台前。
这也是他第一次作为Qwen新1号位在公众面前亮相。
论开源生态，Qwen依然是全球第一，30亿次下载、30万个衍生模型、460多款开源模型，长期霸榜 Hugging Face。
但论模型本身，Qwen并不乐观。旗舰的Qwen 3.8 Max虽然在Artificial Analysis的Agentic Index上排第一，但是智能指数上只排在了第七位。
所以，当刘大一恒今天走上这个舞台，他讲的既是一份路线图，也是一次表态。在失去灵魂人物之后，国内国外各路竞争对手纷纷追赶之时，Qwen究竟要靠什么继续走下去。
刘大一恒，顶得住压力吗？
Qwen的路线图
云栖大会上，吴泳铭把“机器智能时代”的三大基石定义为AI模型、AI芯片和AI云，并给出了两个判断：未来机器供给的思考总量将达到人类的1000倍以上，而今天这个比例还不到3%；今天的AI Coding就 1882年的电灯，替代的是既有工作，还不足以开创一个时代。
同时吴泳铭表示，Qwen团队正在递归式自我改进（RSI）上取得进展，未来模型将扩展到5到10T参数。
紧接着，刘大一恒走上台前，以Qwen负责人的身份，讲述了Qwen未来的路线图。
围绕这个判断，他铺开了 Qwen 的路线图，大致可以拆成五条线。
第一条线是自我改进，也就是吴泳铭所提到的RSI。
Qwen3.8-Max已经能在人类几乎“零参与”的条件下，自主搭建训练流程、构造训练数据、设计实验并定位缺陷，持续迭代超过一个月、完成33轮有效迭代。
结果就是，其Artificial Analysis评测得分从40提升至45，约合12.5%的提升。
在硬件协同层面，它自主适配了平头哥新款架构，使推理框架单实例吞吐量提升96%。在芯片协同设计上，仅依赖总线模块规范，通过60小时自迭代与超万次EDA工具调用，把物理实现面积缩减42%。
但刘大一恒表示，RSI目前仍是“初步进入模型训练、推理及芯模协同等环节”，并非完全无人化的成熟状态。
第二条线是架构迭代。
基于新一代架构的Qwen4已进入训练阶段，开源侧优先安排Qwen4-27B。至于后续的Qwen4.5、Qwen5，计划把参数规模扩展到5万亿至10万亿量级。
刘大一恒在演讲中强调，参数规模的扩展仍是通向ASI的核心路径之一。与此同时，Qwen3.8-Flash提前开源了下一代架构，官方称训练成本降低近90%。
第三条线是全模态统一。
刘大一恒认为，Qwen3.8-Omni是Qwen进入多模态统一理解阶段的标志。
配套产品包括图像模型Qwen-Image-3.1、语音模型Qwen-Audio-3.1、同传模型Qwen3.8-LiveTranslate，以及音乐模型、世界模型和预计11月发布的下一代视频生成模型。
第四条线是开源开放。
“AI的价值不应只属于少数企业，而应成为全世界用户都可获取、使用、创造的基础能力。”刘大一恒说到，“让更多人用得起AI、用得上AI、参与创造AI”。
随后刘大一恒表示，Qwen未来仍然坚持开源开放。
刘大一恒给出的数据是，阿里累计开源460多款模型，Qwen系列全球下载量超过30亿次，衍生模型超过30万个，位居全球第一。
Qwen3.8-27B发布仅两个月，Qwen整个家族的下载数量就超过了DeepSeek、Llama等开源模型，成为Hugging Face上获赞最多的模型系列。
第五条线是端侧与终端落地。
桌面端，开源的27B模型可本地运行。移动端，阿里发布了AI手机全栈方案Qwen Intelligence，让手机能够完成跨应用的复杂任务。
此外还涉及AI眼镜、桌面机器人，以及基于RISC-V的玄铁C950 CPU，可以原生运行Qwen3.8-27B。
这五条线并非单独运行，它们组合在一起构成了阿里在AI上的完整战略。
RSI处理“模型如何自我提升”，架构迭代处理“性能上限能到多高”，全模态处理“能理解什么”，开源处理“谁能用”，端侧处理“在哪里用”。
它们共同服务的，是刘大一恒所说的“真实世界Agent”这一目标，让模型从对话走向能独立完成任务的系统。
刘大一恒从幕后到公众前的第一次亮相，就已经覆盖了硬件、软件、策略这三大方向。
刘大一恒这个人
刘大一恒是四川自贡人，名字“大一恒”并不常见，甚至让很多人以为这是他在阿里的花名。
2012年，他进入四川大学计算机学院。2015年，以综合排名第一的成绩保送“3+2+3”本硕博连读，导师为吕建成教授。
2017年，刘大一恒赴新加坡国立大学交流。2020年获四川大学计算机博士学位。
从本科到博士，他一直在四川大学，没有海外学历，也没有清华、北大的背景。这一点，与AI圈里常见的那条“名校本科—海外博士—大厂镀金”的路径不同。
他第一次进入公众视野，与一篇论文有关。
2019年他在ACL（国际计算语言学协会年会）上发表论文，这也是四川大学在读研究生首次在ACL上发表成果。
他后来在采访中提到，并非自己投递简历，而是论文发表、加上学校官网对其科研成果的报道之后，华为就主动联系了他。
