阿里集团董事兼首席执行官吴泳铭9月24日在2025云栖大会上表示，大模型是下一代操作系统，而AI云 是下一代计算机，也许未来全世界只会有五六个超级云计算平台。 目前阿里正积极推进3800亿元的AI基础设施建设，并计划追加更大的投入。为了迎接ASI时代的到来， 对比2022年这个生成式人工智能的元年，到2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。这意味 着阿里云算力投入将指数级提升。 研究机构认为，北美云厂商上调资本性支出预期，业绩增长超市场预期，AI基建投入持续。统计数据 显示，谷歌、微软、Meta和亚马逊四家公司，预计今年将在数据中心等AI基建上投入超3500亿美元， 2026年将超过4000亿美元。国内方面，后续伴随着DeepSeek以及Agent、多模态方面相关进展，AI行业 景气度持续，国产服务器、交换机、液冷等环节值得重视。 免责声明：以上内容为本网站转自其他媒体，相关信息仅为传递更多信息之目的，不代表本网观点，亦 不代表本网站赞同其观点或证实其内容的真实性。如稿件版权单位或个人不想在本网发布，可与本网联 系，本网视情况可立即将其撤除。 素材源：吕怡蕾 编辑：康书源 审核：王怡然 ...

**AI 云计算行业发展现状与阿里巴巴战略分析** **一 行业与公司概况** * 纪要涉及的行业为AI云计算行业 公司为阿里巴巴及其阿里云[1] * 阿里云在中国云计算市场占据领先地位 市场份额约为33-35% 排名第一 同时也是全球第四大先进营销厂商[2] * 国内云计算赛道已形成两个梯队 阿里属于前站的新一代云计算厂商 其技术架构与谷歌相似 从底层自研芯片到智能体应用 与其他竞争者拉开差距[1][2] * 华为云位居国内第二 市场份额约13% 火山引擎紧随其后占比接近14% 其他主要厂商包括腾讯和百度[2] **二 市场竞争格局与技术优势** * 阿里云拥有自研芯片和智能体应用能力 形成包括数据标注 模型后训练及托管的MAAS 2.0服务矩阵[1][3] * 阿里开源社区拥有400万用户 并提供丰富的模型矩阵覆盖语言模型 视觉理解与生成 全模态及语音模型等[3] * 火山引擎尚未实现自研芯片 百度有一定前站特征但较弱 腾讯主要做应用层面工作 华为由于其深层架构且不开源 不能完全对标全球领先的谷歌 微软和AWS[2] * 从全球布局来看 阿里的数据中心遍布东南亚 中美洲 中东及欧洲多个国家 如新加坡 泰国 墨西哥 迪拜 西班牙等地 而其他几家如腾讯和华为则仅在东南亚有一些数据中心[2] * 目前国内各大云厂商收入结构中 一半以上仍来自于传统IaaS服务 如云主机 存储 安全网络带宽等 然而未来几年内 这些收入结构将逐步转向PaaS SaaS以及AI驱动产品[3] **三 Token需求 价格与用户行为趋势** * 国内Token需求激增 主要由互联网巨头利用AI重构产品驱动 如高德地图 淘宝和美团等 互联网流量中约60%来自巨头重构原有产品体系[1][4] * 以阿里的10亿DAU为例 每人每天使用10次 每次消耗2000个Token 总计每天消耗20万亿个Token 推算出市场接近90万亿个Token需求[4] * 预计每年渗透率将从30%增长到明年的60% 再到后年的90% 将保持高速增长并持续增加Token消耗量[4] * 2023年第三季度 主流模型Token价格较第一季度下降30%-50% 从每百万token 16元降至8元左右 字节跳动甚至将部分模型调价至4元或2元[6] * 但阿里巴巴新模型23MAX主导定价权 其新定价为每百万token 24元 输入6元[6] * AI Chatbot豆包平均停留时长从第一季度的13分钟增加到第三季度的一次对话半小时左右[6] * AIGC视频生成速度显著提升 从第一季度生成一个十几秒的视频需要20分钟 到现在只需3-5分钟[6] **四 产品发布与技术亮点** * 阿里云栖大会发布7款大模型 旗舰产品23MAX拥有万亿参数 具备极致稀疏性(仅有3.7%的参数在推理时激活)和超低幻觉率(降至1%) 支持百万token上下文[7] * 千问3 Only是国内首个全模态模型 可以处理文本 声音 