在2025云棲大會上，阿里云明確將自己定位為“全棧人工智能服務(wù)商”，這已超越外界對阿里巴巴的既有印象，也可能重新定義整個阿里巴巴。

它不只是，讓央視意外曝光的PPU也只是冰山一角。在過去幾年互聯(lián)網(wǎng)巨頭普遍沉默的時期，外界有意無意地忽視了阿里巴巴從模型到算力到網(wǎng)絡(luò)的AI全技術(shù)棧的深層演進(jìn)。阿里巴巴重新闡述宏偉的未來愿景，比DeepSeek的橫空出世，更能持續(xù)深遠(yuǎn)地揭示國內(nèi)AI生態(tài)大氣候轉(zhuǎn)向。

三大展館是阿里云戰(zhàn)略意圖的縮影。計(jì)算館、人工智能+館、前沿應(yīng)用館，分別對應(yīng)AI的基礎(chǔ)設(shè)施、大模型與應(yīng)用。但這只是對當(dāng)前格局的靜態(tài)呈現(xiàn)。若以阿里巴巴集團(tuán) CEO ，所謂“全棧人工智能服務(wù)商”，實(shí)則是向全球AI應(yīng)用，提供覆蓋AI超級云與AI操作系統(tǒng)的完整服務(wù)體系。

AI的重心已經(jīng)從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理，需要創(chuàng)造價(jià)值，兌現(xiàn)價(jià)值。這意味著一方面要降低解決每個問題的token成本，另一方面要讓同樣的token能夠承載更高價(jià)值。這正是“token經(jīng)濟(jì)學(xué)”的要義。而實(shí)現(xiàn)這兩點(diǎn)的前提，就是對整個技術(shù)棧擁有足夠的掌控力。

今年的云棲大會，云集了11萬人，也驚動了硅谷。這一周，英偉達(dá)的黃仁勛與方舟投資的木頭姐，都提到了谷歌已經(jīng)建成這樣的全棧技術(shù)。前者認(rèn)為谷歌是獨(dú)一無二的，尤其是在AI定制芯片領(lǐng)域；后者則稱谷歌已經(jīng)“太成熟了”，她尋找的是有潛力打破甚至挑戰(zhàn)既定格局的對象。黃仁勛提到了阿里10年10倍的基建大計(jì)，木頭姐四年來首次重新建倉阿里巴巴。

下一代操作系統(tǒng)

阿里巴巴在開源模型領(lǐng)域的領(lǐng)先地位正不斷強(qiáng)化。今年以來，Qwen 家族幾乎以“每周一更”的節(jié)奏迭代，成為中國乃至全球開發(fā)者和初創(chuàng)企業(yè)的默認(rèn)起點(diǎn)。在云棲大會上，阿里一次性發(fā)布7款Qwen系列模型，并同步更新Wan系列。

如今，Qwen生態(tài)已涵蓋300多款模型、17萬個衍生版本，累計(jì)下載量突破6億次，超過美國其他開源模型的總和。阿里正把AI應(yīng)用生態(tài)牢牢鎖定在自家軌道上，也為其打造“下一代計(jì)算機(jī)”奠定潛在用戶基礎(chǔ)。

降低token單位成本的路徑有多種。微軟近期一篇關(guān)于人工智能推理能耗的論文總結(jié)了三條：提升芯片效率、改進(jìn)模型算法、優(yōu)化工作負(fù)載。其中，模型算法改進(jìn)的案例，幾乎都來自中國開源社區(qū)，阿里巴巴受到重點(diǎn)關(guān)注。最新發(fā)布的Qwen3-Next架構(gòu)，總參數(shù)80B，卻只需激活3B，即可媲美旗艦版Qwen3-235B性能，效率大幅提升。

提升token價(jià)值需要產(chǎn)業(yè)縱深。沿著擴(kuò)展定律持續(xù)推進(jìn)大模型性能，仍是廠商們的核心戰(zhàn)略。在此次發(fā)布的 Qwen3-Max 中，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達(dá)到 36T tokens、總參數(shù)突破萬億，具備強(qiáng)大的編程能力與Agent工具調(diào)用能力，性能躋身全球前三。

阿里巴巴對Qwen系列的未來充滿野心。它將全模態(tài)進(jìn)全模態(tài)出，參數(shù)量擴(kuò)展至10萬億級別，數(shù)據(jù)量擴(kuò)展至百萬億級別，上下文擴(kuò)展至千萬乃至上億長度。

越來越多的模型性能的提升，來自部署與使用過程中生成的數(shù)據(jù)。部署帶來分布，分布生成數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)改善性能，良好的性能又反過來強(qiáng)化分布。這也是為什么OpenAI越來越希望擁有自己的應(yīng)用程序，并同時轉(zhuǎn)型為算力租賃的云服務(wù)商。只有掌握了應(yīng)用與算力分發(fā)，它才能在反饋驅(qū)動的循環(huán)中占據(jù)優(yōu)勢。

