深度|AGI不是终点，阿里云开了盘AI新棋局

摘要：赢下“ASI”，成终极赌注

【另镜网】阿里云，正在布局领跑AI时代的下半场。

9月24日，在今年的云栖大会上，阿里宣布了一系列在人工智能方面的进展。阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭，还给出了对AI未来的终极预判。

他认为，实现通用人工智能AGI已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能ASI。

吴泳铭表示，阿里巴巴正在积极推进一项为期三年、总投入达3800亿元的AI基础设施建设计划，之后还将持续追加更大的投入。

根据远期规划，为了迎接超级人工智能时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。

阿里巴巴还正式推出了新AI大模型Qwen3-Max和通义万相Wan2.5 preview系列模型，并开源新一代视觉理解模型Qwen3-VL。吴泳铭称，公司致力于成为一家全栈AI服务供应商。

【图说】：Qwen3-Max-Instrurct测评分数

吴泳铭明确了阿里云的战略路径，将通过两大核心路径实施AI战略：第一，通义千问坚定开源开放路线，致力于打造“AI时代的Android”；其二，构建作为“下一代计算机”的超级AI云，为全球提供智能算力网络。

当天，阿里巴巴（BABA.US）报收176.44美元/股，涨幅8.19%，市值4206.32亿美元。阿里巴巴-W（09988.HK）大涨了9.16%，市值3.32万亿港元，一日增加近3000亿港元。

与此同时，沉寂了四年的华尔街明星基金经理“木头姐”凯茜•伍德（Cathie Wood），再次押注东方。方舟投资（Ark Investment）重启持仓阿里巴巴(BABA.N)。旗下两只ETF——方舟金融科技创新ETF （ARKF）和方舟下一代互联网ETF （ARKW）共同买入阿里巴巴，总价值为1613万美元。

此次持仓的动力，来自于市场估值与实力的考量。目前，中国科技股估值大约仅为美国科技股的一半，但阿里“平头哥”自研AI芯片PPU已经能在部分重要参数上对标英伟达H20，是阿里站在了AI技术革命最前沿的重磅信号。

更重要的是，承载了阿里AI战略的阿里云进入了高速增长期。今年二季度，阿里云收入同比增长26%，创下了近三年最高增速。这意味着长期的AI投入已进入收获期，商业价值开始规模化兑现。

从AGI到ASI的“三级跳”

如何理解AI向“ASI”的进化？

按照吴泳铭的观点，在进化为ASI之前，AI要经历“智能涌现”和“自主行动”两个阶段。

第一阶段，可以通俗地理解成AI 正在“学习做人”。

这一过程，依托的是过去数十年互联网发展所构建的全球数字化知识图谱。这些以语言和文字为载体的海量信息，就是了训练人工智能最重要的资源。通过学习和理解这一知识全集，GPT、DeepSeek、豆包等大模型涌现出了通用对话能力，可以理解人类意图，解答人类问题，并逐渐能够进行多步骤、逻辑化的思考与问题拆解。

最近几年，AI已经逼近人类各学科测试的顶级水平，能在国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平。这为AI进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值，创造了可能性。

第二个阶段，AI的特点是“辅助人”，这是行业当下所处的主流阶段。

据麦肯锡2025年的调研数据，当前78%的中国企业已在至少一个业务职能中部署AI技术，较2023年提升了23个百分点。数据的急速增长，说明AI不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。

比如，医生可以用AI分析医疗影像，辅助诊断，程序员可以让AI帮忙写代码，设计师可以命令AI生成海报、策划文案。AI可以在目标设定下拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。

这一阶段的实现，核心依赖两项关键能力的突破：工具调用与AI编程。

工具调用能力让AI能像人类一样连接并操作外部软件与设备，从而执行真实的物理世界任务。而真正的质变，则源于大模型编程能力的飞跃。当AI能够自主编写代码，它便不再局限于处理预设的标准化任务，而是能像一支工程师团队那样，理解复杂需求、自主编写逻辑、完成测试，从而解决无限复杂的长周期问题。

这最终将导向一个全新的范式：自然语言成为新的“源代码”。任何人只需用自然语言描述需求，AI就能自动生成代码、创建智能体、调用工具以完成任务。届时，海量的智能体将渗透至所有数字与物理场景，为AI向更高级形态的进化奠定基础。

而第三阶段，AI将通过连接真实世界的全量原始数据与真正的自主学习，完成对人类的全面超越。

要实现这一目标，AI必须具备两个要素。

首先，必须突破人类知识的“二手数据”局限，直接连接并理解物理世界的原始信息。比如，上一阶段，车企对新产品的迭代，建立在无数次的用户调研或者内部讨论的数据基础上。但未来，AI能直接连接所有汽车的设计数据、实时传感器信息、用户实际驾驶行为等原始数据，设计出的产品必将远超基于有限头脑风暴的成果。