视觉理解和生成等任务[7] * 通用万象代表阿里视频生成能力 重返全球前三 在电商平台上已有40%的图片和视频通过此模式生成[7] * 未来迭代方向将从语言模型为骨干逐步走向多模态融合 并对标GPT-5 从明年开始 全模态将成为主流技术路径[7] **五 资本支出与战略投入** * 未来三年 阿里巴巴计划投入3800亿CAPEX 主要用于全球化数据中心建设(占1/3) AI服务器采购(占硬件相关支出60%)和网络设备升级[10] * 全球化布局重点在亚洲和欧洲 南美洲以墨西哥为起点辐射巴西等人口密集国家[1][10] * 云业务中的硬件服务器折旧周期为5年 每年约20% 2025年开始进入加速折旧期 到2026年会产生大量老旧卡淘汰替换[11] * 阿里资本支出的逻辑是通过这些技术赋能内部核心场景 如电商 通过提升用户停留时长 广告投放精准率等指标来增加GMV 而不是直接销售AI产品[11] **六 算力基础设施与芯片合作** * 当前云计算卡市场总量约为36万张 先进训练卡约8万张 推理卡十几万张[2][12] * 国产推理卡性能已超过H20 国产海关账号芯片指标与A100相当甚至更优(IP16达到400多TFRAPS IP32超过100 带宽达到500多G)[2][12] * 阿里巴巴与NVIDIA合作聚焦"Physical AI" 将Isaac Cosmos世界模型及Universe自动驾驶模拟和机器模拟架构组件部署到阿里云 并迭代聚生智能平台 提供全流程解决方案[2][13][14] * 今年发布的所有模型均使用英伟达CUDA训练卡进行训练[17] * 目前对外服务的推理部分全部使用英伟达CUDA卡 国产卡预计明年上线对外出租 目前仍处于内部测试阶段[18] * 明年的存量CUDA芯片可以支撑现有模型迭代 但需要补充新的型号如B3A或B30A以承接下一代模型训练[19] **七 应用场景与市场拓展** * 垂直智能体结合模型和Agent框架 使客户能够将业务数据填入其中 适用于许多垂直行业 AI编程是最早落地的应用之一[8] * 在企业实际应用中 99%的客户使用的是智能体而非直接使用AI模型[22] * 在C端市场 AI技术主要应用于AI搜索 虚拟社交 数字人 面向C端的AI编程助手 以及图像生成和视频生成等AIGC玩法[9] * 阿里巴巴将其端侧模型与手机芯片进行合作 并推送给手机制造商 如传音 OPPO vivo 魅族和荣耀等 在新能源汽车领域 也与高通 地平线等车载芯片供应商合作[16] * 硬件侧是重要战略之一 其小尺寸语言模型(如1.5B 3B 7B)专为端侧硬件设计[15] **八 其他重要信息** * 由于受到限制 中国的AI基础设施建设速度慢于海外 抑制了国内AI应用爆发[1][5] * 当前国内每日token消耗量约为90万亿 其中阿里的消耗量接近18万亿[20] * 随着多智能体架构AgentScope的发展 单次交互token消耗从两三千增加至两三万倍 明年多模态架构底座将进一步增加token处理量[20] * 国内多模态模型不追求超大参数规模 而是通过极致稀疏激活来优化推理效率[21] * 海外计算中心建设目前以通用算力为主 AI技术作为补充 由于兼容性 合规性等问题 海外市场暂时仍以英伟达的卡为主导[22] * 对于服务器组装业务 一般采用就近原则进行采购和组装 在中国境内则与新华三 富士康或浪潮等厂商合作[22]

公司战略与组织架构 * 阿里巴巴推动从分权到集权的战略转变 集中精力发展主业以改善整体业务表现[3] * 组织架构调整由吴泳铭领导 其作为早期员工对电商业务有深刻理解[3] 即时零售业务表现与市场前景 * 即时零售市场规模巨大 权威机构预测达2万亿至3万亿元[4] * 淘宝闪购表现亮眼 8月峰值订单突破1.2亿单 用户数增至3亿人[4] * 市场份额接近与美团五五开 公司投入500亿元补贴支持增长[4] 即时零售业务优化措施 * 调整品类结构 将补贴向非餐饮品类转移以提升高客单价和高毛利订单占比[5] * 增加线下门店和连锁品牌商合作 提高非餐饮品类供给[6] * 优化用户结构及履约效率 实现减亏目标[6][7] 风险应对策略 * 积极发展非餐饮类即时零售 应对补贴退坡后风险[7] * 