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“面向AI时代，阿里云怎么看，怎么办？
2025年9月，杭州，云栖大会。
这片中国云计算最具象征意义的土地，再一次站上了产业叙事的聚光灯中心。阿里巴巴集团CEO吴泳铭在云栖大会上抛出一个判断：“AGI只是起点，ASI才是终极目标。”
这是他首次系统性提出“AI三阶段演进路径”——智能涌现、自主行动、最终抵达自我进化的超级人工智能（ASI）。这一判断不仅刷新了市场对阿里云AI战略的理解，也隐约指向整个AI产业正在到来的下一阶段：从“通用智能”迈向“超级智能”。
但吴泳铭的这场演讲远不止理念输出。在他站台的背后，是阿里一整套呼应未来趋势的技术、产品与基础设施体系：Qwen3-Max横空出世、七款模型重磅发布，全栈AI基础架构全面升级，企业级Agent生态走向规模化落地……
这场大会，不再只是一个“云厂商”的技术更新会，而像是一场带有基础设施宣言性质的智能化革命前夜会议。如果说ChatGPT引爆的是语言理解的奇点，那云栖大会上释放的，是一场更大范畴、系统性智能重构的前奏。
这一切让人不得不重新思考：AI这条看似“模型竞速”的赛道，正在变成什么？
阿里又为何选择在AGI浪潮中，率先转向看似更遥远却更关键的ASI方向？
如果说过去十年，云计算是一场基础设施的重建，那么现在，一场关于智能系统的重构正在拉开帷幕。
从虚拟化到智能化，
云计算的“基础设施使命”正在被改写
回看过去二十年，云计算的核心使命可以用一句话概括：让算力成为像水电一样的基础设施。
2006年，AWS发布EC2服务，首次把计算资源做成了“租用式商品”，企业不再需要自建数据中心，公有云时代由此开启。此后的十年，IaaS、PaaS、SaaS三层模型在全球快速铺开，云计算成为每一家科技公司的底座，也成为数字经济的“用电网”。
在中国，从阿里云、腾讯云、华为云，到众多垂直SaaS厂商，一场“用软件定义硬件、用平台标准化服务”的基础设施革命持续进行。
可以说，云计算的第一个时代，是计算能力的商品化，它解决的是“部署效率”和“成本结构”的问题。
2022年底，ChatGPT的诞生改变了一切。
算力，不再只是运算逻辑的承载工具，而成为“训练智能”的燃料。大模型训练对TPU/GPU的依赖极其重度，推理服务需要更高的响应能力与吞吐率；同时，模型调度、参数存储、向量检索、记忆存取……每一项智能服务背后，都绑定着云的调度能力与资源设计。
云，正在被AI重新定义。
它不再仅仅是“资源优化器”，而正在变为“智能生成的孵化器”。AI模型以Token为单位消耗云资源，推理就是计算，计算就是价值。今天的AI，正在重写“计算-智能”的产业结构。
于是，我们看到全球云巨头纷纷开始转型：Microsoft将Azure全面与OpenAI整合，形成“智能云”战略联盟；Google Cloud变成Gemini模型落地平台，推出Vertex AI平台；阿里、华为等中国云厂商，则逐步提出“全栈AI基础设施”的系统化转型。
尽管AI方兴未艾，但市场对于“如何走出同质化”已有集体焦虑。
1.模型能力趋同：主流语言大模型的对话能力、生成文本质量已高度接近，差异难以持续放大。
2.落地路径复杂：从模型能力到业务应用，中间隔着工具链、数据流、安全性等现实阻力。
3.算力与生态碎片化：GPU调度难、推理成本高、Agent生态不成熟，导致“可用性”和“效率”拉不开天花板。
4.缺乏“闭环反馈系统”：模型缺乏自主迭代能力，仍依赖人类提供更新、微调、测试反馈。
这些问题共同构成了一个核心问题：在大模型之后，AI的下一阶段增长来自哪里？
