市场扩张和合作 - 亚信科技全资附属公司与阿里云签订能力中心合作合同[3] - 亚信科技是阿里云政企“星河计划”人工智能生态联盟重要成员[4] 合作潜在机会 - 与阿里云合作预期为亚信科技拓展AI大模型交付等新业务创造潜在增长机会[4] 阿里云客户情况 - 阿里云服务全球200多个国家和地区数百万客户[4] - 阿里云为超一半A股上市公司及80%中国科技创新企业提供服务[4]

文章核心观点 - Token是未来的电 类比AI计算资源如同电力系统般的基础设施角色[1][4] - 阿里巴巴全面转型为AI公司 以AI驱动为核心战略 聚焦电商和AI+云两大方向[13][14][18] - AI演进路径分为三阶段 最终目标是实现自我迭代的超级人工智能(ASI)[7][9][23] AI演进路径与终极愿景 - AI发展分为三阶段：学习人(过去) 辅助人(现在) 自我迭代超越人(未来)[7] - 当前关键在工具使用能力(Tool Use) 连接数字与物理世界[7] - 未来自然语言成为AI时代源代码 每个人可创造Agent 数量超全球人口[8] - ASI需突破两门槛：连接真实世界全量原始数据 实现自主学习(Self-learning)[9] - 2032年阿里云数据中心能耗规模较2022年提升10倍 为ASI时代做准备[4][23] 阿里巴巴战略选择与投入 - 通义千问选择开源路线 目标成为下一代操作系统[4][11] - 阿里云定位"超级AI云" 全球仅5-6家能承载海量计算需求[11] - 三年投入3800亿元建设AI基础设施 超过去十年总和[4][16] - 推动"公共云优先"战略 收缩项目制订单 聚焦可规模化AI电网模式[15] - 全栈自研垂直整合 覆盖AI芯片 云计算平台 基础大模型三大核心层[20] 技术成果与市场表现 - 通义开源300余个模型 覆盖全尺寸全模态 全球下载量突破6亿次[17] - 衍生模型17万个 服务超100万家客户 中国企业级大模型调用市场占比第一[17] - 服务中国90%国家级及大型国有银行 全球前十手机品牌中九家深度合作[17] - 阿里云收入增速从2%提升至26% 股价最高涨幅超75%达148美元[16][17] - 支撑中国95%车企智能座舱与自动驾驶 通义灵码服务70%中国车企[22] 行业竞争格局 - 全球超级AI云仅AWS 微软云 谷歌云 阿里云四家拥有入场券[20] - 竞争焦点从模型智能转向全栈技术体系 比拼迭代速度与成本效率[20] - 阿里选择与谷歌类似的垂直整合路径 实现底层算力到上层应用全面赋能[20][22]

吴泳铭是一个极少出现在聚光灯之下的CEO。 基于此，他阐述了阿里的两个核心选择：其一，通义千问选择开源路线，希望成为下一代操作系统；其二，阿里云要成为"超级AI云"，因为未来的 商业模式就像电力系统，"Token就是未来的电"。 为支撑这一宏大愿景，吴泳铭表示，阿里巴巴正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。根据远期规划，为了 迎接ASI时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。 这场演讲，是他少有的高调表达，为理解他上任后700多天的所有决策，提供了一个清晰的视角。 1.终极思考：通往ASI的三级火箭 在他看来，实现一个具备人类通用认知能力的AGI，只是AI发展的一个阶段。AI的终极形态，将是能够自我迭代、超越人类智能的ASI。它将可能创 造出一批"超级科学家"和"全栈超级工程师"，以指数级的速度去解决今天人类难以攻克的科学问题，比如新药研发、新材料和可持续能源。 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 ...

