核心战略方向 - 阿里云将通义千问定位为AI时代的Android 坚定走开放路线 致力于成为下一代操作系统 与全球开发者共建AI应用生态 [1] - 公司判断大模型将取代传统OS 成为连接用户 软件与AI计算资源的中间层 未来自然语言将成为AI时代的编程语言 Agent将成为新软件形态 [13] 开源生态进展 - 通义千问开源模型矩阵全球下载量超6亿次 衍生出超过17万个模型 成为全球最受欢迎的开源模型之一 [1] - 通过开源策略 目标将开发者规模从数千万扩展至数亿 让用户能用自然语言创造满足自身需求的智能体 [1] 基础设施投入 - 公司积极推进三年3800亿元的AI基础设施建设计划 并持续追加更大投入 [20] - 为迎接ASI时代 预计到2032年全球数据中心能耗规模将是2022年的10倍 [2][20] - 正在打造AI超级计算机 提供从自研芯片 网络 存储到模型 平台的全栈人工智能服务 [2][18] 技术演进路径 - AI发展将经历三阶段：智能涌现（学习人） 自主行动（辅助人） 自我迭代（超越人） [6][8][11] - 当前处于自主行动阶段 AI具备Tool Use能力 可连接数字化工具完成真实世界任务 [7] - 未来突破需依赖真实世界全量原始数据获取及Self-learning自主学习能力 [9][11] 市场前景预期 - 全球AI行业最近一年投资总额超4000亿美元 未来5年累计投入将超4万亿美元 [3] - AI Chatbot成为人类史上用户渗透率最快的功能 行业渗透速度超过历史上所有技术 [3] - Token消耗量每两三个月翻一番 未来AI能力将以Token形式在云计算网络上输送 [3][17] 产品服务体系 - 通义千问开源300多款模型 覆盖全模态全尺寸 提供一站式模型服务平台百炼及Agent开发运行环境 [17] - 阿里云运营中国第一 全球领先的AI基础设施和云计算网络 具备软硬件垂直整合能力 [17] 行业变革影响 - 大模型将"吞噬"传统软件形态 未来几乎所有计算交互将由大模型产生的Agent完成 [13] - 模型部署方式将多样化 运行于所有计算设备并具备持久记忆能力 端云联动 [14] - 计算范式从CPU为核心转向以GPU为核心的AI计算 需要更稠密算力与更大集群规模 [15] 未来协作模式 - 未来每个人可能需要100张GPU芯片工作 Agent和机器人数量或超过全球人口 [8][22] - ASI将指数级放大人类智力杠杆 使10小时产出产生十倍百倍效益 [22] - AI将成为最重要商品 替代能源地位驱动千行百业工作 [17]