行业投资评级 - 报告未明确给出整体行业投资评级 [1] 核心观点 - 国内外算力建设加速推进 海外英伟达计划向OpenAI投资至多1000亿美元用于数据中心建设 首期10GW容量数据中心将于2026年下半年部署 对应GPU数量达400-500万个[3] - 国内阿里巴巴宣布追加AI基础设施投入 当前推进3800亿元建设 规划2032年数据中心能耗规模较2022年提升10倍[3] - AI算力需求驱动半导体细分领域高增长 第四季度DRAM价格预计季增8%-13% HBM供需不平衡加剧[23][25] 市场周度回顾 - TMT板块内电子行业周涨幅3.51%领涨 传媒/计算机/通信分别涨0.63%/-0.02%/-0.28%[3] - 三级子行业中半导体设备/半导体材料/集成电路封测涨幅居前 分别达15.56%/12.30%/6.88%[3] - 个股方面 电子行业聚辰股份周涨51.90% 计算机行业品茗科技周涨44.01% 通信行业永鼎股份周涨23.90%[3][12][13] 行业重要事件：AI模型侧 - 百度发布全球首个中文音视频一体化模型"蒸汽机" 支持无限长度AI视频生成[16] - 阿里巴巴推出Qwen3-Max模型 在LMArena文本排行榜位列第三 超越GPT-5-Chat[16] - 阿里巴巴发布Qwen3-Omni全模态模型 在36项音视频基准测试中22项达SOTA水平[16] 行业重要事件：AI应用侧 - 全球AI投资规模2024年达3159亿美元 预计2029年增至12619亿美元 五年复合增长率31.9%[18] - 生成式AI市场五年复合增长率达56.3% 2029年规模预计6071亿美元 占AI总投资的48.1%[18] - 2024年中国人工智能产业规模超9000亿元 同比增长24% 企业数量超5300家[19] 行业重要事件：AI算力侧 - 英伟达与OpenAI合作建设10GW数据中心 首期投资2026年下半年启动 采用Vera Rubin系统[3][23] - 阿里云发布自主研发磐久128超节点AI服务器 单柜支持128个AI计算芯片 推理性能提升50%[23] - 美光科技指出HBM需求增长显著 2026年出货量增速预计超整体DRAM[23] 公司公告 - 紫光股份800G光模块已批量发货[25] - 顺络电子AI服务器相关订单饱满 业务快速增长[25] - 长川科技前三季度净利润8.27-8.77亿元 同比增长131%-145%[27]

9 月 24 日的云栖大会，阿里宣布通义千问 Qwen3-Max 达到"超万亿参数"规模，训练数据量高达 36T tokens。周靖人称它是"通义家族最强"。这是国产 大模型第一次，正式站在"万亿级"的门槛上。 这次发布会之所以格外受关注，是因为"万亿"这个词本身的象征意义。在 AI 发展史上，每一次参数数量的跨越，都会被视作行业新纪元的标志：从 GPT-2 的 15 亿参数，到 GPT-3 的 1750 亿参数，再到 GPT-4 被推测接近万亿。 如今，国内厂商第一次在舞台上宣布"我们也有万亿"，这不仅是一次产品升级，更是一次"地位宣言"。 资本市场的推力最直接。2024 年，国内超过 50 家大模型公司融资总额突破 300 亿元。投资人最敏感的指标不是你能否落地，而是你是否能在技术指标 上追平国际巨头。参数数值，成了最能"安抚市场"的语言。于是，"万亿"成了过关口令，谁没到万亿，谁就可能被贴上"二线"的标签。 企业客户也加了一把火。在采购逻辑里，模型越大，意味着越靠谱。很多需求被天然等同于"只有万亿才行"：跨语种客服、动辄 20 万字的合同审查、 跨行业知识整合等等。哪怕实际差距只是 92% 与 93% ...

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]

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]

