撰文 | 李信马 题图 | DoNews 摄

" 今天，机器思考的总量，大概不到人类的 3%。"

2026 云栖大会的主论坛上，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭给出了一个推算：未来机器供给的思考总量，将是人类思考总量的 1000 倍以上。按此推算，机器思考至少还有几万倍的增长空间，若按他的算法，这几乎就是 AI 行业未来的市场增长空间。

" 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。" 由此，吴泳铭把 AI 模型、AI 芯片和 AI 云称为机器智能时代的三大基石，称其是机器思考能够规模化供给的前提，也是阿里巴巴的长期战略选择。

过去三天，阿里在这三件事上分别公布了自己的答案。

01.

模型：Qwen 要做得更大更全

在吴泳铭的表述里，模型负责的是 " 造顶级聪明、可自进化的大脑 "，而通往超级智能的具体路径是递归式自我改进，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。

Qwen3.8-Max 就是在人类完全 " 零参与 " 的情况下，通过自主搭建训练流程、构造训练数据，并自主设计实验、定位缺陷，持续迭代超过 1 个月，完成 33 轮有效迭代。基于 RSI、后训练等系列技术的联合优化，新版本在 Artificial Analysis 上的得分从 40 分涨至 45 分，与 Claude、GPT 最强模型同处第一阵营，领先于 GLM5.3、Kimi-K3 等所有国产模型。

更值得注意的是，这套自我改进能力已经溢出到训练之外。在推理优化上，Qwen3.8-Max 在一款从未见过的平头哥新款 GPU 上，自主适配并优化了下代架构 Qwen3.8-Flash 新模型的推理框架，实现单实例推理吞吐量提升 96%。

在芯片模型协同设计上，它仅基于一份真实的总线模块规范，自主展开前端、验证、后端的全链路自迭代，在自主运行超 60 小时、调用 EDA 工具超万次之后，完成了减少 42% 面积的物理实现优化。

参数规模上，阿里巴巴给出的答案是继续放大。基于新一代架构的 Qwen4 已投入训练，Qwen4.5、Qwen5 等后续版本计划扩展至 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 "。

而 Qwen3.8-Flash 已经提前开源了下一代千问大模型的架构，通过注意力机制和模型内信息传递机制等核心技术创新，在实现前沿模型性能的同时，把训练成本骤降近 90%；同时依托极少的参数激活，将推理计算效率推至全新的帕累托前沿。

另一条线是多模态。吴泳铭认为 " 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，像人一样理解声音、图像、表情和动作，对齐人类的文化、审美和价值观。本届大会上，全模态模型 Qwen3.8-Omni 正式亮相，语音模型家族 Qwen-Audio-3.1 在语音转写、语音合成和实时语音交互三条线上全面升级，同声传译模型 Qwen3.8-LiveTranslate 把字均延迟从 2.8 秒压到 2.3 秒，而人类同传的平均时延在 4 秒以上。

视觉侧，图像生成模型 Qwen-Image-3.1 把原本数小时的视觉设计压缩至秒级交付 , 音乐模型 Happy Shrimp 1.1 支持百余种曲风与十余种主流语言，世界模型 HappyOyster 2.0 Preview 提升了智能实时交互、记忆能力、实时响应与物理规律遵循，视频生成模型 Wan3.0 拿下 Artificial Analysis 文生视频与视频编辑双榜第一，全新的下一代视频模型将于 11 月发布。

02.

芯片：真武 V900 带来三倍算力

" 如果说 Token 是 AI 时代的电，芯片就是发电机。"

吴泳铭的这句话，解释了芯片在三大基石里的位置，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。截至目前，平头哥已经推出了真武系列 AI 芯片、倚天系列服务器 CPU、磐脉系列智能网卡、ICN Switch 互联芯片和镇岳系列存储主控芯片，组建超大规模 AI 集群所需的核心芯片已全面覆盖，实现算力、网力和存力的全栈自研。

本届云栖大会上发布的新一代训推一体 AI 芯片真武 V900，是目前算力性能最强的中国自研 AI 芯片，单芯片性能是真武 M890 的 3 倍，搭载 216GB 显存，片间互联带宽达 1200GB/s，原生支持 FP8、FP4 低精度计算，可满足万亿级参数大模型的训练与推理需求，计划于 2027 年第一季度量产，并在阿里云数据中心规模化部署。

而真武 V900 通过自研 ICN Switch 互联芯片连接后的超节点，具备原生内存语义和内存统一编址能力，可实现千卡全带宽高速互联，上千颗真武 V900 能像一颗 " 超级芯片 " 一样协同工作。据了解，现场发布的全新升级超节点服务器，单一集群可扩展至 50 万卡规模。此前，阿里自研的 M890 AI 超节点已成功支撑超过 2 万亿参数大模型的高效推理，本季度起阿里云已经开始规模化上架。

吴泳铭也表示：" 由于平头哥芯片产品线的成熟和客户的广泛应用，平头哥 AI 芯片的年出货量将大幅提升。"

平头哥还首次公布倚天服务器 CPU 的规划：2027 年推出倚天 720 和倚天 730 两代产品，其中倚天 730 将首次基于平头哥全自研 CPU 微架构设计，单核 SPECint2017/GHz 性能最高提升至倚天 710 的 1.4 倍；2029 年将推出采用第二代自研核的倚天 750，支持通过自研 ICN 总线与真武 AI 芯片直接互联，进一步提升 CPU 与 AI 芯片的协同效率。

03.

AI 云：一张更大的网

在三大基石里，云的角色被吴泳铭定义为就像电网一样 " 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 "。

所以，云这张大网，要变得更大，才能满足全世界对算力旺盛的需求。作为首个国产十万卡云上超节点集群，阿里云灵骏真武 M890 超节点继乌兰察布首批开服后，今年第四季度将在宁夏中卫地域新增灵骏真武 M890 超节点服务。明年，阿里云还将推出的灵骏真武 V900 超节点，性能提升三倍，搭载业界首发的 200Pbps 通信带宽和 6us 时延集群架构，自研 SNPO 支持全光互联，支持千卡 Scale-Up 互连，单集群可扩展至 50 万卡规模，向广域超节点演进。

全球范围内，阿里云还宣布了新一轮基础设施扩建计划：未来 12 个月，将在土耳其、芬兰和荷兰首次设立云计算地域节点，并扩建马来西亚、德国、阿联酋、法国和中国香港的数据中心，进一步提升全球算力供给和本地化云与 AI 服务能力。

目前，阿里云已在全球 31 个地域运营 107 个可用区，拥有 3200 多个边缘节点；新一代 AI 数据中心最快可实现 100 天交付，单机柜计算密度达到传统数据中心的 5-10 倍。按照计划，到 2032 年，阿里云运营的全球数据中心规模超过 20GW。

" 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。" 吴泳铭说。

写在最后

三天的云栖大会给出了很多数字：

5-10T 的参数规模、3 倍的芯片性能、50 万卡的集群、20GW 的数据中心。

把这些数字放进一套逻辑里，它们指向的是同一个判断——在机器智能时代，思考会变成一种可以规模化供给的商品，而供给能力取决于基础设施的成色。就像吴泳铭所说的：" 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。"