與之相對，開源和開放降低了集成摩擦，把開發(fā)者轉(zhuǎn)化為天然的分銷渠道。開源既是一種技術(shù)哲學(xué)，也是一種市場策略。

但是，性能并非終點(diǎn)。讓大模型成為“操作系統(tǒng)”，推動多智能體協(xié)作，完成長流程、高復(fù)雜度的現(xiàn)實(shí)任務(wù)更為重要。吳泳銘說：“幾乎所有鏈接真實(shí)世界的工具接口都將與大模型進(jìn)行鏈接，所有用戶需求和行業(yè)應(yīng)用將會通過大模型相關(guān)工具執(zhí)行任務(wù)。”

阿里云擁有百煉平臺，Qwen3-Coder等代碼生成模型，以及最新的無影AgentBay，都在降低開發(fā)、部署與運(yùn)營智能體的門檻。阿里還和支付寶打造了Alipay Toolkit，相當(dāng)于谷歌的AP2，讓客戶在自己的技術(shù)棧上兌現(xiàn)價(jià)值。

真正的價(jià)值兌現(xiàn)，更在于產(chǎn)業(yè)落地。阿里巴巴自身擁有規(guī)模效應(yīng)的應(yīng)用矩陣，同時也在服務(wù)更廣泛的企業(yè)客戶。只有將大模型能力深度嵌入企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)流程，才能真正兌現(xiàn)token的單位價(jià)值。貝恩公司估計(jì)，到2030年，AI必須創(chuàng)造2萬億美元年收入才能實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)平衡。阿里云瓴羊的企業(yè)級AI智能體服務(wù)平臺 AgentOne，已經(jīng)開始觸及企業(yè)交付的“最后一公里”。

下一代計(jì)算機(jī)

阿里巴巴在大模型時代的“操作系統(tǒng)”，將跑在自己的“下一代計(jì)算機(jī)”上。谷歌與Meta正在嘗試講述這樣宏大的敘事，OpenAI同樣如此。在談到OpenAI與英偉達(dá)的交易時，奧特曼（Sam Altman）就很直白地說，一切都從計(jì)算開始，計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施將是未來經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)。

但是，AI的基礎(chǔ)設(shè)施正在變得前所未有的昂貴。今年初“星際之門”計(jì)劃公布后，亞馬遜、微軟、谷歌和 Meta 紛紛將年度 AI 基礎(chǔ)設(shè)施投入上調(diào)至千億美元規(guī)模，投資浪潮再度升級。英偉達(dá)宣布對 OpenAI ，也把這場競賽推高至10GW 級別的能源與算力門檻。

在最新一次訪談中，黃仁勛特意引用了阿里巴巴計(jì)劃在未來十年讓其全球數(shù)據(jù)中心容量增長十倍的消息。他最懂阿里巴巴想做什么，那就是未來的“AI工廠”。

唯有在“AI工廠”的生命周期內(nèi)，壓榨出更多token才能攤薄成本。但這已不再只是單卡算力的較量，而是一個全棧層面的協(xié)同優(yōu)化。也因此，黃仁勛始終看空ASIC定制芯片。

打造一座“AI工廠”的真正的挑戰(zhàn)，不是單單造出一顆“AI芯片”，而是前所未有的系統(tǒng)級協(xié)同設(shè)計(jì)。為此，英偉達(dá)重塑了CPU，革新了GPU、網(wǎng)絡(luò)芯片，推出NVLink實(shí)現(xiàn)縱向擴(kuò)展（scale up），又以Spectrum-X實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展（scale out）。

在黃仁勛看來，目前能在這一層級上有所建樹的，只有谷歌。因?yàn)樗鼈冊缭谝磺虚_始之前就已經(jīng)行動，以創(chuàng)業(yè)公司的姿態(tài)發(fā)布了TPU v1，直至今天Ironwood架構(gòu)的TPUv7。

全棧自研能夠放大模型與芯片設(shè)計(jì)之間的協(xié)同效應(yīng)。模型架構(gòu)正從“稠密”走向“稀疏”，因此對超大帶寬和超低時延的網(wǎng)絡(luò)需求愈發(fā)剛性；從純訓(xùn)練向訓(xùn)推一體演進(jìn)，使得預(yù)填充（prefill）與解碼（decode）階段的軟硬件解耦與針對性優(yōu)化成為必要。

阿里巴巴并沒有缺席，而且起步較早。它的芯片研發(fā)平臺平頭哥成立于2018年，研發(fā)了服務(wù)器CPU的倚天系列、SSD主控芯片的鎮(zhèn)岳、AI推理的含光等等。AI芯片PPU“意外”曝光，多項(xiàng)性能參數(shù)已經(jīng)超越了英偉達(dá)縮水版的H20。達(dá)摩院還是RISC-V軟件生態(tài)（RISE）的唯一中國創(chuàng)始成員。

