智东西

作者 | 李水青

编辑 | 漠影

2026 阿里云峰会，可能是阿里云成立 17 年来释放信号最为密集的一场发布会。

智东西 5 月 20 日杭州报道，今天，阿里云宣布完成 " 芯片 - 云 - 模型 - 推理 " 全栈 Agent 化升级，同步推出搭载自研 AI 芯片真武 M890 的超节点服务器、最新旗舰模型 Qwen3.7-Max、全新 AI 产品 " 千问云 " 等超 50 项新品及升级。这是国内云厂商首次围绕 Agent 进行全栈产品发布。

"Agent 突破临界点之后，可以 24 小时不间断工作，对 AI 和云的需求无穷无尽。" 阿里云资深副总裁刘伟光说，" 阿里云正在进行全栈技术革新，从底层芯片、Agentic Cloud、模型到推理平台全面升级，建设中国最大的 AI 工厂。"

放眼全球，云巨头们正在展开一场全栈 AI 竞赛。谷歌有 TPU+Gemini+GCP，亚马逊有 Trainium+Nova+AWS，而阿里云此次亮出的 " 芯 - 云 - 模型 - 推理 " 全栈体系被业内称为阿里 " 通云哥 "：通义 + 阿里云 + 平头哥。主要发布内容如下：

1. 平头哥首发新一代训推一体 AI 芯片真武 M890，性能为上一代 3 倍，并公布未来两年路线图；磐久 AL128 超节点服务器实现 128 卡互联，P2P 时延低于 150ns。

2. 阿里云全面迈入 Agentic Cloud，发布了至少 32 项 Agentic Cloud 新品及更新，覆盖运行时、编排、治理、安全、记忆、数据平面六大能力；对云产品进行 Skill 化、MCP 化和 CLI 化改造，让 Agent 像调函数一样调用云能力。

3. Qwen3.7-Max 正式发布，模型登顶 Arena 国产第一，可在全新芯片上自主工作 35 小时，将内核性能提升 10 倍。（智东西实测→《阿里 Qwen3.7 竞技场杀至国产第一！一手实测：分分钟破解奥赛难题，图文视觉全都难不倒》）

4. 百炼平台开放并池调度、上下文缓存等弹性技术，接入智谱、MiniMax、Kimi 等 150 多款模型。

5. 千问云官网（www.qianwenai.com）上线，以一行指令替代传统导航，全面 Skill/CLI 化，对 Agent 更友好。

一、李飞飞首秀：连发 32 大新品及更新

这是阿里云首席技术官李飞飞自 4 月 8 日就任后在峰会上的重要首秀。

李飞飞宣布，阿里云通过 Agent Infrastructure 为 Agent 负载提供支持，并推出 Agentic Products ——面向 Agent 的云产品。

Agentic 时代，云业务面临短生命周期、数据模态与存储形式复杂、无规律突发负载、动态环境依赖、任务级安全管控和大规模动态编排六大挑战，而 Agent Infrastructure 以运行时、编排、治理、安全、记忆、数据平面六大能力来应对挑战：

具体到运行环境，阿里云为 Agent 构建了完整的支撑体系：轻量高效的沙箱执行环境、多 Agent 协同能力、跨任务的记忆能力、顺畅的数据流转通路，以及全域智能运维能力。

Agentic Cloud 运行时五大新品及更新如下：

Agentic Cloud 编排一大新品及更新如下：

Agentic Cloud 治理四大新品及更新如下：

Agentic Cloud 安全五大新品及更新如下：

Agentic Cloud 记忆七大新品及更新如下：

Agentic Cloud 数据平面十大新品及更新：

阿里云 Agent Infrastructure 已助 MiniMax 企业级 Agent 大规模落地。

有了这些产品及更新，未来一个开发者只需要给 Agent 一句自然语言指令，Agent 就能自动完成从资源识别到应用部署的全流程，无需人工点击控制台或编写复杂脚本。

李飞飞认为，传统云产品的交互逻辑是为人设计的，用户看着控制台点击按钮，或者通过 API 编写代码调用。但 Agent 的工作负载是 " 无规律弹性、短生命周期、瞬时起量即走 "，与传统云计算的稳态负载截然不同。

传统云产品打开控制台，看到一堆菜单、配置项、仪表盘，这些视觉化信息对人很友好，但对 Agent 毫无意义。为此，阿里云对云产品进行了 Skill 化、MCP 化和 CLI 化改造，让每一个云产品都变成 Agent 可以 " 像调函数一样调用 " 的标准化能力模块。