通过提高高客单价订单占比和优化履约效率减少亏损[7] 基础设施与用户体验优化 * 在订单分配 路径规划和闪电仓的投入将优化用户体验[8] * 配送速度 骑手数量和供给商家数量有望接近美团水平[8] * 亏损将逐渐收敛 通过淘宝闪购提升用户活跃度并推动主站交叉销售[8] 淘宝闪购对整体业务影响 * 高频消费场景推升低频消费习惯 通过补贴吸引新用户[9] * 可能内嵌于淘宝APP 拉动主站流量和交叉销售[9] * 长期助推平台广告收入和客户关系管理 反哺主站并减少销售费用[9] * 促使转型为大消费平台 推出超级APP扭转流量匮乏趋势[9] 阿里云业务发展 * 收入增速持续加速 第二季度增长率达26% 高于第一季度不到20%[10] * 高增长受海外市场拉动及收入结构调整影响[10] * 高利润PaaS SaaS和AI业务占比提升 IaaS占比相对下降[10] * 海外市场增速较国内更高 具备强劲增长潜力[10] 阿里云AI领域优势 * 搭建AI全栈体系 IaaS层提供GPU弹性算力和智能算力编排调度[11] * PaaS层提供人工智能和大数据计算服务[11] * 核心驱动力来自AI业务 包括模型调用 后训练微调及部署环节[11] * 平头哥芯片具有领先优势 实现从英伟达芯片向自研芯片转换[14] * 云产品全面基于AI大模型进行能力增强 技术闭源保证高毛利[14] 阿里云业务趋势与客户拓展 * 增长来自传统ITC客户和互联网客户需求迁移[13] * 通过MAAS提升模型迭代效率并降低运维成本[13] * 与SAP等大型软件厂商合作 实现相互输出和双赢[15] * 自2025年以来新增8个数据中心 其中四五个在海外[14] 大模型应用与未来影响 * 通义千问大模型实现多场景落地 向各事业群输送不同尺寸模型[16] * 在淘宝店小蜜 飞猪行程规划 高德小高助手等应用AI技术[16] * AI技术融入重构云需求 突出技术差异化保证高毛利[17] * 通过繁花计划发挥头部客户牵引作用 吸引二三梯队客户关注AI[17] * 基于大模型和自主芯片 收入增速持续提升对业绩有强支撑作用[17]

公司信息 * 阿里巴巴集团 在2025年云栖大会上宣布将增加对人工智能和云计算的投资 初始预算为未来三年超过3800亿元人民币[1] * 公司定位为全球领先的全栈人工智能服务提供商 提供最佳大模型 全球AI云网络以及开放和开发者友好的生态系统[1] * 根据Omdia数据 阿里云占据中国AI云市场36%的份额 在提供商中排名第一[14][15] 战略与投资 * 管理层认为大模型将成为下一代操作系统 而AI云将成为下一代计算机[1] * 管理层认为全球可能只有5-6个超级云计算平台[1] * 长期投资将超过3800亿元人民币的资本支出计划[1] * 利用其300多个开源AI模型 公司推出了云模型工作室代理-百炼 为AI代理的开发和优化提供端到端支持[2] 产品与技术升级 * 发布了迄今为止最大、能力最强的大型语言模型Qwen3-Max 其指导版本超越了GPT-5-Chat以及最新的视觉语言模型Qwen3-VL[2] * 升级了Qwen-Coder 升级了多模态视觉模型系列Wan家族和音频模型系列Fun家族[2] * 在AI基础设施方面 发布了高密度磐久超节点服务器 高性能网络架构HPN8.0 面向AI时代的分布式存储CPFS[2] * 增强了基础设施能力 包括灵骏AI集群 PAI模型训练 推理 强化学习加速等[2] 财务数据与预测 * 将FY26-28e EPADS（每股ADS收益）提高0-4%[3] * 目标价从168.00美元上调至195.00美元[3][7] * 预计未来三年云业务复合年增长率（CAGR）将超过30%[3] * 2025A财年调整后净利润为1301.09亿元人民币 2026E财年预计为1040.68亿元人民币（同比下降19.0%） 2027E财年预计为1360.43亿元人民币（同比增长32.7%） 2028E财年预计为1738.34亿元人民币（同比增长31.9%）[4] * 2025A财年每股收益为53.88元人民币 2026E财年预计为43.62元人民币 2027E财年预计为57.89元人民币 2028E财年预计为76.34元人民币[4] * 