在这之后，刘大一恒一战成名。
2019年，他参加了谷歌举办的Natural Questions（NQ）全球长期公开竞赛。
这项竞赛的任务可以概括为：让系统“读完整个维基百科页面”，再回答用户在谷歌搜索引擎里输入的问句。
它的难点有两个，第一点是长文档，一页维基百科动辄数千上万字，信息密度很高。第二点是开放领域，问题没有预设范围，什么都可能被问到。
长文档和开放领域，是当时自然语言处理里公认最难的两类问题。
想要在这场比赛里获得名次也是一件难事，因为同场竞争的包括谷歌AI、IBM Research等团队。
即使如此，刘大一恒所在团队提出的模型在提交时取得世界第一，并保持了三个月。其中单模型首次在该竞赛的所有测试指标上超过单人类性能，集成模型在公开排行榜上排名世界第一。
刘大一恒做出的项目叫做RikiNet，名字意为Reading Wikipedia，“读维基百科的神经网络”。它的核心逻辑是把整页维基百科当作阅读对象，再从整页里定位答案。
RikiNet由两个模块构成：一个是“动态段落双注意力阅读器”，负责在超长文本里捕捉远距离依赖、过滤掉无关内容；另一个是“多层级联答案预测器”，利用长答案（段落）与短答案（片段）之间的层级关系，依次预测出短答案的位置、长答案所在的段落和答案类型。
2020年，经过华为多轮选拔，他入选“天才少年计划”第一档，为西南地区首位入选第一档的学生、当年全国仅5人，最高年薪200万元。
2021年，他以校招阿里星的身份加入阿里达摩院语言技术实验室，参与Qwen的研发。
他曾自嘲到：“我既非天才，也已不是少年。”
在Qwen，刘大一恒长期负责预训练，并且主导了Qwen 1至Qwen 3.5全系列语言模型的研发，深度参与Qwen多模态、编程、数学（Qwen-Math）等系列，累计参与300多款Qwen模型的开源工作。
在Qwen系列名气最响的Qwen2.5、Qwen3等技术报告中，同样有刘大一恒的署名。
刘大一恒是团队里少数同时横跨预训练、编程、后训练这三大核心模块的人。预训练决定模型的底层能力。
而强化学习、对齐、推理与Agent这样的后训练，决定了Qwen在实际业务中的表现。编程则决定Qwen的商业化能力。
所以刘大一恒才会在第一次公开演讲中讲了完整的Qwen路线图，那对他来说只是个长久以来的工作报告而已。
Qwen在经历多轮重组之后，需要一个“能稳住盘子的人”。Qwen1号位，也只有刘大一恒能当。
刘大一恒与林俊旸的区别
过去三年，Qwen在公众面前的形象，很大程度上与林俊旸个人绑定。
他生于1993年3月，比刘大一恒还年轻一些。
2019年毕业后，他加入阿里达摩院，从高级算法工程师做起。2020年“通义千问”立项，他是核心架构成员，主导了OFA、Chinese CLIP等多模态基础框架。
2022年底，达摩院的语言、视觉等团队整体并入阿里云、成立通义实验室，他被正式任命为通义千问系列大模型的技术负责人。
此后几年，林俊旸主导了Qwen系列的开源工作，Qwen也因此成了全球开源生态里的头部模型家族。
2025年，林俊旸升任P10，是阿里历史上最年轻的P10之一。
林俊旸和刘大一恒最大的不同，在于“方式”。
林俊旸是台前的人，他活跃在社交媒体上，会与马斯克互动，会亲自发招聘帖，强调“模型即产品”，主张研究人员要像产品经理一样，把成果做成真实世界可用的系统。
他不仅是技术负责人，也是Qwen的头号公关和代言人。
刘大一恒则长期在幕后，公开露面极少，风格偏低调、稳健，与Qwen一同成长。
2026年3月，通义实验室计划把Qwen团队从“垂直整合”改为“水平分工”。
具体方法是，把原本拧在一起的预训练、后训练、文本、多模态、基础设施等环节，拆分为相对独立的部门。
这与林俊旸长期主张的全链路深度协同存在矛盾，他认为拆分打散会拖慢迭代、抬高沟通成本。随后提出了辞职。
离开Qwen不到半年后，林俊旸在上海官宣创办“语用科技”（Pragmatik Labs），内部简称为p7k，方向是“横跨数字世界与物理世界的下一代AI Agent”。
公司天使轮投后估值约20亿美元，由高榕创投与红杉中国各出资约1亿美元联合领投，腾讯跟投约2000万美元，上海未来产业基金参与。
林俊旸和刘大一恒之间，也代表了Qwen所处的不同时代。
林俊旸执掌的几年，正是Qwen在阿里内部项目成长的阶段。
这一阶段需要的是能把技术讲清楚、能在开源社区建立信任、能对外定义产品的人。
刘大一恒面对的，是阿里Token Foundry成立后的组织收敛、商业化压力。
这一阶段更看重稳定交付、跨模块协调与组织连续性。从“技术狂飙”到“商业落地”，刚好是整个中国AI产业近期的变化，林俊旸的离开和刘大一恒的上任，恰好落在这个转折点上。
刘大一恒能不能顶住压力，暂且无法盖棺定论，但综合来看，他的确是这个位置最好的人选，没有之一。
本文来自微信公众号“字���AI”，作者：苗正，36氪经授权发布。