阿里云AI战略与愿景 - 公司提出超级人工智能（ASI）发展目标，超越AGI成为新方向 [4] - 公司CEO吴泳铭定义大模型为下一代操作系统，将吞噬软件并允许自然语言创造无限应用 [3] - 超级AI云被定义为下一代计算机，公司目标建立全球智能算力网络 [3] 技术产品发布 - 推出七款新模型包括旗舰模型Qwen3-Max（预训练数据36T tokens/超万亿参数）、Qwen3-Next（80B参数/仅激活3B）、Qwen3-VL（视觉编程能力）、Qwen3-Coder（代码生成）、Qwen3-Omni（多模态）、Wan2.5-preview（文生视频）和通义百聆（语音合成） [6] - Qwen3-Next训练成本较密集模型下降超90% [6] - 旗舰模型Qwen3-Max在LMArena排行榜位列全球前三 [9] 开源生态与市场地位 - 通义大模型全球下载量突破6亿次，衍生模型超17万个 [10] - 公司为国内开源最激进巨头，模型生态建设获实际回报 [9] - 中国AI云市场2025年上半年规模达223亿元，公司占比35.8%位列第一 [12] 基础设施与投入计划 - 宣布3800亿AI基础设施建设三年计划 [3] - 全球数据中心能耗规模到2032年较2022年提升10倍 [3] - 阿里云季度收入同比大涨26%，AI相关收入连续8季度三位数增长 [12] 行业竞争与发展趋势 - 全球AI累计投入预计超4万亿美元（未来五年） [13] - 行业进入Agent应用爆发阶段，公司百炼平台模型日均调用量增长15倍 [12] - 技术路线分歧减少，竞争重点转向系统级能力 [13][14]

公司战略与业务发展 - 阿里巴巴云栖大会提出"ASI"（超级人工智能）概念 强调通义千问选择开放开源路线 目标是打造"AI时代的Android系统" [1][4] - 公司宣布在现有3800亿元资本开支基础上进一步加大投入 计划到2032年将阿里云全球数据中心的能耗规模提升10倍 [4] - 阿里云展示超大规模集群、分布式训练、推理加速等能力 首次展出单柜支持144个计算节点的高密度AI服务器和新一代高性能网络架构HPN8.0 [5] 资本市场表现 - 阿里巴巴港股9月24日收涨9.16% 报174.0港元/股 总市值达到3.3万亿港元以上 [1] - 阿里巴巴美股盘前大涨超9% [2] - 南向资金连续26个交易日净增持阿里 截至9月23日持股量达20.13亿股 港股通持股比例升至10.54% [5] 行业影响与生态合作 - 方舟投资旗下ETF向中概股投资约2100万美元 其中买入阿里巴巴金额达1613万美元 [1] - A股市场阿里概念股表现活跃 杭钢股份、中电鑫龙、市北高新等多股涨停 [5] - 中电鑫龙作为阿里平头哥在RISC-V生态中的核心战略伙伴 深度参与玄铁CPU产业落地 双方联合设计激光打印机主控SoC芯片并基于玄铁处理器自主研发AI芯片 [5] 机构观点 - 高盛将阿里巴巴美股目标价从163美元上调至179美元 港股目标价从158港元上调至174港元 维持"买入"评级 调整主要基于对阿里云业务估值的提升及AI驱动云计算算力增长的乐观预期 [6]