自动驾驶的发展就是最好的例子——早期通过人类总结来解决corner case，但新一代端到端模型直接从原始视觉数据中学习，自动驾驶才实现了质的飞跃。这表明，唯有让AI直接“感受”世界，才能发现超越人类经验的深层规律。

其次，在获取原始数据的基础上，AI必须发展出自我迭代的“自主学习”能力。当AI深度渗透物理场景，它将能通过持续交互获取新数据与实时反馈，并利用强化学习等机制，自主搭建训练基础设施、优化数据流程、升级模型架构。每一次与真实世界的互动都是一次微调，每一次成功或失败的反馈都是一次参数优化。

在这个循环中，AI将不再完全依赖人类的指令，而是能够自我修正、自我进化。经过无数次的执行-反馈循环，一个能够持续自我迭代、智能加速升级的超级智能（ASI）便初现雏形。一旦跨过这一临界点，科技发展与社会变革的速度将被重新定义，推动人类文明进入一个全新的阶段。

蓝图已经足够明确。判断谁能赢得ASI大蓝海的逻辑也愈发清晰——

第一，是否构建起了新的强大的操作系统（软件），能支撑AI的自主学习和进化；

第二，是否拥有下一代“计算机”（硬件），可以不断训练、储存、调用现实世界的全量原始数据。

而我们认为阿里云必然成为大赢家的理由也在于此，具备软件和硬件的双重领先优势。

开源战略：打造AI时代的“Android生态”

互联网时代，以OS和Android为代表的操作系统，为无数个软件应用提供了生长土壤。AI时代，OS和Android的地位，将让渡给大模型，软件的形态，也将变成无数个长在大模型上的Agent。

而不论是过去还是未来，操作系统的竞争本质是生态的竞争。移动互联网时代，iOS虽以封闭系统打造了极致体验，但Android凭借其开源开放性，吸引了全球绝大多数手机厂商和开发者，形成了无可比拟的生态规模与多样性。

同样，AI时代，开源也是构建底层生态的最强催化剂。而阿里通义千问选择的开源路线，就能为阿里云在ASI的蓝海中构筑最宽的护城河。

首先，开源路线能抢占未来生态制高点。通过免费开放核心模型，阿里通义千问能迅速吸引广大开发者、企业和其他用户，使其开发习惯根植于“一母同胎”的阿里云平台。

根据沙利文（Frost & Sullivan）2025年9月的最新报告，阿里通义千问以17.7%的占比在中国企业级大模型市场中位列第一，这印证了阿里大模型的广泛的应用和活跃度，相当于在AI的“地基”上刻下了阿里云的名字。

其次，大模型的规律就是“越用越好用”，最强大的AI源于与真实世界最广泛的交互。庞大的开源生态，就是最宝贵的“训练场”。来自千行百业的应用数据与反馈，将持续反哺并优化通义千问。

正是得益于“越用越强、越多人用越难被超越”的飞轮效应，这次云栖大会上，全新亮相的Qwen3-Max性能已经超过了闭源的GPT5、Claude Opus 4，跻身全球前三。

正式发布的下一代基础模型架构Qwen3-Next及系列模型，把训练成本大幅降低了超90%，又一次压低了进入AI时代的成本门槛。

当然，选择开源路线的大模型很多，但在通往ASI的必经之路上，阿里云相比其他开源大模型，拥有独一无二的技术优势：AI Coding。

当今世界上最好用的AI coding，是Anthropic的Claude 4。但前不久，Anthropic下发了一项针对中国的禁令：中国大陆公司；由中资控股超过50%的海外子公司；通过云服务中转、第三方平台或投资结构间接使用Claude的中资背景实体，全部禁用Claude AI。

这意味着，中国AI企业要赢得ASI，必须绕过或直接硬刚过Claude AI，训练出一个更完美的“AI coding”。

阿里云就是第一个吃螃蟹的人。

7月23日，Qwen3-Coder全新发布，性能强于所有开源模型，参数上仅有个别逊色于Claude 4。但实际体验中，性能完全不输。甚至借助Qwen3-Coder，新人程序员一天能完成资深程序员一周的工作，生成一个品牌官网最快只要5分钟。

而阿里云在AI Coding领域取得的突破，为其通向ASI的征程装上了关键加速器。Qwen3-Coder的卓越表现，不仅体现在帮助开发者提升效率，更核心的价值在于它为构建能够自主编程、自我优化的智能体奠定了技术基础。

这一能力与阿里坚持的开源路线形成了完美闭环。未来，Qwen3-Coder将用更出色的AI Coding能力，驱动更高效的模型迭代，进而催生更强大的智能水平，最终通过更广泛的应用场景获取更多反馈数据。这一自我强化的飞轮效应，使阿里云具备了定义未来智能进化路径的独家话语权。