2025A财年市盈率为21.95倍 2026E财年预计为26.59倍 2027E财年预计为20.04倍 2028E财年预计为15.20倍[4] * 2025A财年净债务权益比为7.8%[7] 商业化与增长动力 * 公司看到巨大的云业务上升空间 驱动力来自强劲的AI原生需求 国际扩张和传统行业AI采用率的提高[3] * 利用其全栈云+AI服务 预计来自电动汽车 金融和具身智能垂直领域的业务将快速增长[3] * 电子商务前景稳固[3] 风险因素 * 下行风险包括：1) 宏观消费放缓 2) 价值破坏性或低效投资 3) 为海外扩张和新技术开发过度支出 4) 关于数据 安全 反垄断 蚂蚁集团 贸易 增值税 上市 美国限制以及PCAOB审计检查的监管 5) 关于监管 合规和质量的声誉风险 6) 行业竞争 包括短视频平台和社交媒体平台对核心商业的竞争以及AI计算和应用的新进入者 7) 在庞大基数或高渗透率下行业增速放缓 8) 宏观和国家层面的冲击 如疫情 经济体系变化 制裁或军事冲突 9) 管理团队不稳定可能导致战略混乱和执行效率低下[18] 其他重要信息 * 投资意见为买入（BUY）[1][3][7] * 当前ADR价格为163.08美元[1][7] * 目标价基于多阶段DCF估值 对阿里巴巴业务的DCF估值为170美元 其上市实体长期投资的市场价值为8美元 包括股权和债务投资在内的未上市实体为6美元 其对蚂蚁集团的持股估值更新为785亿美元[17]

指数及ETF表现 - 截至2025年9月26日09:58，上证科创板人工智能指数下跌1.64%，成分股晶晨股份领涨3.75%，复旦微电上涨2.07%，澜起科技上涨0.29%，合合信息领跌6.92%，凌云光下跌5.08%，芯原股份下跌4.61% [3] - 科创AIETF(588790)下跌1.72%，报价0.86元，近1周累计上涨4.19% [3] - 科创AIETF盘中换手率2.43%，成交额1.71亿元，近1月日均成交9.07亿元，排名可比基金第一 [3] - 科创AIETF近1周规模增长3.33亿元，新增规模位居可比基金1/9，近3月份额增长9.27亿份，新增份额位居可比基金1/9 [6] 行业事件与动态 - 京东发布AI三大产品及四大场景应用成果，升级三个深度应用平台，进入AI深度应用"量产阶段" [3] - 中国将三家美国企业列入出口管制管控名单，另三家美企被列入不可靠实体清单 [3] - 月之暗面Kimi发布全新Agent模式OK Computer并开启灰度测试，通过端到端训练Kimi K2模型提升智能体及工具调用能力 [4] - 英特尔在云栖大会展出下一代至强能效核处理器，采用英特尔18A工艺及Foveros Direct 3D先进封装技术，与阿里云联合发布基于至强6处理器的云基础设施新品 [4] - 中国超70%能源央企（包括国家电网、南方电网、中石化等）已接入阿里AI，应用覆盖电力、油气、煤炭等能源全谱系 [4] 机构观点与趋势分析 - AI普及率与渗透率仍处于较低水平，产业空间广阔，政策落地、模型能力迭代及成本下降将加速中国AI渗透率提升 [5] - 6-8月AI行情集中于上游基础设施硬件，下游应用因缺乏爆款单品和清晰商业模式导致业绩能见度不足，但中长期应用端爆发确定性高且空间较硬件更广阔 [5] 产品及指数结构 - 科创AIETF及联接基金为全市场规模最大的科创板人工智能指数产品，覆盖寒武纪（第一大权重股）及海光信息（国产GPU市占率70%）等核心替代力量 [6] - 上证科创板人工智能指数选取30只科创板人工智能相关上市公司证券，前十大权重股包括寒武纪、澜起科技、芯原股份等，合计权重71.66% [6][7]