微软微流控液冷技术 - 微软开发微流控技术的新型液冷方案 从晶圆层面而非芯片封装层面集成液冷 技术激进但量产可行性未知 [1][3] - 英伟达研发微通道盖板技术 将冷板与芯片封装集成 技术仍处于研发阶段 [3] - 英伟达Rubin可能推出液冷新方案 具体细节未明确 [4] 阿里云资本开支与AI算力投入 - 阿里在云栖大会宣布追加资本开支 在原有3800亿基础上进一步增加投入 [7][9] - 新增资本开支将重点投向AI芯片领域 持续看好国产AI算力发展 [10] - 阿里与海光信息成立合资公司 共同建设11万颗算力芯片的大型集群 海光持股50% 合作从业务协同升级为资本绑定 [11] AI行业发展趋势与投资规模 - AI聊天机器人成为人类发展史上渗透率增速最快的功能之一 [12] - AI模型Token消耗量每2至3个月翻倍 需求快速扩张 [12] - 全球AI领域过去一年投资总额达4000亿美元 未来五年累计投入预计突破4万亿美元 [12] - 通用人工智能目标是将人类从80%重复性工作中解放 超级人工智能可催生超级科学家/工程师推动科技创新 [12] 海光芯片技术进展与应用 - 阿里云2025年Q2已采购海光深算三号DCU支撑通义千问API服务 原计划采购小几万张GPU卡 需求可能进一步增加 [13] - 海光GPU应用从私有云扩展至公有云 覆盖线上大模型一体机等场景 [13] - 海光BW 1000 GPU在FP64精度性能达30 TFLOPS 为国产芯片唯一达到该精度产品 对标英伟达H100 FP32性能60 TFLOPS FP16性能480 TOPS 配备64GB HBM2E显存 适用于超算、汽车碰撞模拟、材料研发等高精度计算场景 售价可能高于10万元 [13] - 海光发布HSL技术 通过异构卡调度提升生态友好度 重点优化CPU高速内存技术 对标英伟达Arm架构Grace CPU与GPU组合 [14] - HSL技术采用开源互联协议 实现跨厂商GPU兼容 解决内存一致性问题并提升CPU-GPU连接效率 推动生态开放 关键落地依赖互联网头部客户采纳 [15] 行业资源与生态 - 英伟达潜在供应商名单在知识星球发布 包含全面数据 [16] - 知识星球每日更新行业信息、投行数据及分析报告 并整理至网盘持续同步 [17] - 提供国产GPU卡资源 性价比高 需通过微信联系并备注姓名与行业 [19]

记者丨 陶力 实习生林欣宜 编辑丨朱益民 视频丨 杨浩凯 9月24日，在2025云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭明确阐述了AI时代下阿里云的核心战 略。 他表示大模型是下一代操作系统，而AI云是下一代计算机。"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。 他宣布，公司正积极推进3,800亿元的AI基础设施建设，并计划追加更大投入。到2032年，阿 里云全球数据中心的能耗规模将比2022年提升10倍。这一目标预示着阿里云算力投入将指数级 增长，为迎接超级人工智能（ASI）时代做准备。 9月24日，阿里巴巴港股全天大涨9.14%，股价创下2021年10月以来新高 ，市值一日暴增近 3000亿。本月该股已累计上涨超四成，年内涨幅接近翻倍。截至发稿，其总市值达到3.32万亿 港元。从美股层面来看，当地时间周一，华尔街明星基金经理"木头姐"凯茜•伍德（Cathie Wood）管理的方舟投资（Ark Investment）也重启对阿里巴巴(BABA.N)持仓，这也是四年来 的首次。 这意味着，美国资本市场也开始重新评估中国龙头科技公司，并展现了对阿里巴巴AI转型方向 和前景的认可。如何从电商巨头 ...

（原标题：狂砸算力基建，OpenAI大动作！） AI巨头正从"模型驱动"迈向"基建驱动"的崭新阶段。 9月24日，OpenAI宣布，为了构建更多的计算能力，OpenAI将与甲骨文、软银在美国新增建设五个大型人工智能数据中心，作为其"星际之 门"（Stargate）计划的关键组成部分，有望在年底前提前实现今年1月提出的10GW算力目标。 根据OpenAI官方披露的信息，这五座新数据中心将分布于美国多个关键地区。其中，与甲骨文合作建设的三处分别位于德克萨斯州沙克尔福德 县、新墨西哥州多尼亚安娜县、以及中西部一个尚未公开的地点，这些数据中心将延续双方在德州阿比林数据中心的"以租代售"模式，甲骨文将 负责基础设施运营，OpenAI以主力租户身份独占核心算力资源。另外两个则是由OpenAI和软银旗下开发太阳能和电池项目的子公司SB Energy负 责运营，选址俄亥俄州洛兹敦与德克萨斯州米拉姆县。 今年1月，OpenAI、甲骨文与软银在特朗普重返白宫第二天即宣布将共建"星际之门"项目，计划今后4年投资5000亿美元，在美国建设支持人工智 能发展的基础设施。近一两个月以来，OpenAI已在挪威、印度等国家宣布建设大规模数据 ...

