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那個讓人興奮的阿里云,回來了

發布時間:2025-09-26 09:12:26

面向AI時代,阿里云怎么看,怎么辦?

2025年9月,杭州,云棲大會。

這片中國云計算最具象征意義的土地,再一次站上了產業敘事的聚光燈中心。阿里巴巴集團CEO吳泳銘在云棲大會上拋出一個判斷:“AGI只是起點,ASI才是終極目標。”

這是他首次系統性提出“AI三階段演進路徑”——智能涌現、自主行動、最終抵達自我進化的超級人工智能(ASI)。這一判斷不僅刷新了市場對阿里云AI戰略的理解,也隱約指向整個AI產業正在到來的下一階段:從“通用智能”邁向“超級智能”。

但吳泳銘的這場演講遠不止理念輸出。在他站臺的背后,是阿里一整套呼應未來趨勢的技術、產品與基礎設施體系:Qwen3-Max橫空出世、七款模型重磅發布,全棧AI基礎架構全面升級,企業級Agent生態走向規模化落地……

這場大會,不再只是一個“云廠商”的技術更新會,而像是一場帶有基礎設施宣言性質的智能化革命前夜會議。如果說ChatGPT引爆的是語言理解的奇點,那云棲大會上釋放的,是一場更大范疇、系統性智能重構的前奏。

這一切讓人不得不重新思考:AI這條看似“模型競速”的賽道,正在變成什么?

阿里又為何選擇在AGI浪潮中,率先轉向看似更遙遠卻更關鍵的ASI方向?

如果說過去十年,云計算是一場基礎設施的重建,那么現在,一場關于智能系統的重構正在拉開帷幕。

從虛擬化到智能化,

云計算的“基礎設施使命”正在被改寫

回看過去二十年,云計算的核心使命可以用一句話概括:讓算力成為像水電一樣的基礎設施。

2006年,AWS發布EC2服務,首次把計算資源做成了“租用式商品”,企業不再需要自建數據中心,公有云時代由此開啟。此后的十年,IaaS、PaaS、SaaS三層模型在全球快速鋪開,云計算成為每一家科技公司的底座,也成為數字經濟的“用電網”。

在中國,從阿里云、騰訊云、華為云,到眾多垂直SaaS廠商,一場“用軟件定義硬件、用平臺標準化服務”的基礎設施革命持續進行。

可以說,云計算的第一個時代,是計算能力的商品化,它解決的是“部署效率”和“成本結構”的問題。

2022年底,ChatGPT的誕生改變了一切。

算力,不再只是運算邏輯的承載工具,而成為“訓練智能”的燃料。大模型訓練對TPU/GPU的依賴極其重度,推理服務需要更高的響應能力與吞吐率;同時,模型調度、參數存儲、向量檢索、記憶存取……每一項智能服務背后,都綁定著云的調度能力與資源設計。

云,正在被AI重新定義。

它不再僅僅是“資源優化器”,而正在變為“智能生成的孵化器”。AI模型以Token為單位消耗云資源,推理就是計算,計算就是價值。今天的AI,正在重寫“計算-智能”的產業結構。

于是,我們看到全球云巨頭紛紛開始轉型:Microsoft將Azure全面與OpenAI整合,形成“智能云”戰略聯盟;Google Cloud變成Gemini模型落地平臺,推出Vertex AI平臺;阿里、華為等中國云廠商,則逐步提出“全棧AI基礎設施”的系統化轉型。

盡管AI方興未艾,但市場對于“如何走出同質化”已有集體焦慮。

1.模型能力趨同:主流語言大模型的對話能力、生成文本質量已高度接近,差異難以持續放大。

2.落地路徑復雜:從模型能力到業務應用,中間隔著工具鏈、數據流、安全性等現實阻力。

3.算力與生態碎片化:GPU調度難、推理成本高、Agent生態不成熟,導致“可用性”和“效率”拉不開天花板。

4.缺乏“閉環反饋系統”:模型缺乏自主迭代能力,仍依賴人類提供更新、微調、測試反饋。

這些問題共同構成了一個核心問題:在大模型之后,AI的下一階段增長來自哪里?

是繼續“卷模型參數”?還是構建一個能自我進化的系統?

這,正是阿里在2025云棲大會上,試圖給出回答的問題。

要觀察阿里云,

吳泳銘是最好的“窗口”

在2025年云棲大會的主旨演講中,阿里巴巴集團CEO吳泳銘講的,是一條更加宏大而具進化視角的路線圖:“AGI是起點,ASI才是終極目標。”

一句話,重構了阿里對AI未來的戰略敘事方式。

那么,怎么來理解阿里云,并預測其未來的布局呢?我想,可以從吳泳銘所闡述的體系中,尋找到未來的方向。

“智能三段論”:從理解人到超越人

吳泳銘提出,AI的發展將經歷三個階段:

1.智能涌現(學習人)

AI通過學習人類所有公開的語言知識,獲得基礎推理與泛化能力。這是ChatGPT所代表的階段:AI能“聽懂人話”,但只能停留在語言層面的協作。

2.自主行動(輔助人)

AI不僅能說,更能“做”。具備工具使用(Tool Use)和自主編程(Coding)能力,開始介入現實任務,成為真實世界的“任務執行者”與“系統建設者”。這正是我們所處的階段。

3.自我迭代(超越人)

真正的ASI時代,AI將通過連接真實世界、獲取原始數據、進行持續學習,實現智能閉環進化。從依賴人類輸入的靜態智能,變為能夠感知→決策→行動→再學習的動態智能系統。

這條路徑,是阿里對AI的“物種級進化論”,也是從“工具視角”邁向“生態系統視角”的認知轉變。

大模型=操作系統,超級云=智能引擎

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