云棲大會上，阿里披露了更多自研硬件進(jìn)展，包括云基礎(chǔ)設(shè)施處理器的CIPU 2.0，服務(wù)器BMC的CMU610，安全模塊AliPRoT，SSD模塊AliFlash v5，以及首次規(guī)模量產(chǎn)的硅光芯片。阿里巴巴自研硅光芯片從2021年啟動，支持DSP、LPO與TRO的800G/1.6Tpbs的光模塊?？梢哉f，阿里云正從計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲三個維度全面重構(gòu)AI云基礎(chǔ)設(shè)施。

阿里所描繪的“下一代計(jì)算機(jī)”，目前由四大組件構(gòu)成：自主設(shè)計(jì)的磐久超節(jié)點(diǎn)服務(wù)器、負(fù)責(zé)橫向擴(kuò)展的高性能網(wǎng)絡(luò)HPN 8.0、高吞吐并行文件存儲 CPFS，以及支持10萬卡穩(wěn)定互聯(lián)的靈駿集群。

下一步，則是縱向擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)能力。在云棲大會上，阿里云發(fā)布《UPN512 技術(shù)架構(gòu)白皮書 v1.0》，與負(fù)責(zé)橫向擴(kuò)展的HPN網(wǎng)絡(luò)相呼應(yīng)，指向超大規(guī)模稀疏模型訓(xùn)練的新挑戰(zhàn)。

稀疏模型的專家（Expert）規(guī)模正在快速膨脹。從最早的Mixtral（8個專家），到DeepSeek-V3（256 個），再到Kimi-K2（384 個），而最新的被視為阿里下一代模型架構(gòu)探索之作的Qwen3-Next最為大膽，足足512個專家。

這使得基礎(chǔ)設(shè)施必須具備更強(qiáng)的縱向互聯(lián)能力，以滿足不斷擴(kuò)大的 EP 并行需求。英偉達(dá)已將超節(jié)點(diǎn)升級至 NVL72，路線圖已經(jīng)規(guī)劃至NVL576；華為的CM384超節(jié)點(diǎn)則可以塞下384顆昇騰910C。

HPN和 UPN 組成的高性能系統(tǒng)

UPN512-單層光互連解耦系統(tǒng)

目前，阿里巴巴的磐久服務(wù)器單柜最大支持2組縱向擴(kuò)展，共128個GPU。它采用了無背板的正交互聯(lián)，不僅降低了信號傳輸損耗，還可以更好地適配各種插卡。這方便了靈活配比CPU與GPU節(jié)點(diǎn)，精準(zhǔn)適配不同AI任務(wù)；也能將更多國產(chǎn)芯片納入到自己的算力生態(tài)來。在展廳里，阿里巴巴展示了它兼容海光K100、燧原S60等主流國產(chǎn)GPU以及飛騰S500c、海光C86-3G等主流國產(chǎn)CPU——只要它們樂意適配Alink。

阿里巴巴的UPN512對應(yīng)512顆AI芯片的縱向擴(kuò)展。從銅到全光互連，試圖突破大規(guī)模擴(kuò)展的帶寬與距離的瓶頸；從高密封裝式小型機(jī)到解耦盒式設(shè)備，降低部署和運(yùn)維的復(fù)雜度；傳輸語義的升級與在網(wǎng)計(jì)算的引入，不僅提升了數(shù)據(jù)搬運(yùn)效率，也重塑了其傳輸方式。阿里的UPN512正在嘗試把AI超節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，從“傳統(tǒng)”的“緊耦合方案”推向更為標(biāo)準(zhǔn)化、可擴(kuò)展的云化架構(gòu)。

數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)設(shè)施不僅限于算力、網(wǎng)絡(luò)和存儲，還包括電力與物理外殼，即所謂的PowerShell。這部分往往被忽視，卻影響著AI服務(wù)商的生命周期成本。

二者生命周期存在顯著差異：智算相關(guān)硬件通常為5年左右，智算的PowerShell則可達(dá)20年。這意味著后者在初始設(shè)計(jì)時就必須具備跨越至少三個硬件迭代周期的擴(kuò)展能力。在云棲大會上，阿里巴巴也提出了相應(yīng)的架構(gòu)方案與運(yùn)維體系。

阿里云將自己定位為“全棧人工智能服務(wù)商”，這是一種對既有身份的根本性重構(gòu)。它的目標(biāo)不僅是贏得中國市場的一席之地，更是要在一個日益平行的人工智能市場中，建立起完整、自主且具有全球競爭力的全棧技術(shù)體系。它既復(fù)制了硅谷的技術(shù)樂觀主義，也嚴(yán)肅對待中國市場的現(xiàn)實(shí)約束。這讓市場重燃想象。

參考：