核心观点 - 阿里云在云栖大会上展示了AI技术在多个具体场景的应用 包括珊瑚礁生态监测、视障辅助、机器人开发和农牧场管理 强调技术向善和普惠价值 [1][3] - 公司不追逐单一"杀手级应用" 而是通过构建"模型+工具+场景"的闭环 推动AI与物理世界交互能力的升级 [4][5] - 阿里巴巴集团CEO提出"ASI（超级人工智能）"蓝图 将大模型定义为下一代操作系统 超级AI云为下一代计算机 并进行了全栈技术升级 [7][9][11] - 阿里云战略从技术输出转向生态共建 通过开发者平台和产业合作挖掘AI应用价值 目标成为全栈人工智能服务商 [14][16][18] AI场景应用案例 - 通义千问VL多模态大模型应用于珊瑚礁生态监测 将人工分析时间从18.6小时压缩至12小时 处理20多T水下影像数据 [1] - 瞳行科技利用AI语音交互技术为视障用户提供沟通渠道 [1] - UP主张子豪通过通义大模型实现低成本机器人开发 支持C++、Python等多种编程工具 [1] - 铁骑力士使用通义千问VL多模态大模型提升养殖场生物安全风险识别能力 管理8000多个摄像头监控数据 [3] 技术战略与布局 - 通义千问Qwen3-Max模型具备顶级智力和推理能力 Qwen3-VL在32项核心能力测评中超过Gemini-2.5-Pro和GPT-5 [11] - 通义万相（视觉）和通义百聆（听觉）升级 强化AI感知能力 [11] - Agent开发框架完善Tool Use能力 使AI具备工具使用和复杂任务执行功能 [11] - 阿里云推出以GPU为核心的全新AI原生计算架构 覆盖从模型制造到生态构建的全链条 [11][13] 生态建设与商业模式 - 超过20万开发者在阿里百炼平台开发80多万个Agent 利用阿里云AI基础设施和Qwen模型能力 [16] - 公司支持ISV生态伙伴开发产业级产品 推动中国AI应用在不同维度的生态发展 [14] - 基础模型能力同质化背景下 阿里云从技术输出方转型为生态共建者和价值发现者 [14]

西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 老天奶，奥特曼对GPT的谈论，都跨越好几代来到 GPT-8 了！ 最近他在一档节目上，和 量子 计 算奠基人 戴维・ 多伊奇 （David Deutsch） 展开对话，针对两人存在分歧的" AI能否发展为具备意识的 超 级智能 "议题，奥特曼搬出GPT-8来试图说服多伊奇： GPT- 8 搞懂了量子 引力 ，还能跟你讲述它是如何做到的——比如它当时在思考哪些问题、为什么决定研究这个领域。但它呈现出的内 容，看起来依然只是语言模型的输出，可它确实真的解决了量子引力的问题。那到时候你会认可它吗？ 这段对话吸引了不少网友讨论，有网友认为两人的对话表明AGI （通 用人 工智能 ） 定义标准模糊、目标不断变化，根本无法衡量： 有人可能会争辩说，我们很快就会超越它，并将目光投向ASI （超级人工智能） 。 所以，两人究竟是怎么说的呢？ 完整对话整理 节目中，主持人先是问奥特曼" 你最爱的书真的是戴维・多伊奇写的《无穷的开始》吗？ "，奥特曼做出了肯定回答，接着解释了为什么喜欢 这本书： 即使你没有读完整本书，前四五十页就已经非常精彩了。我觉得它极度乐观地解释了，哪怕 ...

Key Points 云栖大会上，吴泳铭提出ASI（超级人工智能）的技术发展的三个阶段，分别是涌现智能、自主行动和自主学习； 目前我们处于第二阶段，第三阶段需要模型能够自己为自己的升级迭代，不仅学习人类归纳的知识，还要自己学习归纳出新知识； 未来的AI时代中，家庭、工厂、公司，都会有众多Agent和机器人，甚至未来每个人可能「都需要使用100张GPU芯片为我们工作」； 在他的框架中，阿里云将成为AI时代的计算机，千问模型是跑在这台超级计算机上的操作系统； 为此，阿里在3年3800亿元AI基础设施预算外，还要追加投入； 「开源+全栈研发能力」目前仍是阿里云的护城河，但如果仅以token消耗为维度来计算，火山引擎已超过阿里云。 在资本市场，有想法往往比有结果值钱。 阿里巴巴已经两次证明了这一点。一次是8月29日，它发布了2025年第二季度财报（2026财年第一财季，截至2025年6月30日），阿里中国电商集团经调整 EBITA同比下降14%，经营利润同比下降3%，且新增饿了么、淘宝闪购、飞猪等业务，但公司股价不跌反涨——拐点是财报发布后的电话会上，阿里巴 巴集团CEO吴泳铭和阿里中国电商集团CEO蒋凡给出了阿里巴 ...