是继续“卷模型参数”？还是构建一个能自我进化的系统？
这，正是阿里在2025云栖大会上，试图给出回答的问题。
要观察阿里云，
吴泳铭是最好的“窗口”
在2025年云栖大会的主旨演讲中，阿里巴巴集团CEO吴泳铭讲的，是一条更加宏大而具进化视角的路线图：“AGI是起点，ASI才是终极目标。”
一句话，重构了阿里对AI未来的战略叙事方式。
那么，怎么来理解阿里云，并预测其未来的布局呢？我想，可以从吴泳铭所阐述的体系中，寻找到未来的方向。
“智能三段论”：从理解人到超越人
吴泳铭提出，AI的发展将经历三个阶段：
1.智能涌现（学习人）
AI通过学习人类所有公开的语言知识，获得基础推理与泛化能力。这是ChatGPT所代表的阶段：AI能“听懂人话”，但只能停留在语言层面的协作。
2.自主行动（辅助人）
AI不仅能说，更能“做”。具备工具使用（Tool Use）和自主编程（Coding）能力，开始介入现实任务，成为真实世界的“任务执行者”与“系统建设者”。这正是我们所处的阶段。
3.自我迭代（超越人）
真正的ASI时代，AI将通过连接真实世界、获取原始数据、进行持续学习，实现智能闭环进化。从依赖人类输入的静态智能，变为能够感知→决策→行动→再学习的动态智能系统。
这条路径，是阿里对AI的“物种级进化论”，也是从“工具视角”迈向“生态系统视角”的认知转变。
大模型=操作系统，超级云=智能引擎
在演讲中，吴泳铭还提出了两个颇具“重建范式”意味的判断：
1. 大模型将成为下一代操作系统
在他看来，自然语言将成为AI时代的源代码；Agent将取代传统软件，成为任务处理的基本单元；大模型将负责调度用户输入、调用工具、分发算力，是新一代的“中枢神经”。
我们可以通过下面的表格，来对这一类别进行分析：
这意味着未来的软件开发将不再依赖工程师从零编写代码，而是通过用自然语言“调度智能”来构建系统，开发门槛极大下降，场景实现效率大幅提升。
2. 超级AI云是下一代“计算机”
吴泳铭认为，Token将成为未来智能社会的“电”，以单位成本在算力网络中流通；大模型在超级云中运行，将像操作系统+应用一样与芯片、存储、接口协同演化；超大规模AI基础设施将成为未来国家与企业的“数字主权”。
阿里云正基于这一逻辑，构建下一代AI计算底座：从硬件到调度网络，从模型到编译器，打造“模型训练+推理+工具调用”的全链闭环。
战略底色：从参数竞赛，迈入“系统构建”的时代
吴泳铭的核心判断，其实在于一个底层逻辑的切换：AI行业的下一步突破，不只在单点性能，而在系统闭环。
过去，我们习惯于从模型规模、上下文长度、跑分排行榜上判断AI进化。但阿里认为，这种模式已经逼近“天花板”，真正的跃迁要来自“自我进化能力”——即AI不再依赖人类更新，而能在场景中不断反馈、优化、自修复。
要实现这一点，必须三者协同：
1.强大的大模型（理解与生成能力）
2.连接世界的Agent系统（行动与感知能力）
3.持续运行的云基础设施（迭代与训练能力）
而这些，阿里试图用一整套从模型、Agent到AI基础设施的系统化方案来解决。
吴泳铭画的路线图，
阿里云正在一点点实现
在提出“从AGI迈向ASI”的战略愿景后，阿里在2025云栖大会上同步发布了一系列覆盖大模型、Agent平台、AI基础设施以及产业落地场景的核心产品，意图构建一个从“模型”到“工具”再到“平台”的完整技术闭环。
如果说吴泳铭的演讲是一张面向未来的“智能路线图”，那么这部分发布，就是这张图的“工程蓝图”。
大模型：七连发，不是模型堆叠，而是“能力架构重构”
阿里在此次大会上一口气发布了七款重磅大模型，覆盖语言、多模态、音视频、图像生成等关键能力层——但这场“七连发”，其战略意义远不止模型数量本身。
