文｜白 鸽

编｜王一粟

9月底的杭州，淅淅沥沥的秋雨下热气依然翻涌。2025年的云栖大会，热度比往年还要高。

热闹的展馆中，来来往往的人群都在讨论着大模型要怎么落地，甚至有些人直接现场谈起了生意，想要在自家的产品上定制具体的大模型，甚至一周之内就要交付落地。

值得玩味的是，过去两年活跃在云栖大会的大模型明星创业公司们，今年却罕见的集体缺席。不管是主论坛的演讲，还是展馆的展位展示，都没有他们的身影。

反观很多依托AI大模型落地的企业，无论是AI应用的创业公司，还是汽车、金融等产业侧公司，今年却成了云栖大会的主角。

从2023年AI技术占主导，到今年AI应用的全面开花，云栖大会的转变，也恰恰印证了AI大模型正处于从"模型竞赛"迈向"产业价值"的转折点。

当然，大模型技术的发展远未到终点，AI产品的最终形态也同样如此。

2025云栖大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭给行业，也给阿里云自己，提出了一个更激进的远景目标：

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，并首次系统性阐述了实现ASI的路径。

阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭

为支撑这一宏大愿景，吴泳铭表示，阿里巴巴正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。

根据远期规划，为了迎接ASI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。

吴泳铭判断，未来全世界可能只会有5-6个超级云计算平台。显然，阿里云想成为其中之一。

AI，让吴泳铭重拾阿里的野心

今年，是云栖大会举办的第十年，也是吴泳铭执掌阿里集团和阿里云满两年的时间。

两年前，阿里云面临着增速持续下滑、分拆上市未能达市场预期，股价波动加剧等挑战，吴泳铭的上任，自然承载着众望。上任后，吴泳铭就确立AI驱动、公有云优先战略，持续加码AI赛道。

两年后的云栖大会上，吴泳铭的AI战略也交出了一份满意的答卷：

大模型层面，通义千问已经开源300多款模型，截至目前，通义千问全球下载量超6亿次，衍生模型超17万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。甚至在业内，通义千问喜提了“源神”的称号。

在云基础设施层面，过去一年，阿里云AI算力增长超5倍，AI存力增长4倍多。

据三方机构Omdia2025年上半年数据显示，中国AI云市场阿里云占比35.8%，超过2到4名总和，在已采用生成式AI的财富中国500强中，超53%企业选择阿里云，渗透率位列第一。

更为重要的一点，借助AI，阿里云重回新增长。据财报数据显示，阿里云2025年第二季度营收为333.98亿元，同比增长26%，创下近三年最高增速。

但这显然只是起点。

借AI大模型发展浪潮，吴泳铭也重拾了阿里云的野心。阿里云已经不满足只做一家传统的云服务商，而是要成为“全栈人工智能服务商”。

确立此目标的背后，是吴泳铭坚信：“AGI只是起点，终极目标应是ASI（超级人工智能）”。

吴泳铭认为，AGI的目标是将人类从80%的日常工作中解放出来，让人类专注于创造与探索。而ASI作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和"全栈超级工程师"。

同时，吴泳铭也系统性的阐述了通往ASI的三阶段演进路线：

第一阶段：“智能涌现”，特征是学习人，即AI通过学习海量人类知识具备泛化智能。

第二阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”，即AI掌握工具使用和编程能力以“辅助人”，如大模型Coding能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。

“发展大模型Coding能力，是通往AGI的必经之路。”吴泳铭说道。

到第三阶段，AI则能通过连接物理世界并实现自学习，进行“自我迭代”，最终实现“超越人”。

这个阶段有两个关键因素：

一是AI连接了真实世界的全量原始数据，让AI与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据；二是Self-learning，即AI自主学习能力的迭代进化。

从学习人，到辅助人，再到超越人......至此，吴泳铭判断，大模型将成为下一代操作系统，而超级AI云将成为下一代的计算机。

一方面，未来几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，AI大模型将会是承载用户、软件与AI计算资源交互调度的中间层，成为AI时代的OS。

另一方面，大模型是运行于AI云之上新OS，其背后需要超大规模基础设施和全栈的技术积累，也只有超级AI云才能够承载这样的海量需求。

因此，为实现ASI，吴泳铭明确表示，阿里云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系统”；

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。

“在这个新时代，AI将会替代能源的地位，成为最重要商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分AI能力将以Token的形式在云计算网络上产生和输送。Token就是未来的电。”吴泳铭说道。

显然，通义千问成为吴泳铭手里的“AI先锋军”，而阿里云则是通往ASI路上的计算底座。但这个目标究竟能否实现？又最终何时才能够实现？这都将取决于阿里云未来发展迭代的速度。

