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央视新闻客户端

  

专题：2026云栖大会

　　9月22日 ，在2026杭州云栖大会上
，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发表最新演讲，阐述了对“机器智能”时代的思考。他表示：机器正在成为思考的主力 ，智能正在成为一种规模化的商品
，未来机器思考总量将达到人类的1000倍以上 。上一次这样的变化，是工业革命把“动力 ”变成了规模化的商品
。人类先后发明蒸汽机、内燃机和电 ，并建立起现代产业。

　　吴泳铭认为
，机器智能时代的代表性产品还没有出现 。今天的AI Coding就像1882年的电灯，替代的是现有工作 ，还不足以创造一个新的时代
。帮人编程 、写报告，只是机器智能的初级阶段。当机器智能的供给变得无限充沛
，它对人类社会的意义，将远远超出对现有脑力劳动的替代 。这种变化将比工业革命更加深刻。

　　像电气时代一样 ，后续还会出现空调
、洗衣机、冰箱等各类新产品和新发明
。但无论后来出现多少新发明
，第一步都要建足够多的发电站 、铺足够广的电网。1900年前后，很多电器已经开始进入家庭生活 ，但当时全世界一整年的发电量
，放到今天，只够用两个小时 。

　　机器智能时代同样需要强大的基础设施
。吴泳铭表示 ，机器智能时代的三大基石是AI模型
、AI芯片和AI云
，这是机器思考能够规模化供给的前提。围绕三大基石，阿里公布了最新进展与目标：

　　第一 ，AI模型：Qwen团队在递归式自我改进RSI方面取得进展
，未来模型将扩展至5-10T参数规模，目标是能够完成更复杂、更长程的任务 ，向ASI迈进 。

　　第二，AI芯片：平头哥发布最强国产AI芯片真武V900
，算力提升至真武M890的3倍
。单一集群可扩展至50万卡。平头哥AI芯片的年出货量预计将大幅提升 。

　　第三，AI云：当前客户AI需求非常强劲 ，中长期需求远超供给能力
。阿里巴巴将与所有合作伙伴一起
，全力投入AI基础设施建设，目标是到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。

　　以下为演讲全文

　　大家好 ，欢迎来到2026云栖大会 。又是一年云栖大会
，过去一年AI技术发展超过设想，技术迭代加速发展
。一年前 ，我们判断
，AGI 只是起点，AI 将继续走向能够自我迭代的超级智能 ASI。过去一年 ，大家已经习惯了从Vibe Coding到Vibe Working
，AI在长程任务方面取得了非常大的突破，自主进化的技术路径逐渐清晰 。

　　随着AI逐步解锁更强的能力 ，加速渗透各类场景，我们看到一个深刻的变化：机器正在成为思考的主力
，智能正在成为一种规模化的商品。上一次这样的变化，是工业革命把‘动力’变成了规模化的商品
。人类先后发明了蒸汽机 、内燃机和电 ，并围绕它们建立起了我们的现代产业。

　　这一次
，轮到思考 。过去，一个复杂问题能得到多少思考 ，受限于人类的智力总和与价值分配
。今天
，机器打破了这些限制。随着ASI逐步实现，AI基础设施不断扩展 ，思考将像动力一样成为规模化供给的商品 。未来
，我们将进入‘机器智能’时代
。

　　今天要讲的，就是我们对‘机器智能’时代的思考 ，和阿里巴巴的战略选择。

　　首先
，我想厘清一个概念 。大家习惯把 AI 叫作‘人工智能 Artificial Intelligence’，Artificial这个词在英文里更像是‘人造的’ ，例如人造钻石
、人造皮革
。谈到AI，我们也习惯用人的能力来理解它
，希望造出像人一样思考的AI。过去，我们都在问‘它像不像人’、‘能不能像人一样思考’ ，图灵测试也一度成为大家衡量AI的标准 。

　　我们来回顾一下工业革命
，蒸汽机 、内燃机在早期是替代人和马能做的事情，比如矿井抽水、织布
、搬运 ，‘马力’这个词就是这么来的
，但很快，机器动力能够做的事便远远超过体力劳动
。再多的人和马 ，也无法让火车飞奔
，更无法让飞机和火箭上天。机器动力不是简单的‘人造体力’，而是创造了完全不同的物种 。机器动力的深度、广度 、密度 ，让人类做到了从未想到过的事情。

　　同样
，今天的机器智能也不是人类智能的替代品，而是完全不同的物种
。AI帮人编程
、写报告 ，只是机器智能的初级阶段。当机器智能的供给变得无限充沛，它对人类社会的意义
，将远远超出对现有脑力劳动的替代 。这种变化将比工业革命更加深刻
。对于未来的机器智能时代，我有两个判断。

　　第一个判断：未来 ，机器供给的思考总量
，将是人类思考总量的1000倍以上 。这件事在物理世界已经发生过
。从蒸汽机发明开创了一个新的时代，到今天机器动力已经承担了99.9%的物理工作。未来 ，人类的思考总量还会继续增长
，但机器思考规模将以更快的速度扩张，预期将会承担99.9%的思考工作 。

