AI发展愿景与战略路径 - 阿里巴巴CEO吴泳铭认为AI的终极方向是能够自我迭代、全面超越人类的超级人工智能（ASI），其演进将经历"智能涌现"（学习人）、"自主行动"（辅助人）和"自我迭代"（超越人）三个阶段 [1] - 目前AI正通过掌握Tool Use和Coding能力走向真实世界执行复杂任务，未来当AI连接物理世界全量原始数据并实现自我学习时将出现早期超级人工智能 [1] 阿里巴巴AI战略核心 - 通义千问坚定选择开源路线，已开源超过300款模型，衍生模型数量超过17万个，通过构建开发者生态掌握AI应用层入口 [2] - 阿里云作为全球全栈AI服务商，将构建作为"下一代计算机"的超级AI云，提供从底层芯片到上层模型的一体化服务 [2] - 公司判断全球未来可能只有5-6家超级AI云平台能够提供充足能源和全栈技术 [2] AI基础设施投入规划 - 阿里巴巴积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划并持续追加更大投入 [2] - 为迎接ASI时代，对比2022年GenAI元年，2032年阿里云全球数据中心能耗规模将提升10倍 [2] AI发展现状与趋势 - AI智力在几年内从高中生水平提升到博士生水平，能获得国际IMO金牌 [3] - AI Chatbot是人类有史以来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] - Tokens消耗速度每两三个月翻一番，最近一年全球AI行业投资总额超过4000亿美元 [3] - 未来5年全球AI累计投入将超过4万亿美元，是历史上最大的算力和研发投入 [3] ASI阶段演进路径 - 第一阶段"智能涌现"：AI通过理解全世界知识集合具备泛化智能能力，已逼近人类各学科测试顶级水平 [6] - 第二阶段"自主行动"：AI具备在真实世界中行动的能力，可拆解复杂任务并使用制作工具 [6] - 第三阶段"自我迭代"：AI连接真实世界全量原始数据并实现自主学习，将超越人类智能 [9] 关键技术突破点 - Tool Use能力使AI能连接所有数字化工具完成真实世界任务，像人类一样调用外部软件和物理设备 [7] - Coding能力提升帮助AI解决更复杂问题并将更多场景数字化，是通往AGI的必经之路 [7] - 自然语言将成为AI时代的源代码，任何人用母语就能创造自己的Agent [8] 数据获取与学习机制 - AI需要直接从物理世界获取更全面、更原始的实时数据，而非仅依赖人类归纳的二手数据 [10] - 通过端到端训练方法直接从原始数据中学习，如新一代自动驾驶技术所示范的模式 [11] - Self-learning自主学习使AI能为自己模型升级迭代搭建训练基础设施，实现持续优化和参数调整 [12] 行业变革与基础设施 - 大模型是下一代操作系统，将替代现有OS地位，成为承载用户、软件与AI计算资源交互调度的中间层 [14] - 模型部署方式将多样化，运行在所有计算设备中并具备可持久记忆和端云联动能力 [15] - 数据中心计算范式正从CPU为核心转向以GPU为核心的AI计算，需要更稠密算力和更大集群规模 [18] 阿里云战略定位 - 阿里云定位为全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和全球AI云计算网络 [20] - 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 [20] - 阿里云正在打造同时拥有最领先AI基础设施和最领先模型的AI超级计算机 [21] 人机协作前景 - 未来每个家庭、工厂和公司都将有众多Agent和机器人24小时服务，每个人可能需要使用100张GPU芯片 [24] - ASI将指数级放大人类智力杠杆，使10小时产出乘以十倍甚至百倍的效果 [24] - 技术革命解锁生产力后将创造更多新需求，人类将变得比历史上任何时候都更强大 [24]