（原标题：加大AI基建投资，阿里云要做"AI时代的Android"） 21世纪经济报道记者陶力 杭州报道 从电商到云+AI，再到超级人工智能（ASI），在AI战略的全力投入，让阿里巴巴再次回到巅峰。 9月24日，在2025云栖大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭明确阐述了AI时代下阿里云的核心战略。 他表示大模型是下一代操作系统，而AI云是下一代计算机。"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。" （2025云栖大会现场 本报记者 陶力/摄） 他宣布，公司正积极推进3800亿元的AI基础设施建设，并计划追加更大投入。到2032年，阿里云全球数据中心的能耗规模将比2022年提升10倍。 这一目标预示着阿里云算力投入将指数级增长，为迎接超级人工智能（ASI）时代做准备。此前公布的2025财年第二季度财报显示，阿里云智能 集团收入同比增长26%，创下近三年最高增速。公司整体净利润同比增长76%，表明AI投入已开始产生实效。 受到上述信息的刺激，资本市场也给予了积极回应。截至9月24日下午4点，阿里巴巴港股股价上涨超9%，市值一日增加近3000亿港元。 这意味着，阿里 ...

全球AI竞赛格局 - 英伟达计划向OpenAI分阶段注资高达1000亿美元，联手打造电力容量达10吉瓦的超级AI数据中心，相当于800万户美国家庭的用电量 [1] - OpenAI的“星际之门”计划规划电力容量达10吉瓦，支撑的远期算力目标可对标中国当前智能算力总和（90EFLOPS），未来3年还将追加4000亿美元投入 [1] - 阿里集团披露三年3800亿元AI基建计划，今年已启用8个全球数据中心，下半年将覆盖30个地域 [2] 中美技术发展对比 - 中国算力总量达280EFLOPS，位居全球第二，但智能算力为90EFLOPS，与OpenAI“星际之门”项目远期目标相当 [2] - 华为以“一年一代算力翻倍”的节奏构建自主算力生态，昇腾950系列将于2026年推出，昇腾960和970将分别于2027年和2028年发布 [2] - 全球约30%的AI研究人员来自中国，与美国基本持平，但美国在高影响力人才密度上占优，中国百强高被引论文数量仅为美国的62% [3] 中国AI产业现状与挑战 - 业内估算国内GPU需求已突破数百万张，且存在显著产能缺口，未来5年需求或呈指数级增长 [3] - 中国智算中心平均利用率仅30%，部分三四线城市项目利用率甚至不足三成，凸显算力有效应用方面的挑战 [3] - 中国互联网公司AI资本开支占比约28%，美国头部企业约35% [3] 中国市场应用特点 - 政务系统是国产大模型的关键落地场景，以DeepSeek为代表的企业已深度参与政务数字化 [4] - 中国消费者AI认知度超80%，而美国成人对AI技术的认知率约62%，中国在大众普及层面更具优势 [4] - 中国AI应用呈现“普惠化”特征，字节跳动将基础AI API调用价格降至美国同行的1/10-1/20，低成本优势加速技术渗透 [4] 产业投资与政策驱动 - 2024年中国43%的AI风投流向制造业，相比之下美国同领域投资仅占3% [5] - 中国已占据全球制造业近30%的份额，每万名制造业工人工业机器人保有量达322台，位列全球第三 [5] - 国内智算中心建设将以每年40%增速扩张，2030年趋于平稳，2025年中国智能算力规模将增长超40% [5]