　　我们可以从供给和需求两个方面来推演
。首先是供给的变化。

　　人类顶级思考的供给十分有限 。全世界知名科学家和专家非常有限
。培养一名顶级科学家、专家 ，需要数十年的学习和实践
，还需要天赋和运气。这让很多领域的研究，长期缺少足够的智力投入 。例如新生儿的早衰症 ，每年全球新增病例仅几十例
，全球有记录的患者只有几百人。这样的罕见病很难获得充足的研究资源
。从现有医药产业的商业逻辑来看，很少有公司愿意花十几年时间 、耗费巨资 ，为几百人研发一种新药。

　　但当AI具备专业研究所需的智力水平后，只要算力足够多和便宜
，每个细分领域都可以组织上百万个Agent，持续研究
、模拟和验证 ，探索不同的方案 。过去这些资源投入不足的研究方向
，将第一次获得大规模的智力供给
。顶级思考，将从奢侈品变成可规模化供给的商品。想象一下 ，未来每个细分领域都有上百万量级的AI科学家和专家
，持续创新、攻克难题，这会给人类社会带来多大的改变 。

　　其次是需求的变化
。工业时代 ，人类能消费多少商品
，取决于人口数量。咖啡要有人喝，车要有人开 ，手机要有人用
，一个人一生能消费的物理商品是有限的 。但当 AI 能力越来越强，这个关系就会发生根本性的变化
。设想一下未来的场景 ，当我们让 AI 造一艘飞船去火星，类似的超长复杂任务
，AI 可以将它分解成上千万个子任务，由上百万个Agent不眠不休地持续工作 ，直到任务完成。

　　人只需要提出一个创意和目标
，就能调动庞大的智力资源 。每一个超级个体，都可以拥有上万倍的智力杠杆
。思考的消耗量 ，将不再与人口数量成正比
，而是与机器智能的思考深度和供给规模成正比。机器思考的总量将远远超过人类思考的总量 。今天，机器思考的总量 ，大概不到人类的3%。如果未来机器思考总量是人类的1000倍
，简单推算一下，机器思考未来至少还有几万倍的增长空间
。

　　第二个判断：机器智能时代的代表性产品 ，还没有出现。‘电’最早的用途
，是替代煤油灯和蜡烛，用来照明 。1882 年 ，爱迪生建成珍珠街电站，点亮了附近街区大约400盏电灯
。有意思的是
，最早的时候，爱迪生卖灯泡就送电 ，就像今天Agent送Token一样。很多改变世界的东西
，是后来才出现的 。1902年，空调出现了 ，后来洗衣机 、电冰箱等陆续进入家庭
。而第一台计算机要到 1946 年
，距离珍珠街那400盏灯，已经过去了六十多年。当然 ，今天AI时代的进展
，会比当年快得多 。

　　今天的 AI Coding，可能类似机器智能时代早期的电灯 ，它替代的是人类社会现有的工作
，古法编程
、写报告等
。当下AI正在进入更广泛的办公市场，但仅仅替代现有工作 ，不可能创造一个新的时代。今天，我们很难预测
，当机器智能爆发之后，会出现什么样的新产品、新发明 。就像站在1882年的电灯下 ，人们很难想象出电气时代的完整图景
。

　　但是
，无论后来出现多少新发明，第一步都要建足够多的发电站 、铺足够广的电网。1900年前后 ，很多电器已经开始进入家庭生活
，但当时全世界一整年的发电量，放到今天 ，只够用两个小时 。

　　机器智能时代
，同样需要强大的基础设施建设。‘机器智能’时代的三大基石，是AI模型
、AI芯片和AI云
。它们是机器思考能够规模化供给的前提。只有AI基础设施足够完善、足够发达 ，各种应用层面的 AI 新产品 、新发明才能层出不穷 。如果从电的发展历史来看
，未来机器智能对AI基础设施的需求，对比今天的规模 ，几乎是没有上限的
。阿里巴巴将坚定投入AI模型、AI芯片和AI云为代表的基础设施建设，这是我们的长期战略选择。

　　第一个基石
，是AI模型 。去年，我们谈到 AI 从自主行动走向自我迭代
。今年 ，我们看到
，通往ASI的技术路径变得更加清晰。从Coding
、办公到科学研究，模型正在承担越来越多的真实任务 。这些真实任务和反馈 ，会让模型变得更强
。

　　AI研究员们也逐渐摸索出通往超级人工智能的具体技术路径——递归式自我改进
，简称RSI。模型从真实反馈中发现自己的短板，自己设计实验、构建数据 、评价结果 ，循环推动模型自身的进化 。目前
，我们的Qwen团队正在进行RSI方面的探索，并取得一定的进展
。Qwen团队正在持续推进模型架构和数据优化的研究 ，计划训练5-10T参数规模的全新模型
，目标是能够完成更复杂
、更长程的任务，向ASI迈进。

