阿里巴巴集團CEO吳泳銘在2026雲棲大會上分享阿里巴巴全棧AI戰略路線圖

阿里雲年度旗艦盛會「雲棲大會」於 2026 年 9 月 22 日在杭州盛大揭幕。阿里巴巴集團CEO吳泳銘發表主題演講，分享集團對「機器智能」時代的思考，和阿里巴巴的戰略選擇。

各位領導、嘉賓、開發者朋友們，大家好。歡迎來到2026雲棲大會。

一年前，我們判斷，AGI 只是起點，AI 將繼續走向能夠自我迭代的超級智能 ASI。過去一年，大家已經習慣了從Vibe Coding到Vibe Working，AI在長程任務方面取得突破，自主進化的技術路徑逐漸清晰。

隨著AI逐步解鎖更強的能力，加速滲透各類場景，我們看到一個深刻的變化：機器正在成為思考的主力，智能正在成為一種規模化的商品。

上一次這樣的變化，是工業革命把「動力」變成了規模化的商品。人類先後發明了蒸汽機、內燃機和電力，並圍繞它們建立起了我們的現代產業。

這一次，輪到思考。過去，一個複雜問題能得到多少思考，受限於人類的智力總和與價值分配。今天，機器打破了這些限制。隨著ASI逐步實現，AI基礎設施不斷擴展，思考將像動力一樣成為規模化供給的商品。未來，我們將進入「機器智能」時代。今天要講的，就是我們對「機器智能」時代的思考，和阿里巴巴的戰略選擇。

首先，我想釐清一個概念。

大家習慣把 AI 叫作「人工智能 Artificial Intelligence」，Artificial 這個詞的意思是「人造的」，例如人造鑽石、人造皮革。談到AI，我們也習慣用人的能力來理解它，希望造出像人一樣思考的AI。過去，我們都在問「它像不像人」、「能不能像人一樣思考」，圖靈測試也一度成為大家衡量AI的標準。

我們來回顧一下工業革命，蒸汽機、內燃機在早期是替代人和馬能做的事情，比如礦井抽水、織布、搬運，「馬力」這個詞就是這麼來的，但很快，機器動力能夠做的事便遠遠超過體力勞動。再多的人和馬，也無法讓火車飛奔，更無法讓飛機和火箭升空。

機器動力不是簡單的「人造體力」，而是創造了完全不同的物種。機器動力的深度、廣度、密度，讓人類做到了從未做到過的事情。

同樣，今天的機器智能也不是人類智能的替代品，而是完全不同的物種。協助人類編程、寫報告，只是機器智能的初級階段。當機器智能的供給變得無限充沛，它對人類社會的意義，將遠遠超出對現有腦力勞動的替代。這種變化將比工業革命更加深刻。對於未來的機器智能時代，我有兩個判斷。

第一個判斷：未來，機器供給的思考總量，將是人類思考總量的1000倍以上。這件事在物理世界已經發生過。今天，機器動力已經承擔了99.9%的物理工作。未來，人類的思考總量還會繼續增長，但機器思考將以更快的速度擴張，預期將會承擔99.9%的思考工作。我們可以從供給和需求兩個方面來推演。

首先是供給的變化。

人類頂級思考的供給十分有限。培育一名頂級科學家、專家，需要數十年的學習和實踐，還需要天賦和運氣。這讓很多領域的研究，長期缺乏足夠的智力投入。例如初生嬰兒的早衰症，每年全球新增病例僅幾十例，全球有記錄的患者只有幾百人。這樣的罕見病很難獲得充足的研究資源。從現有醫藥產業的邏輯來看，很少有公司願意花十幾年時間、耗費巨資，為幾百人研發一種新藥。

但當AI具備專業研究所需的智力水平後，只要算力足夠多且便宜，每個細分領域都可以組織幾上百萬個Agent，持續研究、模擬和驗證，探索不同的方案。過去這些資源投入不足的研究方向，將首次獲得大規模的智力供給。頂級思考，將從奢侈品變成可規模化供給的商品。想像一下，未來每個細分領域都有上百萬量級的AI科學家和專家，持續創新、攻克難題，這會給人類社會帶來多大的改變。

