AI超级应用还没有出现，阿里巴巴已经开始为下一轮算力基础设施铺路。
9月22日的2026杭州云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭给出激进判断：未来，机器思考的总量将达到人类的1000倍以上。今天，机器思考的总量，大概不到人类的3%。
在吴泳铭看来，今天的AI Coding，可能类似机器智能时代早期的电灯，替代的是人类社会现有的工作，古法编程、写报告等。当下，AI正进入更广泛的办公市场，但仅替代现有工作不可能创造一个新的时代。
“我们很难预测，当机器智能爆发之后会出现什么样的新产品、新发明。就像站在1882年的电灯下，人们很难想象出电气时代的完整图景。”吴泳铭说。
真正的AI时代还没到来，阿里为什么要大举建设基础设施？答案藏在吴泳铭对未来AI需求的判断里。
过去人类能投入多少思考，受限于人的数量、时间和能力。未来，一个复杂任务可以被拆成数百万个子任务，由大量Agent持续执行。机器思考的需求因此不再受人口数量约束，而是取决于机器智能的供给规模。
吴泳铭据此推算，未来，机器思考的总量至少有几万倍的增长空间。
这大概能解释阿里为什么把AI模型、AI芯片和AI云放到同一张战略图。
先建基础设施
当下，AI最热闹的是应用。从聊天机器人到AI Coding，再到Work Agent，创业公司和大厂都在寻找下一个超级应用。
吴泳铭认为，这些可能只是机器智能的早期形态。他以电气时代，类比——1882年，爱迪生建成珍珠街电站，最初只点亮约400盏电灯。之后几十年，空调、洗衣机、冰箱乃至计算机陆续出现，这些产品的诞生都建立在更大规模的电力基础设施之上。
某种程度上，阿里现在做的事也是先把“电站”建起来。
吴泳铭在大会现场提出，AI模型、AI芯片和AI云，是机器智能时代的三大基石。围绕这三条线，阿里同时公布了新的模型、芯片和数据中心计划。
在模型端，Qwen团队正推进递归式自我改进（RSI），计划训练5万亿至10万亿参数规模的新模型，承担更复杂、更长程的任务，并向ASI迈进。
云端则是更大规模的投入。吴泳铭称，目前客户AI需求非常强劲，但行业中长期需求已远超供给能力，AI数据中心供应链的紧缺正在限制算力增长。阿里因此提出，到2032年，阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。
20GW已经不是普通意义上的云计算扩容。
作为参照，Meta今年7月宣布在加拿大阿尔伯塔省建设一座1GW数据中心，投资超130亿加元（约合人民币619亿元）。咨询机构麦肯锡预计，到2030年，全球数据中心容量需求将达约220GW。其中，AI负载约156GW。美国数据中心的电力需求则可能从2024年的25GW增至2030年的80GW以上。
因此，20GW不是一个单纯的“云规模”数字，它背后对应的是电力、机房、网络、芯片和服务器等一整套基础设施投入。
芯片开始成为核心
数据中心规模越大，芯片的重要性就越高。
过去，阿里的芯片业务更多被视作云业务背后的基础设施。现在，随着AI算力需求快速增长，芯片开始成为阿里整个AI体系中的关键一环。
目前，平头哥已形成包括真武AI芯片、倚天服务器CPU、ICN Switch互联芯片、磐脉智能网卡和镇岳存储主控芯片在内的数据中心芯片布局。
时代周报记者摄
此次云栖大会，平头哥又发布新一代AI芯片真武V900。按阿里披露数据，V900单芯片性能是上一代真武M890的3倍，搭载216GB显存，片间互联带宽达到1200GB/s，并支持千卡规模超节点。
这里真正值得注意的，并不只是“3倍算力”。当模型从单轮问答走向多轮推理、Agent编排和长时间运行后，算力需求已经不再只是简单增加几张卡。
一个复杂任务背后，可能同时发生推理、检索、代码执行和多步调用。算力的瓶颈因此逐渐从单卡性能，转向芯片之间如何高速协同，以及整个集群能否以更低成本持续提供算力。
真武V900通过自研ICN Switch互联芯片连接后的超节点，具备原生内存语义和内存统一编址能力，可实现千卡全带宽高速互联。这意味着上千颗真武V900能像一颗“超级芯片"一样协同工作。
三条线开始合流
如果说过去阿里分别在做芯片、大模型和云，那么这次云栖大会释放出的另一个信号是：三者开始被放进同一个体系里。
这不是简单的“业务协同”，而是模型和Agent的真实需求牵引芯片与系统设计，云平台将硬件能力组织成可规模化交付的服务，模型再反向优化推理软件和芯片设计。芯片、模型与云由此围绕任务效果、响应速度、吞吐和成本共同迭代，形成协同飞轮。
最终，模型、芯片和云围绕同一组指标迭代：任务效果、响应速度、吞吐量和单位成本。这比单独做一款模型或者一颗AI芯片，要重得多。
阿里真正想建立的，是从芯片、服务器、网络和数据中心，到模型，再到云服务的一条完整链路。
这种从芯片、模型到云平台的全栈布局，在国内并不常见。华为、百度也在补齐这条链路，但各自的重心不同：华为更偏向芯片和算力基础设施，百度则在加快昆仑芯出货和规模化部署，而在云计算市场，阿里的规模优势仍较明显。
国信证券研报指出，阿里不只是IaaS资源供给，而是覆盖自研芯片、云基础设施、模型服务平台、通义模型与企业应用的全栈体系。全栈的价值在于降低异构算力调度和模型部署成本股票配资平台网址，并通过MaaS把基础设施、模型和应用收入连接起来，构建起垂直一体化的竞争能力。
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