　　如果说LLM基模的前进方向 ，是造顶级聪明、可自进化的大脑，多模态能力则是机器智能发展的另一个重要方向 。我们认为
，一个足够聪明的大脑还不够，AI还需要掌握感知和交互能力。人类通过声音 、图像
、表情和动作交流 ，也通过这些方式表达意图和情绪
。模型需要更强的多模态能力
，像人一样理解和表达这些信息，对齐人类的文化、审美 、价值观。未来 ，人们可以像跟人一样和AI交流
，不必面对一个复杂的交互界面 。这样，AI才能更好地服务人类
。因此 ，理解与生成一体化的多模态模型
，是我们另一个重要研究方向。

　　第二基石是AI芯片 。如果说Token是AI时代的电，芯片就是发电机
。未来机器智能时代对Token的需求几乎没有上限 ，芯片要不断提高性能
、扩大供给。今天
，平头哥正在对数据中心芯片进行全面布局：‘真武’系列是GPU芯片、‘倚天’系列是CPU芯片 、‘磐脉’系列是智能网卡，还有ICN 互联芯片 。组建超大规模AI集群的核心芯片已全面覆盖
。

　　同时 ，我们正在对芯片
、服务器、超节点 、网络、模型和推理系统进行联合调优，不断提升整个AI集群的 Token 产能和效率。阿里自研的M890 AI超节点
，已经成功支撑超过2万亿参数大模型的高效推理，是全球极少数具备这样能力的公司之一 。本季度开始 ，阿里云已经规模化上架我们的AI超节点
。

　　今天
，我们将发布新一代 AI 芯片真武 V900。这是目前中国算力性能最强的AI芯片，性能达到M890的3倍 ，基于它构建的单一集群可扩展至50万卡
，支撑前沿模型的训练和推理 。由于平头哥芯片产品线的成熟和客户的广泛应用，我们预计平头哥AI芯片的年出货量将大幅提升。

　　未来 ，智能应该是无处不在的
，AI 还会进一步融入桌面端和移动端
。在桌面端，我们开源的Qwen27B模型是全球最受开发者欢迎的模型。未来 ，我们还将持续优化这类模型
，支持开发者和企业的本地化部署 。在移动端，我们今天将正式发布 Qwen Intelligence ，为合作伙伴提供AI解决方案，让移动设备能够完成各类复杂任务
。

　　第三是AI云。芯片负责生产Token
，云负责把Token送到每一个需要它的地方 。模型需要持续训练和推理，Agent需要长时间执行任务 ，AI开发的软件也会越来越多
。它们都会成为云上的‘居民’
，持续调用算力。我们需要围绕这些新的工作负载，建设为模型和Agent持续运行而设计的AI云 。

　　今天 ，我们很少注意到电网本身
。在任何地方
，只要插上插座，电就来了。如果没有电网和插座 ，这样的生活恐怕大家连一天都难以忍受 。未来使用机器智能
，也应该这样方便
。所有设备只要接入云，就能随时随地使用机器智能。

　　要做到这一点 ，我们需要建设一张覆盖全球
、高效运转的超级网络
，对GPU、CPU 、网络
、存储、数据库和各种工具进行联合优化 。这张网越完善，就会有更多用户和Agent进来 ，形成规模和网络效应。

　　目前客户的AI需求非常强劲，我们在全力上架AI算力来满足客户需求
。因此
，阿里云收入也在持续加速增长。但是，我们看到行业的中长期需求 ，远超我们的供给能力 。当前
，AI数据中心相关供应链的全球性紧缺，限制了我们算力的增长速度
。为此 ，阿里巴巴将与所有合作伙伴一起
，全力投入AI基础设施建设，打造一朵面向‘机器智能’时代的AI云。我们的目标是到2032年 ，阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW
，以满足快速增长的AI需求 。

　　最后，当机器成为思考的主力 ，未来会有什么样的变化？我们可以回顾一下过往
。工业革命让机器承担了越来越多的体力劳动
，人类从繁重的体力劳动中解放出来后，发展出了足球 、篮球等各类体育竞技运动。现代奥运会
、世界杯、NBA ，这些都是工业革命后的产物 。

　　历史上，这样的事情一再发生
。印刷术的兴起
，让人类的文化创作爆发式增长；照相机出现后，绘画并没有消失 ，画家不再追求画得有多像
，反而促进了印象派和抽象艺术的诞生；留声机的出现，并没有让歌手失业 ，反而让音乐成为最广泛的大众艺术。

　　当机器承担了更多不得不做的事
，人便有时间去做真正想做的事 。未来，机器智能将为人类的好奇心和创造力打开更大的空间
。今天 ，我们很难具体描绘未来是什么样的。就像回到300年前
，一个在田中劳作的农夫，很难想象未来会有人走进一个叫“健身房
”的地方 ，付费进行体力劳动 。

　　去年
，我们说，AI越强大 ，人类更强大。今天，我依旧这么认为
。这也是我们全力迈向‘机器智能’时代的意义：把繁重的任务留给机器
，把时间 、创造力以及对美好事物的感受留给人类。这一切，现在刚刚开始 。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会
。谢谢大家。

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