其次是需求的變化。

工業時代，人類能消費多少商品，取決於人口數量。咖啡要有人喝，汽車要有人開，手機要有人用，一個人一生能消費的實體商品是有限的。

但當 AI 能力越來越強，這個關係就會發生根本性的變化。設想一下未來的場景，當我們讓 AI 造一艘飛船前往火星，類似的超長複雜任務， AI 可以將它分解成上千萬個子任務，由上百萬個Agent不眠不休地持續工作，直至任務完成。人只需要提出一個創意和目標，就能調動龐大的智力資源。每一個超級個體，都可以擁有上萬倍的智力槓桿。思考的消耗量，將不再與人口數量成正比，而是與機器智能的思考深度和供給規模成正比。機器思考的總量將遠遠超過人類思考的總量。

今天，機器思考的總量，大概不到人類的3%。如果未來機器思考總量是人類的1000倍，簡單推算一下，機器思考未來至少還有幾萬倍的增長空間。

第二個判斷：機器智能時代的代表性產品，還沒有出現。

「電」最早的用途，是取代煤油燈和蠟燭，用作照明。1882 年，愛迪生建成珍珠街電站，點亮了附近街區大約400盞電燈。有意思的是，最早的時候，愛迪生賣燈泡就送電，就像今天Agent送Token一樣。很多改變世界的東西，是後來才出現的。1902年，空調出現了，後來洗衣機、電冰箱等陸續進入家庭。而第一台電腦要到 1946 年，距離珍珠街那400盞燈，已經過去了六十多年。當然，今天AI時代的進展，會比當年快得多。

今天的 AI Coding，可能類似機器智能時代早期的電燈，它替代的是人類社會現有的工作——古法編程。當下AI正在進入更廣泛的辦公市場，但僅僅替代現有工作，不可能創造一個新的時代。

今天，我們很難預測，當機器智能爆發之後，會出現什麼樣的新產品、新發明。就像站在1882年的電燈下，人們很難想像出電氣時代的完整圖景。

但是，無論後來出現多少新發明，第一步都要興建足夠多的發電站、鋪設足夠廣的電網。1900年前後，很多電器已經開始進入家庭生活，但當時全世界一整年的發電量，放到今天，只夠用兩個小時。

機器智能時代，同樣需要強大的基礎設施建設。

「機器智能」時代的三大基石，是AI模型、AI芯片和AI雲。它們是機器思考能夠規模化供給的前提。只有AI基礎設施足夠完善、足夠發達，各種應用層面的 AI 新產品、新發明才能層出不窮。

如果從電的發展歷史來看，未來機器智能對AI基礎設施的需求，對今天的規模，幾乎是沒有上限的。阿里巴巴將堅定投入AI模型、AI芯片和AI雲為代表的基礎設施建設，這是我們的長期戰略選擇。

第一個基石，是AI模型。去年，我們談到 AI 從自主行動走向自我迭代。今年，我們看到，通往ASI的技術路徑變得更加清晰。

從Coding、辦公到科學研究，模型正在承擔越來越多的真實任務。這些真實任務和反饋，會讓模型變得更強。

AI研究員們也逐漸摸索出通往超級人工智能的具體技術路徑——遞迴式自我改進，簡稱RSI。模型從真實反饋中發現自己的短板，自己設計實驗、構建數據、評價結果，循環推動模型自身的進化。目前，我們的Qwen團隊正在進行RSI方面的探索，並取得一定的進展。Qwen團隊正在持續推進模型架構和數據優化的研究，計劃訓練5-10T參數規模的全新模型，目標是能夠完成更複雜、更長程的任務，向ASI邁進。

如果說LLM基礎模型的前進方向，是造出頂級聰明、可自進化的大腦，多模態能力則是機器智能發展的另一個重要方向。

我們認為，一個足夠聰明的大腦還不夠，AI還需要掌握感知和交互能力。人類透過聲音、圖像、表情和動作交流，也透過這些方式表達意圖和情緒。模型需要更強的多模態能力，像人一樣理解和表達這些資訊，對齊人類的文化、審美、價值觀。未來，人們可以像跟人一樣跟AI交流，不必面對一個複雜的交互介面。這樣，AI才能更好地服務人類。因此，理解與生成一體化的多模態模型，是我們另一個重要研究方向。