毕竟，现阶段全球各大云厂商都在加码AI赛道，亚马逊云、谷歌云、微软云全球三大云厂商对AI的未来同样虎视眈眈。

ASI的先锋军，通义落地千行百业

AI大模型想要成为下一代OS，就要先在千行百业中扎根。

云栖大会上，熙熙攘攘的前沿应用展馆中，展商基本上都是阿里云合作厂商，覆盖汽车、游戏互娱、效率工具、购物消费、教育、音乐创作、制造与能源、医疗、具身智能、金融等各行各业。

其中，多数企业都基于通义大模型落地了自己的AI产品。

比如在端侧，联想百应智能体已接入通义Qwen3大模型，依托Qwen3在混合推理模式、支持MCP、多语言等能力上的突破，百应智能体进一步丰富了模型库，并在语言理解、多轮推理、指令跟随等关键能力上实现了显著跃升。

另外，比亚迪、小鹏等头部车企正在利用阿里AI打造智能座舱；叮咚买菜借助通义大模型做了一个AI饮食管家；多点Dmall用通义大模型组建多个智能体应用，实现门店智能化运营。中国工商银行则基于通义千问多模态大模型推出了“商户智能审核助手”，在商户准入审核环节，用多模态技术取代传统OCR技术。

值得注意的是，小鹏汽车作为阿里云的老朋友，在此前共建智能驾驶数据中心的基础上，这次又在安全算法方面再度加深了合作。根据协议，双方宣布将基于后量子安全算法项目作为合作基础，在汽车的安全算法领域进行联合研发和拓展合作。

为什么这么多企业都在选择通义千问？

“我们AI店长产品的底层大模型用的就是通义千问，选它是因为其推理能力很强。”绝味AI店长的运营负责人对光锥智能说道。

而通义大模型能够快速落地千行百业的背后，是阿里云始终坚持的开源战略。

从最初的几个版本，到如今“开源300余款模型，覆盖了全模态、全尺寸”，通义成为全球最大的开源模型家族。同时，从Qwen2.5到Qwen3，再到专用的Coder和VL模型，通义的快速迭代和全面布局，使其在技术上足以与全球顶级开源模型一较高下。

此次云栖大会上，阿里云智能首席技术官周靖人宣布通义大模型7连发，在模型智能水平、Agent工具调用和Coding能力、深度推理、多模态等方面实现突破。

其中，在大语言模型中，阿里通义旗舰模型Qwen3-Max亮相，性能超过GPT5、Claude Opus 4等，跻身全球前三。同时，通义千问的下一代基础模型架构Qwen3-Next及系列模型也正式发布，模型总参数80B仅激活 3B ，性能即可媲美千问3旗舰版235B模型。

专项模型方面，千问编程模型Qwen3-Coder进行了升级，推理速度更快，代码安全性也显著提升，其该开源后调用量曾在知名API调用平台OpenRouter上激增1474%，位列全球第二。

多模态模型中，千问视觉理解模型Qwen3-VL开源，在32项核心能力测评中超过Gemini-2.5-Pro和GPT-5。全模态模型Qwen3-Omni可像人类一样听说写，应用场景广泛，未来可部署于车载、智能眼镜和手机等。

在视觉基础模型中，通义万相推出Wan2.5-preview系列模型，涵盖文生视频、图生视频、文生图和图像编辑四大模型。另外，通义大模型家族还迎来了全新的成员，语音大模型通义百聆，包括语音识别大模型Fun-ASR、语音合成大模型Fun-CosyVoice。

也正是基于如此庞大的开源模型家族，通义千问成为越来越多企业的选择。

数据显示，截至目前，超100万家客户接入通义大模型，权威调研机构沙利文2025上半年报告显示，在中国企业级大模型调用市场中，阿里通义占比第一。

无疑，在AI加速落地产业应用的今天，产业不需要‘炫技式’的长视频，而是能解决实际问题的工具。IDC报告也显示，有89%的企业更看重AI的场景适配性而非参数规模。

显然，通义千问的开源和务实，获得了市场的认可。但于阿里云来说，AI大模型仅仅只是先锋军，最终的目的还是“卖算力”。

全栈AI基础设施，阿里云要成为下一代计算机

吴泳铭的AI“愿景”不是画在纸上，而是建在服务器上。

2025年的AI竞争早已不是单一产品的比拼，而是生态体系的较量，而阿里云的全栈基础设施布局，正是这张愿景图背后的支撑力量。

在人来人往的展馆中，有一块区域几乎时时刻刻都挤满了围观了人，人们拿着手机不停地对着展品进行拍照，时不时的跟身边人交流一下这个产品的设计。

这个产品，就是阿里云最新推出的全新一代“磐久128超节点AI服务器”。

据悉，新一代磐久超节点服务器具备高密度、高性能和高可用的核心优势，可高效支持多种AI芯片，单柜支持128个AI计算芯片。

另外，磐久超节点集成阿里自研CIPU 2.0芯片和EIC/MOC高性能网卡，采用开放架构，扩展能力极强，可实现高达Pb/s级别Scale-Up带宽和百ns极低延迟，相对于传统架构，同等AI算力下推理性能还可提升50%。

