人工智能发展愿景 - 实现通用人工智能AGI已是确定性事件 但只是起点 终极目标是发展出能自我迭代 全面超越人类的超级人工智能ASI [1][5] - AGI将人类从80%日常工作中解放出来 ASI将创造超级科学家和全栈超级工程师 以指数级速度解决医学难题 新材料 可持续能源 气候问题甚至星际旅行 [5] 三阶段演进路线 - 第一阶段智能涌现：AI通过学习海量人类知识具备泛化智能 已逼近人类各学科测试顶级水平如国际数学奥赛金牌 [3][7] - 第二阶段自主行动：AI掌握工具使用和编程能力以辅助人 这是行业当前所处阶段 正快速渗透物流 制造 软件 商业 生物医疗 金融 科研等几乎所有行业 [3][7][8] - 第三阶段自我迭代：AI通过连接物理世界并实现自学习最终超越人 需要直接从物理世界获取更全面原始数据 通过自主学习实现模型升级迭代 [3][9][11][12] 战略路径与基础设施投入 - 通义千问坚定开源开放路线 致力于打造AI时代的Android 已开源300多款模型 全球下载量超6亿次 衍生模型超17万个 [3][15][20] - 构建作为下一代计算机的超级AI云 为全球提供智能算力网络 未来全世界可能只会有5-6个超级云计算平台 [3][17][18] - 积极推进三年3800亿AI基础设施建设计划 将持续追加更大投入 2032年全球数据中心能耗规模较2022年提升10倍 [3][21] 行业发展趋势与数据 - 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 Tokens消耗速度两三个月翻一番 [4] - 最近一年全球AI行业投资总额超4000亿美元 未来5年累计投入将超4万亿美元 是历史上最大算力和研发投入 [4] - 未来自然语言就是AI时代源代码 任何人用母语就能创造Agent 可能有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作 [8][9] 技术架构变革 - 大模型是下一代操作系统 将替代现在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 具备持久记忆 端云联动 可随时更新参数自我迭代 [15] - 数据中心计算范式从CPU为核心转向以GPU为核心 需要更稠密算力 更高效网络 更大集群规模 [18] 阿里云战略定位 - 定位全栈人工智能服务商 提供世界领先智能能力和全球AI云计算网络 [20] - 运营中国第一 全球领先AI基础设施和云计算网络 自研核心存储系统 网络架构 计算芯片 [20] - 提供一站式模型服务平台百炼 支持模型定制化和Agent快速开发 提供AgentBay运行环境 灵码/Qoder等开发者套件 [20]

人工智能发展路径 - 实现通用人工智能AGI已是确定性事件 但只是起点 终极目标是发展出能自我迭代 全面超越人类的超级人工智能ASI [1] - 通往ASI的三阶段演进路线：第一阶段智能涌现 AI通过学习海量人类知识具备泛化智能 第二阶段自主行动 AI掌握工具使用和编程能力以辅助人 这是行业当前所处阶段 第三阶段自我迭代 AI通过连接物理世界并实现自学习 最终实现超越人 [3][4][5] - 全球AI行业投资总额已超过4000亿美元 未来5年累计投入将超过4万亿美元 这是历史上最大的算力和研发投入 [6] 阿里云战略布局 - 阿里云作为全栈人工智能服务商 通过两大核心路径实施AI战略：通义千问坚定开源开放路线 致力于打造AI时代的Android 构建作为下一代计算机的超级AI云 为全球提供智能算力网络 [5] - 积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划 并将持续追加更大投入 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 [5][25] - 通义千问开源300多款模型 覆盖全模态全尺寸 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 [24] 技术演进趋势 - 大模型是下一代操作系统 将替代现在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 [18] - 自然语言是AI时代编程语言 Agent就是新软件 Context是新Memory 大模型通过MCP接口连接各类Tools和Agent [18] - 数据中心计算范式从CPU为核心的传统计算 加速转变为以GPU为核心的AI计算 需要更稠密算力 更高效网络 更大集群规模 [22] 应用场景拓展 - AI将渗透到物流 制造 软件 商业 生物医疗 金融 科研等几乎所有行业领域 [11] - 未来可能有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作 对真实世界产生巨大影响 [12] - Token消耗速度两三个月就翻一番 Token就是未来的电 驱动千行百业每天的工作 [6][24] 基础设施需求 - 超级AI云需要充足能源 全栈技术 数百万计GPU和CPU 协同网络 芯片 存储 数据库高效运作 [22] - 未来全世界可能只会有5-6个超级云计算平台 [22] - 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 是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级AI云计算平台之一 [24]

