阿里云拿出了前瞻性的思考，其他玩家怎么跟？

撰文|藍洞商業 趙衛衛

就在昨天，一場云棲大會把阿里巴巴的股價拉到本月第四次創新高。

港股盤中漲超 10%，收盤大漲 9%，股價創 2021 年 10 月以來新高。市值一日暴增近 3000 億港元。原因何在？

當下，美國AI領域潮流主導者，是OpenAI和谷歌，而中國人工智能力量中的弄潮兒，是阿里和字節。

每年云棲大會，都是觀察阿里AI實力的一個窗口，今年比往年更有阿里味。「人工智能+館」里，沒有了大模型六小虎的專屬展臺，「前沿應用館」里也不再有千篇一律的人形機器人，「計算館」里，阿里云高密度AI服務器和新一代高性能網絡架構依然是重磅「武器」。

而更能引起關注的，是清晰的目標，是一號位對未來路線圖的描繪。

「實現AGI（通用人工智能）已是確定性事件，但這只是起點。AI不會止步于AGI，它將邁向超越人類智能、能夠自我迭代進化的超級人工智能（ASI）。」阿里巴巴集團董事兼首席執行官吳泳銘認為。

與之一道令市場情緒催化的，是阿里飽和式的投入。阿里正在積極推進三年3800億元的AI基礎設施建設計劃，并將會持續追加更大的投入。為了迎接超級人工智能（ASI）的到來，阿里云預計到2032年其全球數據中心的能耗規模將是2022年的10倍。

這是一種長遠規劃的宣言，更是一種打破現有競爭邏輯的路線圖。

而關于眼前的路最直觀的呈現，是在前不久IDC公布的《中國大模型公有云服務市場分析》報告。報告中按照大模型調用量的市場份額來看，今年上半年中國市場份額第一是火山引擎，占據了49.2%，而第二和第三分別是阿里云和百度智能云，占比分別是27%和17%。

公有云上大模型調用量，是評估大模型市場企業格局的關鍵參考指標之一。

但事實上，阿里云的大模型一直走開源路線，很多企業都通過私有化部署來使用AI，這也就造成了這個單一數據上的不足。阿里云在公有云市場整體是絕對領先的，而且云計算也不是單一維度的競爭，靠的是底層基礎和上層應用場景構成的復雜生態。

阿里云拿出了自己前瞻性的思考，它篤定自己的技術路徑和發展節奏，那么對于中國其他云廠商來說，他們會跟隨還是另辟蹊徑？這必將是一個充滿壓力的回答。

一號位定調

MaaS，也就是如今流行的模型即服務，就是阿里云最先在行業提出的。

那時候還是2022年，ChatGPT還沒有火，阿里云就把MaaS看作是更高階的云產物，因為之前的云計算中，底層的計算、存儲等是Iaas（基礎設施即服務），在往上是PaaS層，用數據平臺、機器學習平臺來實現云服務，而模型是融合了數據和計算，代表著更新的生產元素。

如今，MaaS代表著全新的AI云服務范式，將大模型以云服務方式提供給更多的企業和開發人員，AI云服務圍繞著GPU構建，而傳統云服務是以CPU為基礎。

MaaS的模式驗證了阿里云過去幾年的預判，那么未來的預判是什么？

吳泳銘用一張圖詳細描繪了通往ASI（超級人工智能）之路：第一階段：「智能涌現」，AI通過學習海量人類知識具備泛化智能。第二階段：「自主行動」，AI掌握工具使用和編程能力以「輔助人」，這是行業當前所處的階段。第三階段：「自我迭代」，AI通過連接物理世界并實現自學習，最終實現「超越人」。

不難看出，人是目的本身。

而要實現第三個階段的關鍵點，一方面是AI連接了真實世界的全量原始數據；另外一方面是AI自主學習，這意味著隨著能力的持續提升，未來的模型將通過與真實世界的持續交互，獲取新的數據并接收實時反饋，借助強化學習與持續學習機制，自主優化、修正偏差、實現自我迭代與智能升級。

此外，吳泳銘還有兩個核心路徑的判斷：大模型是下一代操作系統、超級AI云是下一代計算機。

也就是說，大模型會取代軟件，未來真實世界的工具接口將與大模型鏈接，用戶需求和行業應用將會通過大模型相關工具執行任務，大模型將會是承載用戶、軟件與AI計算資源交互調度的中間層，成為AI時代的操作系統。

而硬件層面，如今以GPU為核心的AI計算，正在取代以CPU為核心的傳統計算，Token就是未來的電。充足的能源、全棧的技術、數以百萬計的GPU和CPU，協同網絡、芯片、存儲、數據庫高效運作，這就需要一個超級AI云承載海量的需求。

「未來，全世界可能只會有5～6個超級云計算平臺」，吳泳銘認為。這就是前瞻性的未來，而阿里云持續加大投入，就是要迎接超級人工智能時代的到來。

眼前的競爭路

「我們底層的云服務，一部分是用阿里云，一部分是用火山引擎。」云棲大會上的一位參展商告訴「藍洞商業」。

這家參展商是愛詩科技，作為國內知名的視頻大模型創業公司，在9月份剛剛宣布完成超6000萬美元B輪融資，而領投的正是阿里巴巴。愛詩科技創始人王長虎是前字節跳動視覺技術負責人，愛詩科技的主要產品是AI視頻生成PixVerse（拍我AI），目前全球用戶超1億。