今年，超节点已经成为当前AI时代最新的算力架构体系，阿里云、华为云、百度云等各大云厂商都纷纷加码超节点的架构。

“超节点是专为大模型推理所研发，而不是大模型训练神器。”阿里云加速计算产品负责人王超说道，因此，在大模型尺寸相同时，超节点并不是越大越好，“32卡和64卡是最佳实践点。”

这背后最关键的原因，主要在于算力使用成本和大模型性能之间的平衡。

因此，相比于华为云刚刚发布的“万卡”超大节点服务，阿里云和百度云等云厂商，以及算力供应商目前都并未扩张超大节点服务。例如中兴通讯，此次在云栖大会上重点展出了单机支持64张GPU的超节点服务器，支持Scale-Up与Scale-Out双重扩展模式。

当然，超节点仅是全栈基础设施中的算力底座，此次云栖大会上，阿里云还展示了包括底层芯片、高性能网络、分布式存储、智算集群到人工智能平台、模型训练推理服务全栈AI技术能力。

吴泳铭判断：“超级AI云是下一代的计算机”。

而这个“下一代计算机”必须具备几个特征，即超大规模的基础设施、更稠密的算力、更高效的网络、以及至关重要的“全栈技术积累”。

“阿里云正在全力打造一台全新的AI超级计算机，它同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型，两者可以在产品设计和运行架构上高度协同，从而确保在阿里云上调用和训练通义千问模型时，能达到最高效率。”吴泳铭表示。

在云基础设施之上，想要大模型落地应用效果更好，离不开“手脚”，为其调用各种工具。

阿里云一站式模型服务平台百炼，可以支持模型定制化以及Agent快速开发，同时提供AgentBay这样的Agent运行环境、灵码/Qoder等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用Agent。

截至目前，阿里云运营着中国第一、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。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。

无疑，围绕AI，阿里云进行了软硬全栈的协同优化和系统创新，已初步形成以通义为核心的操作系统和以AI云为核心的下一代计算机。

不过，“AI行业发展速度远超我们的预期，行业对AI基础设施的需求也远超我们的预期。”吴泳铭说道。为此，阿里云正在进行着激进的饱和式的投入，其正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。

AI新时代，阿里云持续向外找增长

借AI，阿里云迎来新增长，但在国内日益内卷的情况下，向外找增长，成为阿里云的必然之举。

“AI和出海，是阿里云的核心战略。”阿里云弹性计算产品线、存储产品线产品负责人Alex说道，而阿里云的业绩增长也主要来自于这两方面。

事实上，阿里云在今年年初首次明确了全球化的战略，并在一直加大投入。

在生物制药领域，全球医药巨头阿斯利康采用阿里云通义千问构建“药物不良事件”报告工具，将相关流程效率提升300%。

日本AI初创公司Flux基于通义千问开发的模型，在广泛的日语基准测试中表现卓越。数字营销服务商GladCube则将通义万相模型集成至其视频创作平台，加速内容生产等。

也正因此，2025云栖大会上，阿里云宣布新一轮全球基础设施扩建计划：将在巴西、法国和荷兰首次设立云计算地域节点（region），并将扩建墨西哥、日本、韩国、马来西亚和迪拜的数据中心，以便更好服务全球客户日益增长的AI和云计算需求。

今年以来，阿里云不断加大基础设施投入，以支撑AI需求爆发。

在此轮扩建之前，阿里云今年已经在北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区。

出海已成为云厂商向外寻求增长的既定趋势，除阿里云外，腾讯云等也在加强出海业务布局，向外寻求新的增长空间。

结语

一年一度的云栖大会即将落幕。总的来看，今年的云栖大会，没有往年概念炒作与参数比拼，却处处可见AI技术与产业融合的真实脉动。

从网易游戏的开发提效到小鹏汽车的安全防护，从金融领域的Agent应用到全球算力网络的布局，阿里云用落地案例证明，AI的价值不在于实验室里的性能跑分，而在于产业中的效率革命。

现如今，AI正从云端的技术概念，真正成为驱动千行百业的新质生产力。这场云栖大会的基因蜕变，或许正是中国AI产业走向世界领先的开始。