阿里云不是在云上加一层 Agent 接口，而是把云本身变成 Agent 能用的东西。这套改造的野心在于让云从 " 人的工具 " 变成 "Agent 的操作系统 "。

二、平头哥首发真武 M890，扔出 128 卡超节点算力王炸

芯片层，阿里云亮出了一张目前国内云厂商中独一份的王牌：覆盖算力、网络、存储的完整自研数据中心芯片矩阵。

峰会现场，平头哥新一代训推一体 AI 芯片真武 M890 首次亮相。规格相当硬核：144GB 显存，片间互联带宽 800GB/s，性能是上一代真武 810E 的 3 倍。芯片原生支持 FP32 到 FP4 等多种数据精度，可应用于高精度训练到超低精度推理的全场景。在低精度推理场景下，不仅能保证模型输出质量，还能显著降低单次推理的算力开销。

更值得关注的是基于真武 M890 的磐久 AL128 超节点服务器，搭载自研互联芯片 ICN Switch 1.0。这个超节点可让 128 张 AI 芯片组成一台计算机，P2P 时延低于 150ns，单柜带宽达到 Pb/s 级。

为什么要做这么大的超节点？因为 Agentic 时代，算力集群需要承载成千上万个 Agent 同时运行，每个 Agent 在一次任务中可能连续发起数十次模型调用，对通信时延和带宽的要求是指数级上升的。该超节点已上线阿里云百炼，支持 Qwen、DeepSeek、Kimi 等主流模型。

平头哥还首次公布了真武系列芯片的路线规划：未来两年将陆续推出算力更强的真武 V900、真武 J900 两代芯片。目前真武系列 AI 芯片累计出货 56 万片，已服务中国电信、中国一汽、浦发银行等 20 多个行业的 400 多家客户。

加上自研的倚天系列 CPU、磐脉智能网卡、镇岳存储主控芯片、ICN Switch 互联芯片，平头哥的芯片版图已经从 " 单点突破 " 走到了 " 全面覆盖 "。

三、Qwen3.7-Max 来了，登顶 Arena 榜，胜任 35 小时长程任务

Qwen3.7-Max 是阿里巴巴最新发布的旗舰大模型。

在三方机构 Arena 全球大模型盲测总榜中，它超过 Kimi-K2.6、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.1，与 GPT、Claude、Gemini 最强模型接近，位列国产模型第一。在细分榜单上，数学排名第 7、专家任务第 9、编程任务第 10，表现相当均衡。

比跑分更有说服力的，是一个堪称 " 极限测试 " 的实战案例。在模型训练时从未接触过的全新硬件平台——平头哥真武 M890 芯片上，Qwen3.7-Max 仅凭一份任务说明，从零开始自主工作 35 小时，独立进行了 432 次内核评估、1158 次工具调用，完全自主地完成了编写、编译、性能分析与迭代改进的全流程。最终，它优化后的推理内核比 SGLang Triton 官方参考实现快了 10 倍。

没有人类干预，没有中间指导，35 小时，从零到生产级。测试轨迹还显示，模型在独立运行超过 30 小时后仍发现了有效优化点，甚至主动发起了一次关键的架构重设计。这个案例展示的不是模型 " 回答问题 " 的能力，而是模型 " 自主完成复杂工程任务 " 的能力——这恰恰是 Agent 场景最核心的需求。

阿里巴巴通义大模型事业部负责人周靖人谈道：" 大模型正在经历一次核心范式转移——从对齐人类偏好，到对齐任务目标。过去我们追求的是模型‘说得好’，现在要求模型‘做得到’。Qwen3.7-Max 的设计初衷，就是让模型真正成为 Agent 的智能内核，具备自主规划、持续迭代、跨工具协作的能力。"

值得注意的是，近 3 个月内，千问旗舰模型已经连续迭代了 3.5、3.6、3.7 三个版本，保持着极高的发布节奏。阿里巴巴显然在刻意加速模型进化，以匹配 Agent 时代对模型能力的指数级增长需求。

