阿里云人工智能战略定位 - 公司首次系统阐释通往超级人工智能的三阶段演进路径 明确阿里云作为全栈人工智能服务商战略定位 [1] - 通用人工智能已是确定性事件但仅是起点 终极目标是实现能自我迭代全面超越人类的超级人工智能 [1] - 愿景背后是阿里云在模型平台基础设施三层架构的全面发力 [1] 三阶段技术演进路径 - 第一阶段智能涌现特征为学习人 大模型通过理解人类知识全集涌现泛化智能与推理能力 [3] - 通义千问Qwen3-Max在AIME 25数学测试中获满分 印证智能涌现成熟度 [3] - 第二阶段自主行动核心为辅助人 是当前行业所处阶段 AI通过工具调用和编程能力与物理世界交互 [4] - 自然语言是AI时代源代码 用户用母语描述需求即可实现自主编写逻辑调用工具操作设备 [4] - 第三阶段自我迭代目标为超越人 AI需直接获取物理世界原始数据并通过自主学习实现模型架构自我优化 [4] - 该阶段需突破数据获取算法架构与能源支撑等多重瓶颈 [4] 全栈人工智能服务能力 - 模型层通过通义家族实现全模态全尺寸覆盖 Qwen3-Max在多项评测中超越GPT-5跻身全球前三 [5] - 通义万相2.5实现音画同步视频生成 通义百聆语音模型下载量超5.6亿次 [5] - 通义模型矩阵已衍生超17万个模型 总下载量突破6亿次 [5] - 平台层通过百炼平台提供模型定制与Agent开发服务 支持企业快速部署智能体 [5] - 夸克推出AI创作平台造点 集成通义万相与Midjourney V7降低视频创作门槛 [5] - 基础设施层提出超级AI云是下一代计算机 未来全球仅会有5-6个超级云计算平台 [6] - 公司凭借自研芯片存储系统与网络架构 成为中国唯一具备全栈自研能力的云厂商 [6] 资源投入与基础设施规划 - 为支撑超级人工智能算力需求 计划至2032年将数据中心能耗规模提升10倍 相当于新增数千亿级算力投入 [6] - 通过3800亿AI基础设施投入及10倍算力扩容为超级人工智能奠基 [4] 行业竞争格局与市场地位 - 全球仅阿里与谷歌同时具备大模型云计算与芯片三层能力 [6] - 优势在于全栈自研与联合创新 在模型即服务领域提前布局实现模型与云平台深度耦合 [6] - 中国500强企业中约70%已采用生成式AI 其中53%使用阿里云服务 [6] - 计入开源私有部署数据后实际渗透率更高 [6] 技术挑战与发展瓶颈 - 当前AI在工具调用与复杂推理上已有突破 但距自我迭代仍需解决原始数据获取多模态记忆自主反馈等难题 [7] - 网络延迟能源效率等基础设施挑战将制约AI规模化落地 [7] 产业生态与开发者战略 - 开源策略使公司成为全球开发者生态最活跃的AI平台之一 [5] - 开源策略成为争夺全球开发者关键 [6] 应用场景与合作伙伴 - 与英伟达合作推进具身智能落地 逐步实现从数字世界向物理世界渗透 [4] - 通过Vibe Working模式使AI成为超级助手 未来每个个体可能调度上百个Agent实现十倍百倍产出杠杆 [8]