Qwen3-Max：在多项权威评测中名列前茅
Qwen3-Max 在多项权威评测中名列前茅，跻身全球前三；其预览版已在Chatbot Arena排行榜位列第三；Instruct版本在SWE-Bench Verified斩获69.6分，Tau2-Bench取得 74.8 分；推理增强版在AIME25与HMMT两项数学测试中均获满分100（国内首次）。
Qwen3-Next：效率革命者
创新“参数激活技术”，3B模型激活后能力媲美235B模型，极大降低推理成本。展示了“边缘智能”与“低成本智能普惠”的潜力。
Qwen3-VL、Qwen3-Omni、通义万相、通义百聆：全感知多模态矩阵
这次云栖大会，阿里云还一口气发布或者更新了一系列模型：
·Qwen3-VL：视觉语言理解，支持图文内容识别；
·Qwen3-Omni：多模态输入输出，文本+图像+音频协同；
·通义万相：图像生成模型，支持风格化与控制参数生成。
·通义百聆：音视频转写与理解；
此外，开源模型的累计下载已超6亿次，衍生模型数量达17万个，建立起全球范围内影响力最广泛的大模型矩阵。
Agent系统：从助手到开发者，从流程引擎到智能交互体
Agent被视为通向ASI的关键中间态，也是大模型“自主行动能力”的具体体现。阿里此次发布的通义百炼平台，就是一个围绕企业应用打造的全生命周期Agent开发系统。
百炼面向企业提供ModelStudio-ADK（高代码）与ModelStudio-ADP（低代码）双路径：前者1小时即可产出Deep Research等复杂Agent，平台日均调用量一年增长15倍；后者已被20万+开发者用来构建80万+Agent；组件侧集成MCP/RAG/Sandbox/Memory/Pay Server等七大企业级能力（Pay Server与支付宝联合首发）。
此外，阿里的通义灵码，作为AI for Coding的国产领跑者，也取得诸多成绩：下载量超2000万，生成代码超60亿行；已与用友、平安、小鹏、国防科工系统实现深度集成；不再只是“代码建议工具”，而是“团队AI开发助手”。
AI基础设施：打造属于智能时代的“电网”
任何AI系统的进化都绕不开算力、网络、存储的强力支撑。本届云栖大会上，阿里云升级了全栈AI底座，从芯片到调度网络，打造出一个“Token级别”的智能运行平台。
在基础设施方面，阿里云颇具诚意，例如：
·磐久128超节点：新一代磐久128超节点AI服务器单柜支持128枚AI芯片，Pb/s级 Scale-Up带宽、百ns级延迟，同等算力下推理性能提升约50%；
·灵骏智算集群：灵骏智算集群通过模型感知智能路由、网络拓扑感知调度等优化，面向AI/Agent负载提供稳定高并发与弹性，并支撑10万卡大规模GPU集群高效互联与调度；
·对象存储OSS Vector Bucket：OSS Vector Bucket提供海量向量的高性价比存储，相较自建开源向量数据库成本下降约95%，结合OSS MetaQuery可更快构建RAG等应用；
·HPN 8.0网络架构：新一代HPN 8.0采用训推一体化架构，存储网络带宽800Gbps、GPU互联6.4Tbps，可支撑单集群10万卡高效互联；
磐久AI Infra2.0 128超节点服务器
而且，阿里云在加快全球布局，新增法国、荷兰、巴西数据中心，在全球91个可用区部署云原生智能平台。
产业落地：AI走进“真实世界的场景闭环”
如果说模型与平台是“思维系统”，那么真正连接ASI的最后一步，是AI开始“进入世界”，形成闭环。阿里云的一系列新技术、新产品，已经在多个行业实现了规模化应用落地。