阿里云與火山引擎早已經成為行業最為關注的云廠商，就連各自負責人公開受訪也免不了提及對方。

阿里云的目標，如今定義是全球領先的全棧AI服務提供商。作為阿里云首席技術官的周靖人，之前被問及對手火山引擎的激進投入時表示，火山這幾年發展很快，「我們歡迎大家一起來推動AI產業的發展，這個市場空間還很大。」

而譚待作為火山引擎的一號位，已經挑明要成為國內AI云的第一名。他承認，阿里云的云業務是國內最大的一家，但如果按整個集團來算資源規模的話，火山引擎不比阿里少，「如果沒有那么大的內部資源，再大的力也出不了奇跡，都沒有讓你練手的地方。」

在杭州機場，火山引擎激進的投放廣告，宣傳其在公有云大模型調用量上的優勢。

去年，中國市場的公有云大模型調用量是114萬Tokens，而隨著大模型的發展，今年上半年這個數據就增長了400%。與之對應的是，火山引擎在這一領域的市場份額，也從去年的46.4%增長到了今年上半年的49.2%。IDC報告預測，未來中國生成式AI高速增長，這一市場規模在2028年將達到482.4億。

大模型調用量只是一個維度的競爭，它反映的是大模型服務在市場上的受歡迎程度。

阿里云在整體公有云市場依然是領先地位。同期的IDC的報告中，在基礎設施和大數據平臺等維度，也都是保持領先，尤其是大數據公有云市場，阿里云的市場份額是47%，超過第二名到第四名的總和。

事實上，阿里云也在AI模型服務上追趕火山引擎，云和模型的軟硬一體聯合優化，已經成為阿里云的目標之一。

有行業人士透露，阿里云正在打造一批AI應用領域的標志性企業，通過接入的客戶數來聚攏生態，而不是只看模型的調用量，即便調用量不大但未來有成長性，也都成為阿里云重點發展的客戶。

阿里云眼前的競爭路，意味著既要有高性價比的模型，又要有完善的云服務支撐，當模型能力越來越成為云服務的重要組成部分，云服務系統結合AI的性能和效率，就成為阿里云當下的核心競爭的命題。

模型背后的系統之戰

混合推理是當下模型發展的重要趨勢，阿里云今年4月在行業內首發了混合推理模型Qwen3，總參數量僅為DeepSeek R1的三分之一，它能做到自動根據問題來選擇快思考的非推理模型和慢思考的推理模型。豆包大模型1.6等國內大模型同行后來都跟進了混合推理模式。

而這次云棲大會上，阿里又一口氣拿出了7款通義千問模型產品，涵蓋了語言、語音、視覺、多模態、代碼等模型領域。

其中最值得注意的是旗艦模型Qwen3-Max，這是通義千問中最大和最強的模型。預訓練數據量高達36T tokens，總參數超過萬億。其性能在全球權威評測中已超越GPT-5、Claude Opus 4等頂尖模型，躋身世界前三，在代表Agent核心能力的工具調用能力和Coding能力評測中，這款模型均位列全球第一梯隊。

而最能代表通義千問前瞻布局的模型要算Qwen3-Next，效率和性價比都是其極致的追求。該模型總參數80B，但僅需激活3B參數，性能便可媲美235B的旗艦模型，模型訓練成本較密集模型Qwen3-32B大降超90%，長文本推理吞吐量提升10倍以上。

有了更強的模型，如何讓模型能力落地自然也是不能失的重心，尤其是Agent（智能體）作為AI落地的關鍵載體。

作為一站式模型服務和Agent開發平臺，阿里云百煉發布全新Agent開發框架ModelStudio-ADK，該框架突破以預定義編排方式開發Agent的局限，可幫助企業高效開發具備自主決策、多輪反思和循環執行能力的Agent。

阿里云百煉平臺最新的數據是，已有超20萬開發者開發了80多萬個Agent，過去一年，阿里云百煉平臺的模型日均調用量增長了15倍。

最值得注意的是，阿里在支付等商業化能力的Agent落地，例如通過低代碼Agent開發平臺ModelStudio-ADP，網商銀行開發了貸款審核應用，支持合同、發票、營業執照等26種憑證，以及店面門頭、餐飲廚房、就餐區、貨架商品等超過400種細粒度物體的精準識別，準確率超95%，其任務處理時間從原來的3小時優化至5分鐘內。

Agent開發本質是支持AI落地到物理世界，正如吳泳銘的觀點，未來可能會有超過全球人口數量的Agent（智能體）和機器人，和人類一起工作，對真實世界產生巨大影響。在阿里云的價值觀中，智能體正是連接數字世界與真實世界的最佳載體。

Agent是當下云廠商和AI公司競爭的焦點，它自己思考、規劃、編排流程，會帶來更大的云計算資源，也意味著更大的經濟價值。

「今天模型之間的競爭，其實也是系統的競爭；今天云的競爭，也是模型的競爭」，周靖人認為。所以任何一個維度都不可能錯過，不論是豐富的通義大模型家族，還是Agent開發范式，再或者是AI基礎設施的計算存儲能力，阿里云都在通過全棧AI體系，投入到這一場宏偉藍圖的構建中。

期待值已經拉滿，這場通往超級人工智能的前瞻之路，阿里已經上路并給行業做出了范例。