今天，类似的故事似乎正在中国市场重演 ——主角是阿里巴巴。 纵观商业史，依靠成功的自我革命来摆脱困境、重返巅峰的企业屈指可数。 90年代IBM的"大象跳舞"和2014年后微软的"云转型"，便是两个标志性事 件，它们证明了一家巨头在增长失速后，依然有能力完成自我重塑。 资本市场的反应最为直接。在经历了漫长的调整期后，阿里股价近期再度拉升，创下自 2021年8月以来的新高。这轮上涨背后，是市场对其AI战略价值 的重新定价——从持续超预期的云业务财报，到通义大模型的高频迭代，再到关于其自研AI芯片的最新风声，一系列信号正共同支撑起一个新的估值叙 事。 但在这轮估值重塑中，一个更底层的核心事实远未被市场充分认知： 阿里巴巴不仅是全球四朵 "超级AI云"中唯一的中国公司，更是其中少数采取"全栈自研"路径的公司——即在AI芯片、云计算平台和基础大模型三个核 心层面均追求顶尖自研能力，与谷歌形成了战略上的跨洋呼应。 | | | 全球四朵"超级AI云" | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | 对比维度 | 谷歌-美国 (Google) | 阿里巴巴-中国 (Alibaba) | 微软- ...

阿里巴巴AI战略定位 - 阿里巴巴成为全球四朵"超级AI云"中唯一的中国公司 采取全栈自研路径 在AI芯片 云计算平台和基础大模型三个核心层面追求顶尖自研能力[4] - 公司股价创2021年8月以来新高 市场对其AI战略价值重新定价 基于云业务超预期财报 通义大模型高频迭代和自研AI芯片进展[3] AI竞赛范式转变 - AI竞赛从"模型竞赛"转向全栈技术体系竞争 模型能力正快速平台化 高质量开源模型使顶尖AI能力成为普惠基础设施[5] - 竞赛胜负取决于迭代速度和成本效率两个核心变量 需要构建垂直整合的AI全栈技术体系[6] 超级AI云四大要素 - 千亿级资本投入：阿里巴巴宣布未来三年投入3800亿元建设云和AI基础设施 超过去十年总和 过去四个季度已投入超1000亿元[6][10] - 百万级集群云计算能力：为大规模并行训练提供计算环境 决定模型迭代速度上限[7] - 世界级基础大模型：通义千问Qwen衍生模型数量突破17万 成为全球第一AI开源模型[12] - 自主AI芯片布局：实现软硬件协同设计 降低推理成本 构筑长期成本优势[8] 全球竞争格局 - 全球IaaS市场由亚马逊AWS 微软Azure 阿里云和谷歌云主导 合计份额近80% 阿里云是唯一进入第一梯队的中国公司[10] - 美国三大科技巨头（谷歌 微软 亚马逊）和中国阿里巴巴形成全球四大"超级AI云"格局[10] 战略路径分化 - 微软和亚马逊采用"云+生态"模式：通过资本注入与OpenAI/Anthropic形成战略同盟 但存在协同效率和战略稳定性挑战[11] - 谷歌和阿里巴巴选择"全栈自研"模式：通过对AI芯片 云计算平台和基础大模型的端到端自研 实现更快创新迭代和更优成本结构[12] - 全栈自研模式已显现业绩增长：谷歌云收入增速从28%加速至32% 阿里云收入增速从18%大幅攀升至26%[12] 中国AI产业进展 - 中国开源模型技术表现优异 通义千问Qwen和DeepSeek等模型通过庞大开发者生态影响全球AI技术范式[13] - OpenAI2025年8月宣布开源两款核心模型 被认为是对中国开源力量的直接回应[13] - 完整全栈AI能力成为将开源优势转化为系统性产业优势的关键 需要自研芯片 云计算平台和基础大模型的垂直整合能力[13]