四、百炼平台全面开放，智谱、Minimax、Kimi 等顶尖模型首批上架

如果说芯片是地基、模型是引擎，那百炼推理平台就是 Agent 真正跑起来的 " 生产车间 "。

阿里云在百炼平台上构建了大规模 GPU 资源集群，并通过一套完整的技术栈应对 Agent 场景的特殊挑战：并池调度将 GPU 资源统一调度提升利用率；上下文缓存消除多轮对话和长链路任务中的重复计算开销；吞吐弹性调度应对并发请求的波峰波谷；Agentic RL 基于实际执行反馈让模型持续迭代。此外，百炼内建了安全治理能力——在 Agent 自主运行的语境下，一个 24 小时不间断执行任务的 Agent 如果没有边界约束，后果不可控。百炼的安全机制确保 Agent 始终在预设的权限范围内行动。

在生态策略上，百炼保持开放接入。峰会当天，阿里云宣布与月之暗面、Minimax、智谱、阶跃星辰、爱诗科技、生数科技等达成合作，GLM-5.1、MiniMax M2.7、Kimi K2.6、Pixverse-v6-it2v、

Kling-v3-omni-video-generation、Vidu Q3-Pro 等模型已上架百炼，并通过千问云官网全面售卖。目前百炼已提供 150 多款主流模型 API。

百炼不仅提供阿里自研模型服务，同时面向头部 AI 厂商开放，为用户提供 " 一个入口、多模型可选 " 的一站式服务体验。目前百炼已推出按需、按时长的灵活计费模式，用户可通过统一 SDK 接口接入不同模型，实现灵活切换与高效迭代。据阿里最新财报，截至 2026 年 3 月，百炼平台该季度客户数量同比增长了 8 倍。

五、首发千问云，全面 Skill 和 CLI 化，对 Agent 更友好

千问云是阿里云成立 17 年来，首次在阿里云官网之外推出的全新产品官网。打开页面，突出的不是产品列表，也不是控制台，没有任何传统意义上的导航结构。首页只有一行字：

安装 Skills npx skills add QianWen-AI/qianwen-ai

这是一条 Agent 可读的 prompt 指令。阿里云将所有模型服务的核心能力封装为标准化的 Skills 和 CLI 工具，智能体可以直接解析这条指令，" 学会 " 网站的全部能力，并根据需求自主调用。

过去十年，云的交互逻辑是 " 人登录控制台→选产品→配参数→调 API"。这套流程对人类来说已经足够顺畅，但对 Agent 来说完全不可用。Agent 不看网页，不点按钮，它需要的是结构化的能力描述、明确的调用协议和可预期的反馈机制。

千问云 Skills 将模型选型、调用、认证配置、用量查询等完整链路能力封装，用户无需编写任何代码，Agent 即可动态路由不同模型——自动用视觉模型处理图片，用生图模型生成图片，用视频生成模型创作视频。千问云 CLI 则可覆盖登录认证、模型查询、调用、用量查询和环境诊断等能力，直接通过脚本或命令行自动化完成所有模型服务的工作流。

基于千问云 Skills 和 CLI，Agent 还能实时拉取模型用量数据，自动分析趋势、识别异常，为用户提供成本优化建议。目前，千问云 Skills 和 CLI 均已在 GitHub 开源。付费模式上，千问云提供按量付费和 Token Plan 订阅两种模式，后者适用于高频 AI 编程和 Agent 场景，可显著降低 Token 成本。

结语：全球云巨头展开 AI 全栈竞赛

当云的主要消费者从人变成 Agent，所有围绕人类设计的界面、流程和交互逻辑，都将被重写。

从芯片真武 M890，到 Agentic Cloud，到 Qwen3.7-Max，到百炼平台，再到千问云 …… 阿里云在 2026 年 5 月 20 日这一天，完成了一次从底层到入口的全链路重构。

放眼全球，这场竞赛刚刚进入深水区。谷歌以 TPU+Gemini+GCP 构筑闭环，亚马逊以 Trainium+Nova+AWS 正面迎战，微软手握 Maia+ Copilot+Azure。而阿里云此次亮出的 " 芯 - 云 - 模型 - 推理 " 全栈体系，证明了中国云厂商有能力在同一张牌桌上竞争。

吴泳铭在财报电话会上把 AI 投入比作建设 " 训练工厂 " 和 " 推理工厂 "。今天，这两座工厂已经开始全速运转。未来三年，阿里云的 AI 算力规模将比 2022 年增长十倍，是已经在执行的计划。

值得一提的是，阿里云选择了 " 开放 " 作为差异化路径——百炼平台接入 150 多款模型，千问云 Skills 和 CLI 全部开源，这既是生态策略，也是对 Agent 时代 " 没有一家模型能通吃一切 " 这一底层判断的回应。