9月22日开幕的2026云栖大会上,阿里巴巴CEO吴泳铭用一场主旨演讲把阿里在AI时代的底层逻辑讲透了。他把AI能力拆成三大基石——模型、芯片与云,并给出了清晰的量化目标。模型层面,Qwen团队在递归式自我改进(RSI)方向取得进展,未来模型将扩展至5万亿至10万亿参数规模,目标是完成更复杂、更长程的任务,向通用人工智能(ASI)迈进。
吴泳铭甚至给出一个判断:未来机器思考的总量将是人类的一千倍以上,机器智能将承担绝大多数思考量。芯片层面,平头哥发布被其称为“国产最强AI芯片”的真武V900,算力提升至上一代真武M890的3倍,基于它构建的单一集群可扩展至50万卡,足以支撑前沿模型的训练与推理。阿里披露,平头哥GPU芯片已实现规模化量产,截至2026年2月累计规模化交付47万片,其中60%以上服务于外部商业化客户,覆盖互联网、金融、自动驾驶等400多家企业。
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AI生成
云层面,吴泳铭判断当前客户AI需求强劲、中长期需求远超供给,目标到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW,并对芯片、服务器、超节点、网络、模型和推理系统做联合调优,提升整个AI集群的Token产能与效率。对科技自媒体读者而言,这场大会的信号意义在于:国内云厂商已经从“追模型”进入“模型—芯片—算力一体化”的硬投入阶段。
当阿里把万亿参数模型、自研芯片和20GW数据中心绑成一条路,AI竞争的门槛正从算法层抬升到基础设施层。接下来值得跟踪的是:真武V900的实际客户落地进度,以及Qwen下一代大模型能否兑现RSI带来的自我迭代预期。
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