今年的云栖大会，规格与热度均比往年要高不少。所有人都带着焦虑，来这里探寻打开AI时代的钥匙，阿里云也不负众望，交出了高分答卷： 也不难发现，不论是在吴泳铭、阿里云智能首席技术官周靖人的主题演讲上，抑或是行业分论坛上，Agent智能体均是高频词汇。事实上，在全球范围内， Agent均已被视作AI落地的关键载体，这是科技巨头们的新共识，而阿里云也已显露出了饱和式投入的决心。 在主题演讲中，吴泳铭表示，未来可能会有超过全球人口数量的Agent（智能体）和机器人，和人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在阿里云的价值 观中，智能体正是连接数字世界与真实世界的最佳载体。 基础模型层面，丢出由Qwen3-Max领衔的7款通义大模型"核弹"，在智能水平、Agent工具调用和Coding能力、深度推理、多模态等方面实现多项突 破，其中Qwen3-Max核心性能超越GPT-5。 技术愿景层面，阿里集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭提出了"ASI（超级人工智能）"的愿景，而AGI只是ASI的起点，其认为AI时代大 模型将是下一代操作系统，超级AI云是下一代计算机。 应用落地层面，阿里云旗下一站式模型服务和Agent开 ...

Token就是未来的电。 吴泳铭是一个极少出现在聚光灯之下的CEO。 执掌阿里巴巴两年以来，他极少发声，也未接受过任何一家媒体的专访。综合多方信息，可以拼凑出一个更立体的形象：他是阿里"第一个程序员"，亲手 写下了公司早期的大量代码；他一手建立"阿里妈妈"这一现金牛业务，首次将算法大规模应用于电商；昆仑万维CEO方汉评价他"是个猛人"。他在内部自 嘲为"中年码农"，说自己最大的爱好就是在家里折腾各种数码产品。 这种公众形象上的低调，在2025年9月的云栖大会上被短暂打破。他用一场20分钟的演讲，系统性地向外界展示了他对AI未来的判断。他认为，AGI（通 用人工智能）的实现已是确定性事件，但这并非终点，而是全新的起点。AI将迈向能自我迭代进化的ASI（超级人工智能），它会以指数级的速度推动科 技的飞跃。 在吴泳铭的设想中，未来自然语言就是AI时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的Agent。"未来会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。在这个过程中，AI就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。" 基于此，他阐述了阿里的两个核心选择：其一，通义千 ...

超级智能发展路径 - 超级智能是超越AGI和人类通用能力的更高维度AI发展方向，Meta等头部公司正投入巨资追求这一目标 [1][3] - OpenAI CEO认为构建超级智能是工程问题而非科学问题，暗示已有可行路径 [1][3] - Meta研究员质疑当前主流LLM+RL路径的有效性，认为无法实现超级智能 [1][2] 技术实现争议 - 构建超级智能的三种可能路径：纯监督学习(SL)、人类验证的强化学习(RL)、自动验证器的RL [2] - 当前LLM在训练分布内任务表现持续提升，但难以发展为单一超级智能模型 [2][34] - 文本数据具有特殊价值，非文本数据(图像/视频等)尚未证明能提升模型整体性能 [6][7] 数据与规模挑战 - 互联网文本数据面临枯竭风险，行业正全力挖掘剩余数据(如转录YouTube视频) [8][19] - 模型规模扩展遭遇硬件和电力瓶颈，部分公司尝试分布式训练甚至收购核电站 [18][19] - 参数规模突破10^19的假设难以实现，当前最大模型约千亿参数级别 [17][18][19] 学习方法比较 - 监督学习(SL)面临规模扩展极限，未来3-4年可能仅能扩展10倍 [19][20] - 强化学习(RL)存在冷启动问题，需结合SL解决 [22][23] - RLVR(可验证奖励强化学习)成为新方向，OpenAI已展示在数学题上的成功案例 [32][33] 行业竞争格局 - Meta建立秘密"超级智能"实验室，投入数十亿美元资金 [3] - OpenAI、Anthropic和Google DeepMind均公开超级智能研发目标 [3] - 行业可能进入RL任务集军备竞赛，争夺最优训练环境设计 [33]