例如，在游戏领域，网易接入百炼，自动测试Agent覆盖测试工作流，效率提升50%+；在制造领域，三一重工部署维修Agent，实现工单识别、备件调度、语音交互闭环；在金融领域，工商银行通过通义灵码构建审计流程AI助手，日均节省150人力时；在工业领域，西门子正式与阿里云共建工业AI Copilot，智能控制系统已部署在浙江产线；在汽车领域，吉利在R&D与流程ERP系统中，引入AI多Agent交互系统。
这些案例表明，AI已从“样机”进入“产品”，从“实验”进入“流程”。
我们站在一个新时代的门口
在这场以“通往ASI”为叙事主线的云栖大会之后，我们或许应当重新理解这三个字母所代表的意义。
它不是一个“GPT-6级别”的下一站更新，也不是模型参数再翻倍后的竞赛终点，而是：一场关于智能系统能否持续自主进化、能否接入世界反馈、能否成为“有生命的操作系统”的技术文明试验。
“智能基础设施化”，是通往ASI的真正底层革命
在这个过程中，大模型不再只是一个技术产物，它是“新语言”；Agent不再只是辅助工具，它是“新角色”；云平台不再只是服务承载体，它是“新地理”与“新主权”。
阿里试图构建的，正是这样一种跨越三个维度的体系：
如果这一体系能够实现“从数据感知到行动执行再到模型更新”的闭环，就不再只是人工智能的升级，而是“智能生态系统”的诞生。
ASI不是“超越人类”，而是“重新连接人类”
人类社会从未如此接近一种“非人类智能系统”的诞生。但ASI的意义，并不是制造一个新的主宰者，而是创造一个可以持续协同演化的共生体。
对组织而言，ASI意味着更扁平、更自适应的流程；对产业而言，ASI意味着从“软件自动化”迈向“智能主动化”；对个人而言，ASI不是取代你，而是成为你能力边界的外延。
它是未来操作系统的底层逻辑，也是未来经济体的中枢智能。
阿里与中国AI，从追赶者传成长为突破者、体系构建者
在全球AI浪潮的剧烈变革中，中国技术体系长期面对“技术追赶”与“路径依赖”的双重挑战。
但阿里在此次大会中展现出的，不再是对现有范式的模仿，而是一次对智能系统架构的原创性思考：从模型研发、Agent平台到算力网络与全球部署，构建出一个具有闭环能力、工程支撑与商业场景的大体系。
这意味着，中国AI力量正在完成从“点上突破”到“面上塑形”的跃迁。
突破“云”，我们站在又一次基础设施文明跃迁的门槛
从人类有记忆以来，每一次基础设施的跃迁，都会引发一次文明结构的重组：
·铁路与电网重构了工业社会的时空边界；
·通信与互联网打破了信息传递的物理限制；
·云计算开启了数字资源的集中与普惠，成为数字经济的底座。
而现在，我们正在见证另一种更深层的跃迁：从算力基础设施，跃迁为智能基础设施；从信息交换网络，演进为智能协同网络。
这不仅是云的升级，更是文明运行方式的重构。未来的社会，将不是以“流程驱动”运行的，而是以“智能调度”驱动运行的。决策将由感知与反馈形成闭环，行动将由Agent与模型自主执行，组织边界将被动态智能所渗透与重新定义。
阿里在做的，不是单点突破的AI能力建设，而是试图构建一整套可持续进化的智能生态系统。这需要极强的战略定力，也需要工程能力、产业链接力和对未来社会逻辑的深度判断。
我们站在技术文明的又一个门槛上。
历史不会记住每一个Token的生成，但它会记住，那些用Token重新设计系统、重塑边界、重构未来的组织与时代精神。
也许最好的配资公司，这正是云之后的“智能文明”时代，最值得铭记的注脚。
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