投资评级 - 维持优于大市评级 [2][4][18] 核心观点 - 阿里巴巴定位为全栈人工智能服务商 加大AI基础设施建设投入 计划到2032年将全球数据中心能耗规模较2022年提升10倍 [1][3][6] - AI行业投资总额已超4000亿美元 未来5年全球AI累计投入将超过4万亿美元 [5] - 阿里云具备全栈AI技术能力 覆盖芯片 服务器 网络等基础设施 模型能力领先 [3][6][13] - 公司提出两大战略判断：大模型是下一代操作系统（选择开源路线） 超级AI云是下一代计算机 [3][5] - 加速出海计划 在巴西 法国和荷兰开设首批数据中心 并扩大在墨西哥 日本等五个国家的业务 [3] 模型能力 - 发布7款模型 其中Qwen3-Max性能位列全球第三 超越GPT-5-Chat [9][11] - Qwen3-Next架构采用混合注意力机制和高稀疏度MoE结构 训练成本较密集模型Qwen3-32B降低超90% 长文本推理吞吐量提升10倍以上 [11] - Qwen3-VL支持256K token上下文长度 可扩展至100万token 能理解2小时视频 [11] - Qwen3-Omni在36项音频基准测试中获32项开源SOTA和22项总体SOTA 超越Gemini-2.5-Pro和GPT-4o [12] - 通义万相Wan2.5支持10秒1080P视频生成 实现音画同步 [16] - 语音大模型通义百聆包含Fun-ASR和Fun-CosyVoice 提供上百种预制音色 [16] 基础设施 - 自研磐久128超节点AI服务器 单柜支持128个AI计算芯片 推理性能提升50% [13] - 新一代高性能网络HPN 8.0 存储带宽800Gbps GPU互联带宽6.4Tbps 支持10万卡GPU集群 [13] - 分布式存储CPFS单客户端吞吐提升至40GB/s 对象存储OSS向量数据库成本降95% [14] - 与英伟达合作Physical AI 缩短具身智能和辅助驾驶应用开发周期 [14] 开发者生态与Agent - 百炼平台模型日均调用量增长15倍 已有超20万开发者开发80多万个Agent [17] - 发布Agent开发框架ModelStudio-ADK和低代码平台ModelStudio-ADP [17] - 升级无影AgentBay 推出个人计算产品无影Agentic Computer [17] 财务预测 - 上调2026-2028财年收入预测至10661/11888/13014亿元 调整幅度+0%/1%/1% [4][18] - 上调经调整净利润预测至1267/1672/1960亿元 此前为1266/1670/1938亿元 [4][18] - 预计云收入增速提升 全栈自研和海外业务占比提高有望改善利润率 [4][18]

投资评级 - 维持"买入"评级 目标价228美元/股 较当前股价176美元存在29%上行空间 [3][8][10] 核心观点 - 阿里巴巴战略定位升级为"全栈人工智能服务商" 目标成为全球仅存的5-6家超级AI云平台之一 [10] - 持续加大AI投入 以通用人工智能（AGI）为起点 以自我迭代、全面超越人类的超级人工智能（ASI）为终极目标 [2][10] - 三年计划投入3800亿元建设AI基础设施 预计将持续追加投入 全球数据中心能耗规模2032年将较2022年提升10倍 [10] - 通义大模型生态影响力领跑全球 累计下载量突破6亿次 衍生模型数量达17万个 稳居全球第一 [8][10] - 旗舰模型Qwen3-Max参数规模超万亿 性能超越GPT5与Claude Opus4 在Chatbot Arena排行榜位列全球第三 [8][10] 财务数据 - 维持FY26-FY28财年盈利预测：Non-GAAP归普净利润1255亿元/1553亿元/1788亿元 [8][10] - FY25营业收入9963.47亿元 同比增长5.9% FY28E预计达12281.65亿元 [8][11] - Non-GAAP归普净利润FY25为1583.93亿元 与FY24基本持平 FY27E预计增长23.8%至1553.19亿元 [8][11] 业务估值 - 淘天业务给予12x PE估值 对应市值23958亿元 [8][10] - 云业务参考海外云厂商估值体系 给予10x PS估值 对应市值15233亿元 [8][10] - 当前美股市值4206亿美元 流通股1.91亿股 [3] 技术进展 - 阿里云栖大会发布"七连发"大模型产品 包括Qwen3-Max、Qwen3-Next、Qwen3-Coder等系列模型 [8][10] - 合作英伟达布局Physical AI 集成Isaac Sim等全套软件栈 缩短具身智能、辅助驾驶等应用开发周期 [8][10] - 钉钉推出AI钉钉1.0五大产品 构建软硬一体化办公生态系统 [8][10] - 据沙利文报告 在中国企业级大模型调用市场中 阿里通义市场份额位居第一 [8][10] 行业背景 - 全球AI领域投资总额将突破4000亿美元 未来五年累计投入预计超过4万亿美元 [10] - 行业Token消耗量每两三个月实现翻倍增长 AI基础设施需求大幅超预期 [10] - 全球基础设施布局加速 新增巴西、法国、荷兰节点 扩建墨西哥、日本等数据中心 [10]

人工智能战略愿景 - 阿里巴巴集团CEO吴泳铭系统阐述人工智能发展终极目标是实现超级人工智能（ASI）[3] - 公司认为实现通用人工智能（AGI）已是确定性事件 但仅是起点[4] - 超级人工智能将能自我迭代并全面超越人类[4] 三阶段演进路线 - 第一阶段为智能涌现 AI通过学习海量人类知识具备泛化智能[4] - 第二阶段为自主行动 AI掌握工具使用和编程能力以辅助人类 系行业当前所处阶段[4] - 第三阶段为自我迭代 AI通过连接物理世界实现自主学习并最终超越人类[4] 阿里云战略实施路径 - 通义千问坚定开源开放路线 致力于打造AI时代的Android[4] - 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] - 公司积极推进三年3800亿元AI基础设施建设计划 并将持续追加更大投入[5] 技术产品发布 - 阿里云CTO周靖人发布七款重磅大模型 涵盖语言/视觉/语音/编程与内容生成等核心领域[3] - 旗舰语言模型Qwen3-Max参数规模超过万亿 具备广博知识和强大通用能力[6] - 视觉语言模型Qwen3-VL达2350亿参数 能深度结合视觉理解与代码能力[6] - 全模态模型Qwen3-Omni系业界首个原生端到端模型 音频对话延迟低至211毫秒[6] 生态系统构建 - AI战略并非打造单一超级大脑 而是构建由专才模型协同工作的庞大生态系统[6] - 模型家族包括Qwen3-Coder编程模型/Qwen3Guard安全模型/通义万相内容生成模型/通义百聆语音模型[6] - 开发者可直接调用标准化能力 无需从零开始构建复杂多模态能力[7] 基础设施规划 - 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] - 未来每个家庭/工厂/公司都将拥有无数Agent和机器人提供24小时服务[5] - 每个人可能需要使用100张GPU芯片工作 人类将变得比历史上任何时候都强大[5] 行业影响展望 - AI将重构整个基础设施/软件和应用体系 成为真实世界核心驱动力[5] - 人工智能将指数级放大人类智力杠杆 如同电力放大人类体力杠杆[5] - 阿里巴巴将持续投入让AI深入产业 与开发者及合作伙伴共创未来[5]

