阿里巴巴：机器智能时代，坚定投入AI模型 AI芯片 AI云三大基石
内容提要
2026云栖大会上，阿里CEO吴泳铭表示，机器思考将成为规模化商品，未来总量达人类千倍。阿里将坚定投入AI模型、芯片和云三大基础设施，推进递归式自我改进与多模态模型，发布真武V900芯片，目标2032年全球数据中心超20GW。
延伸解读
机器思考规模化：类比电力革命
吴泳铭将机器思考比作工业革命中的动力，认为其将成为可规模化供给的商品。他引用历史数据：1900年全球全年发电量仅够今天使用两小时，以此说明基础设施先行的重要性。当前机器思考总量不到人类3%，未来可能达到人类1000倍，意味着数万倍增长空间。这一类比强调AI基础设施的长期价值。
递归式自我改进：通往ASI的技术路径
文章指出，通往ASI的路径逐渐清晰，被称为递归式自我改进（RSI）。模型从真实反馈中发现短板，自己设计实验、构建数据、评价结果，循环推动进化。Qwen团队正在探索RSI并取得进展，同时计划训练5-10T参数规模的新模型，目标完成更复杂、更长程的任务。这显示阿里在模型自主进化方向上的投入。
芯片与超节点：算力供给的硬件基础
平头哥已全面布局数据中心芯片，包括真武GPU、倚天CPU、磐脉智能网卡和ICN互联芯片。新发布真武V900算力提升至M890的3倍，单一集群可扩展至50万卡。自研M890超节点已支撑超2万亿参数大模型推理，并计划第四季度扩大供给。这些硬件进展旨在缓解算力紧缺，支撑前沿模型训练和推理。
AI云目标：2032年全球数据中心超20GW
吴泳铭表示，客户AI需求强劲，阿里云收入加速增长，但中长期需求远超供给，全球AI数据中心供应链紧缺限制算力增长。为此，阿里目标到2032年全球数据中心规模超过20GW。这一目标体现其打造面向机器智能时代AI云的决心，也暗示算力供给仍是行业瓶颈。
Q&A
阿里巴巴在机器智能时代重点投入哪三大基础设施？
阿里巴巴将坚定投入AI模型、AI芯片和AI云三大基础设施建设，这是阿里的长期战略选择。
吴泳铭如何描述机器思考的未来规模？
吴泳铭表示，机器正在成为思考的主力，未来机器思考总量将是人类的1000倍，而今天这一比例不到3%，至少还有几万倍的增长空间。
什么是递归式自我改进（RSI）？Qwen团队在这方面做了什么？
递归式自我改进（RSI）是通往ASI的技术路径，模型从真实反馈中发现自身短板，自己设计实验、构建数据、评价结果，循环推动自身进化。目前Qwen团队正在进行RSI方面的探索，并取得一定进展。
阿里平头哥发布了哪款最新AI芯片？其性能如何？
阿里平头哥发布了最强国产AI芯片真武V900，算力提升至真武M890的3倍。基于它构建的单一集群可扩展至50万卡，可支撑前沿模型的训练和推理。
阿里云在AI算力供给方面面临什么挑战？未来目标是什么？
目前客户的AI需求非常强劲，阿里云在全力上架AI算力来满足客户需求，但行业的中长期需求远超供给能力，AI数据中心相关供应链的全球性紧缺限制了算力的增长速度。目标是到2032年，阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。
阿里在多模态模型和终端智能方面有哪些进展？
阿里将理解与生成一体化的多模态模型作为重要研究方向，让AI能像人一样交流。在终端方面，开源的Qwen27B模型可在桌面端流畅运行，支持本地化部署；移动端发布了Qwen Intelligence，为合作伙伴提供AI解决方案，让手机能完成各类复杂任务。