第二基石是AI芯片。如果說Token是AI時代的電力，芯片就是發電機。未來機器智能時代對Token的需求幾乎沒有上限，芯片要不斷提高性能、擴大供給。

今天，平頭哥正在對數據中心芯片進行全面佈局：「真武」系列是GPU芯片、「倚天」系列是CPU芯片、「磐脈」系列是智能網卡，還有ICN 互聯芯片。組建超大規模AI集群的核心芯片已全面覆蓋。

同時，我們正在對芯片、伺服器、超節點、網絡、模型和推理系統進行聯合調優，不斷提升整個AI集群的Token 產能和效率。阿里自研的M890 AI超節點，已經成功支撐超過2萬億參數大模型的高效推理，是全球極少數具備這樣能力的公司之一。本季度開始，阿里雲已經規模化上架我們的AI超節點。

今天，我們將發佈新一代AI芯片真武V900。這是目前中國算力性能最強的AI芯片，性能達到M890的3倍，基於它構建的單一集群可擴展至50萬卡，支撐前沿模型的訓練和推理。由於平頭哥芯片產品線的成熟和客戶的廣泛應用，我們預計平頭哥AI芯片的年出貨量將大幅提升。

未來，智能應該是無處不在的，AI 還會進一步融入桌面端和移動端。在桌面端，我們開源的Qwen27B模型是全球最受開發者歡迎的模型。未來，我們還將持續優化這類模型，支持開發者和企業的本地化部署。在移動端，我們今天將正式發佈 Qwen Intelligence，為合作夥伴提供AI解決方案，讓移動設備能夠完成各類複雜任務。

第三是AI雲。芯片負責生產Token，雲負責把Token送到每一個需要它的地方。模型需要持續訓練和推理，Agent需要長時間執行任務，AI開發的軟件也會越來越多。它們都會成為雲上的「居民」，持續調用算力。我們需要圍繞這些新的工作負載，建設為模型和Agent持續運行而設計的AI雲。

今天，我們很少注意到電網本身。在任何地方，只要插上插座，電就來了。如果沒有電網和插座，這樣的生活恐怕大家連一天都難以忍受。未來使用機器智能，也應該像這樣方便。所有設備只要接入雲，就能隨時隨地使用機器智能。

要做到這一點，我們需要建設一張覆蓋全球、高效運轉的超級網絡，對GPU、CPU、網絡、存儲、數據庫和各種工具進行聯合優化。這張網越完善，就會有更多用戶和Agent加入，形成規模和網絡效應。

目前，客戶的AI需求非常強勁，我們在全力增加AI算力供應來滿足客戶需求。因此，阿里雲收入也在持續加速增長。但是，我們看到行業的中長期需求，遠超我們的供給能力。當前，AI數據中心相關供應鏈的全球性緊缺，限制了我們算力的增長速度。為此，阿里巴巴將與所有合作夥伴一起，全力投入AI基礎設施建設，打造一朵面向「機器智能」時代的AI雲。我們的目標是到2032年，阿里雲運營的全球數據中心規模超過20GW，以滿足行業快速增長的AI需求。

最後，當機器成為思考的主力，未來會有什麼樣的變化？

我們可以回顧一下過往。工業革命讓機器承擔了越來越多的體力勞動，人類從繁重的體力勞動中解放出來後，發展出了足球、籃球等各類體育競技運動。現代奧運會、世界盃、NBA，這些都是工業革命後的產物。

歷史上，這樣的事情一再發生。印刷術的興起，讓人類的文化創作爆發式增長；相機出現後，繪畫並沒有消失，畫家不再追求畫得有多像，反而促成印象派和抽象藝術的誕生；留聲機的出現，並沒有讓歌手失業，反而讓音樂成為最廣泛的大眾藝術。當機器承擔了更多不得不做的事，人便有時間去創造真正想做的事。未來，機器智能將為人類的好奇心和創造力打開更大的空間。今天，我們很難具體描繪未來是什麼樣的。就像回到300年前，一個在田中勞作的農夫，很難想像未來會有人走進一個叫「健身室」的地方，付費進行體力勞動。

去年，我們說，AI越強大，人類更強大。今天，我依舊這麼認為。這也是我們全力邁向「機器智能」時代的意義：把繁重的任務留給機器，把時間、創造力以及對美好事物的感受留給人類。

這一切，現在剛剛開始。

祝大家度過一個充實愉快的雲棲大會。謝謝大家。

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