赢下ASI未来的“新基建”

计算机时代，“个人计算之父”Alan Kay教会了科技行业从业者一个真理：真正在意软件的人，应该自己造硬件。这一理念，成了手机厂商自主造芯片的理论源头。

AI时代同样如此，当AI被寄希望于能直接接触真实世界的一手数据，一个能支持处理海量、参次不齐的计算底座，就成了未来科技企业竞争的新基石。

在吴泳铭看来，超级AI云是下一代的计算机。但事实上，云，是AI时代的基建。2023年后，云企越来越强调自己的“AI”属性，百度智能云喊出的“云智一体”，某种程度上变成了衡量下一个十年云企业胜负的关键。

通过“云智一体”，算力变成了随取随用的水电煤，AI云变成了支撑AI应用、Agent等等AI衍生品运转的“工厂”。而阿里云的优势在于，他不仅率先重仓了“云智一体”，更在技术研发与应用落地上领先了一大截。

算力层面，ASI时代将对计算范式提出更高要求，需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模保证AI的高效运转。而阿里不仅研发出了比肩英伟达H20的PPU，阿里云还运营着中国第一、全球领先的AI基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级AI云计算平台之一。

同时，据吴泳铭透露，阿里云还在打造一台全新的AI超级计算机。它并非硬件的简单堆砌，而是实现了从底层芯片、服务器到顶层模型架构的全栈协同设计。这种深度整合确保了在阿里云上进行模型训练和推理时，能够达到极致效率与最低成本。

本质上，阿里云正将其强大的计算能力转化为一项标准化、可输出的服务，将成为全球开发者触手可及的最高效AI平台。

应用层面，阿里云构筑的“双轨制”生态，是其赢得ASI竞争的关键壁垒。这一生态由两大支柱构成：

第一，与央国企的深度合作，为阿里云提供稳健增长的“压舱石”与高质量数据源。

服务国家电网、中国邮政、12306等关键领域的央国企，为阿里云带来了长期、稳定的需求。这类合作项目不仅为阿里云提供了持续可靠的现金流，更使其深度融入了国民经济的主航道。

例如，在政务领域，阿里云参与构建的全国一体化政务数据平台，让其触及了社会经济运行最核心的数据。这些高价值、低渗透率的原始数据，正是未来训练具备宏观规划与复杂系统调控能力的ASI所不可或缺的“高质量燃料”。

第二，中小企业的广泛渗透，让阿里云抓住了最广阔的下沉市场。

根据沙利文报告，阿里云百炼平台日均调用量一年激增15倍，其背后是海量中小企业的快速采纳。在电商、跨境、金融等领域，中小企业是创新的先锋。它们为阿里云提供了最前沿、最多元的场景化应用反馈。这使得其AI技术始终与市场脉搏同频共振，确保了技术迭代的敏捷性与商业敏感性。

总的来看，央国企合作确保了阿里云在战略纵深和数据质量上的优势，而中小企业则赋予了其在应用广度和迭代速度上的活力。两者共同构成了一个既能“顶天”又能“立地”的完美闭环，为孵化出理解并能够优化真实世界的超级智能，奠定了不可比拟的应用生态基础。

此外，吴泳铭还抛出了另一个判断：未来，全世界可能只会有5-6个超级云计算平台。而我们认为，阿里云不仅会有一席之地，他更会超越当前排名前三的微软云、谷歌云和亚马逊云，稳坐全球超级AI云的第一位置。

因为相比海外三朵云，阿里云的蓝天之下，是全球唯一拥有41个工业大类、666个工业小类的中国本土市场。这里不仅拥有从尖端智能制造，到毛细血管般渗透的直播电商等最完整的产业链，更孕育了全球规模最大、需求最细分、且对服务敏捷性要求极高的中小企业群体。

服务如此多元、复杂且动态变化的市场，迫使阿里云的AI技术和云平台必须解决从超高并发到极致成本优化的全尺度难题。这种在极限压力下淬炼出的技术韧性与场景适应能力，是阿里云越过ASI窄门独一无二的战略资产，未来将打造出能理解并驾驭复杂真实世界的超级智能，并展现出明显的降维打击优势。

当然，站在通往ASI的时代关口，阿里云的领先远不止于技术超越，更意味着对世界运行方式的重新定义。它将重构人机交互的基本范式，让自然语言成为通用的交互媒介；重塑从底层算力设施到上层应用服务的整个技术栈，使软件具备自我进化能力。

最终，阿里云推动的不仅是AI技术的突破，更将让AI成为驱动真实世界运转的核心动能，开启一场波澜壮阔的全球智能化革命。而阿里云正在书写的，不仅是一家企业的成长史，更是一个时代的进化论。