战略升级 - 公司宣布全面升级空间智能战略 聚焦三大核心能力建设 推动行业从设备联网向空间觉醒跨越 [3] - 空间感知力以分布式空间网络主机为神经中枢 AI空间传感器与环境传感器构建感知网络 实现人-设备-空间三网融合 使家庭具备预判能力 [3] - 空间理解力基于通义大模型驱动HomeAgent系统 通过持续学习家庭成员习惯实现未言先动的主动关怀 [3] - 生态服务力联合方太/舒达/西顿等头部企业成立空间智能联盟 实现多场景设备一句话无缝协作 [3] 技术突破 - 全新昆仑T20S分布式空间网络主机采用WiFi7全屋网络架构 搭载高通高端处理器 配置512MB闪存及512MB内存 支持本地化运算与存储 [3] - AI空间传感器单设备覆盖64㎡超大空间 同时追踪5人动态 实现多人精准位置识别及灯光如影随形联动 [6] - AI环境传感器实时监测健康指标 主动学习用户习惯及环境 联动设备实现五恒调节 [6] - 场景自进化系统基于空间理解及决策 主题场景无需手工编排 可自动实现并根据环境节律自动调节 [6] 生态拓展 - 朋友圈已覆盖垂直行业头部企业 实现跨品类无缝联动 全国70余家旗舰体验店落地核心商圈 [7] - 成立Genie未来家空间智能设计师联盟 汇聚百名顶尖设计师 提供从技术落地到美学场景的全链路解决方案 [7] - 智能联动从传统家居家电延伸至智能手机/智能手表等终端 构建三网合一的空间智能网络 [4] 产品定位 - 全屋智能3.0从被动响应的工具升级为主动服务的伙伴 通过灯光追人行/空调知冷暖等能力使家庭进化为懂你的生命体 [9] - 新设备接入仅需10秒扫码 除醛模式可自动新增空气净化场景加速除醛 [6]

人工智能政策与产业支持 - 中国启动新一轮人工智能赋能新型工业化"揭榜挂帅"行动 聚焦关键场景联合创新和行业大模型研发布局 [2] - 湖北省计划到2027年实现算力总规模25EFLOPS 其中智算和超算占比不低于90% 并深度融入国家"东数西算"工程 [4] - 苏州市目标到2026年集聚人工智能企业超3000家 智能经济产业核心规模年均增长超20% 并组建超500亿元AI基金群 [5][6] 企业合作与技术突破 - 阿里巴巴与英伟达开展Physical AI合作 覆盖数据合成处理、模型训练及仿真强化学习等全流程实践 [3] - 阿里巴巴推出Qwen3-Max模型 在LMArena文本排行榜位列第三 正式版在代码和智能体能力方面进一步提升 [7] - 原力无限发布身高170cm的人形机器人AstroDroid AD-01 具备43个自由度并搭载自研Hyper-VLA大模型 [8] 半导体与硬件发展 - 华为发布FreeClip 2耳机 首搭麒麟A3芯片并配备NPU AI处理器 支持空间音频和离线查找功能 [9] - 三星电子第二季度HBM市占率降至17% 被市占率21%的美光超越 SK海力士以62%占有率保持首位 [14] - 高通预计6G预商用设备最早于2028年实现大规模部署 [15] 基础设施与资本投入 - OpenAI计划投资1万亿美元建设全球AI数据中心网络 首项目拟建全球最大超算中心 新增容量近7吉瓦 [11] - 我国西南地区最大液化天然气工厂在重庆投产 产能提升至每日200万立方米 [4] - 星迈创新完成10亿元新一轮融资 累计融资达15亿元 由美团龙珠领投 [17] 市场竞争与格局 - 方舟投资CEO指出美国AI竞赛由OpenAI、Anthropic、xAI和谷歌Gemini主导 未来可能缩减至两家公司 [12][13] - 小米集团雷军表示造车和造芯决策几乎同步 投入公司前十年全部积累 [10] 资本市场动态 - A股三大指数集体收涨 沪指涨0.83% 深成指涨1.8% 创业板指涨2.28% [19] - 港股三大指数反弹 恒生指数涨1.37% 科技指数涨2.53% 国企指数涨1.64% [20] - 美股三大指数收跌 道指跌0.19% 标普500跌0.55% 纳斯达克跌0.95% [20]

港股市场表现 - 恒生指数下跌0.13%至26484.68点 恒生科技指数上涨0.89%至6379.19点 国企指数微涨0.01%至9444.22点[1] - 有色金属板块全天强势 地产金融消费行业普遍下跌[1] - 华虹半导体上涨超4.5% 小米集团上涨近4.5% 京东集团上涨近3.5% 阿里巴巴下跌超1%[1] 资金流动情况 - 南向资金单日净买入港股110.46亿港元 其中阿里巴巴获净买入46.32亿港元[2] - 今年以来南向资金累计净买入额达11431.48亿港元 大幅超过去年全年水平[2] - 港股市场单日沽空总额407.66亿港元 涉及654只个股[5] - 阿里巴巴沽空金额63.71亿港元居首 腾讯控股25.21亿港元 小米集团23.34亿港元分列二三位[5] 科技公司动态 - 小米集团发布小米17系列新品 起售价4499元 宣布自研手机SoC将坚持10年且投入至少500亿元[4] - 京东集团发布AI全景图 计划未来三年持续投入以形成万亿规模人工智能生态[4] - 阿里巴巴获董事会10%新增普通股授权 阿里云启动全球基础设施扩建计划支持AI需求增长[4] 指数产品与权重 - 恒生科技指数ETF（513180）当日收涨1.29%[1] - 阿里巴巴为恒生科技指数第一大权重股 权重占比达9.17%[7] 外围市场联动 - 美股三大股指小幅收跌 道指跌0.38% 标普500跌0.5% 纳指跌0.5%[3] - 纳斯达克中国金龙指数上涨0.42% 恒生指数ADR较港股收市跌80.5点或0.3%[3] 行业板块逻辑 - 新能源 工业有色 AI算力基础设施和应用赋能（含游戏等传媒领域）被机构视为资金重点尝试方向[6] - 阿里巴巴AI算力叙事对资金保持较强吸引力 自主可控预期持续受市场关注[6]

然而目前大部分工业机器人仍属于传统自动化设备，按照预设程序执行固定动作。一旦环境发生变化——比如零件位置偏移或形状略有不同——就需要人 工重新编程。物理AI机器人则可以自主适应这些变化，通过实时感知和决策来完成任务。 这其中，由传统工业机器人升级到物理AI所带来的增长，正是阿里和英伟达合作的根本。不过在此之前，我们需要了解一个问题，什么是物理AI？ A 如果非要用一句话来概括什么是物理AI，那就是一个让人工智能从屏幕里走出来，真正进入物理世界的技术。 举个简单的例子：传统AI可以识别出一个杯子，并告诉你这是什么；而物理AI不仅能识别杯子，还能判断杯子的重量、材质，计算出抓取它需要多大的 力度，以及如何避免打翻里面的液体。这种差异决定了两者的应用场景完全不同。 黄仁勋强调，PhysicalAI的核心在于将物理规律与人工智能技术相结合，通过整合真实物理规则来优化AI生成的内容，使其更符合现实世界的逻辑与规 律。物理AI，顾名思义就是物理+AI，也就是人工智能反馈的内容要符合物理规律。 物理AI这个概念并非一夜之间出现，而是英伟达经过多年技术积累和战略布局的结果。早在2021年，英伟达就开始在GTC大会上提及 物理 ...

投资行动 - 方舟投资四年来首次建仓阿里巴巴 金额达1630万美元 [1][3] - 建仓当天阿里美股触及2021年来最高点 年内累计涨幅接近翻倍 [2] - 此次建仓代表明确的策略转向而非技术性回补 [4] 投资逻辑 - 投资核心在于技术创新而非市场故事 重点关注AI战略全面提速 [5][6][8] - 阿里云提出"全栈AI服务商"定位 季度收入同比大涨26%至333.98亿元 [10] - AI相关产品收入连续8个季度保持三位数增长 [10] - 积极推进三年投入超过3800亿元的AI基础设施建设 [11] 技术布局 - 推出万亿参数模型Qwen3-Max直接对标GPT-4 [12] - 推出多模态模型Qwen3-Omni同时理解语音文字图像 [12] - 与英伟达展开深度合作 重点在软件集成而非芯片 [12] - 在巴西法国荷兰建设数据中心支持全球企业部署AI [13] - 开源超300款模型累计下载超6亿次全球第一 [17] - 基于通义千问衍生的模型已超17万个形成全球最大开源模型矩阵 [17] 投资理念 - 关注五年增长确定性 要求年复合回报15% [26][28] - 投资标的需要具备独特数据源 如特斯拉道路驾驶数据等 [19][20] - 创始人亲自下场主导AI战略实施 [21][24] - 偏好别人未关注但方向正确的项目 [30] 中美AI发展对比 - 中国AI通过开源进步更快 已在金融制造汽车等领域大规模应用 [17][22] - 美国经历GPU投资热潮但投入未必能转化为实际应用 [22] - 中美差异在于AI从概念展示转向实际应用的意愿程度 [22] 商业化进展 - 工商银行基于通义千问推出商户智能审核助手展现业务价值 [25] - 网易利用Qwen3-coder等模型使游戏研发提效50% [25] - 百炼平台企业级Agent月均创建量达8.4万个 单月最高突破9.8万 [25]