股价表现与市场反应 - 阿里巴巴港股股价9月24日全天上涨9.16% 创近三年新高 市值日增近3000亿港元 本月累计上涨超四成 年内涨幅接近翻倍 港股总市值达3.32万亿港元 [1] - 美股方面 华尔街明星基金经理凯茜·伍德旗下基金本周重启对阿里巴巴持仓 为四年来首次 受与英伟达合作影响 美股盘前股价上涨近10% 收盘累计上涨8.19% 总市值达4206亿美元 [1] AI战略与演进路线 - 公司认为实现通用人工智能AGI是确定性事件 终极目标是发展超级人工智能ASI 演进路线分为三阶段：智能涌现（AI具备泛化智能） 自主行动（当前阶段 AI掌握工具使用以辅助人） 自我迭代（AI连接物理世界并自主学习） [2] - 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：通义千问坚持开源开放路线打造AI时代Android 构建超级AI云作为下一代计算机提供全球智能算力网络 [2] - 公司积极推进三年3800亿元的AI基础设施建设计划 并持续追加更大投入 为迎接ASI时代 2032年阿里云全球数据中心能耗规模将较2022年提升10倍 [2] 技术合作与生态建设 - 阿里巴巴与英伟达开展Physical AI合作 覆盖实践各方面 阿里云人工智能平台PAI将集成英伟达Physical AI软件栈 提供全链路平台服务缩短具身智能及辅助驾驶等应用开发周期 [3] - Physical AI是AI技术向物理世界延伸的分支领域 通过融合多模态感知和物理规则认知使AI与现实世界交互 典型应用包括人形机器人和高级别自动驾驶系统 [3] 产品发布与技术突破 - 阿里云发布七款大模型新品 全面覆盖语言 视觉 语音及多模态技术领域 包括通义旗舰模型Qwen3-Max 其性能超过GPT5和Claude Opus 4 预览版在Chatbot Arena排行榜位列第三 [4] - 通义大模型家族新增语音大模型通义百聆 含语音识别模型Fun-ASR和语音合成模型Fun-CosyVoice 强调模型迭代效率和多模态演进是必然趋势 [5] - 阿里云宣布全球基础设施扩建计划：在巴西 法国和荷兰首次设立云计算地域节点 扩建墨西哥 日本 韩国 马来西亚和迪拜的数据中心 [4] 行业竞争优势 - 阿里巴巴拥有领先的开源大模型能力和完善AI生态体系 有望带动AI业务快速增长 实现云计算收入同比增速上行和云估值提升 [3] - 阿里云是全球少数在大模型和云计算方面实现全栈自研及联合创新的云计算公司 模型竞争是系统竞争 云竞争也是模型竞争 [5]

阿里巴巴AGI与ASI发展路径 - AGI并非AI发展终点而是全新起点 AI将迈向超越人类智能并能自我迭代进化的超级人工智能(ASI) [1] - 通往ASI分为三阶段演进路线 从"学习人"到"辅助人"最终"超越人" [2] AI基础设施投入计划 - 阿里云积极推进三年3800亿AI基础设施建设计划 并将持续追加更大投入 [3] - 为迎接ASI时代 2032年阿里云全球数据中心能耗规模将比2022年提升10倍 [3] 大模型技术突破 - 通义大模型7连发 在模型智能水平 Agent工具调用 Coding能力 深度推理和多模态实现多项突破 [4] - 旗舰模型Qwen3-Max性能超过GPT5和Claude Opus 4 其预览版在Chatbot Arena排行榜位列第三 [4] - 下一代基础模型架构Qwen3-Next发布 性能可媲美千问3旗舰版235B模型 [4] 专项模型升级 - 千问编程模型Qwen3-Coder重磅升级 应用效果显著提升 [4] - 多模态视觉理解模型Qwen3-VL开源 在视觉感知和多模态推理实现重大突破 [4] - 全模态模型Qwen3-Omni音视频能力揽获32项开源最佳性能SOTA [5] 语音模型创新 - 语音识别大模型Fun-ASR基于数千万小时真实语音数据训练 具备强大上下文理解能力与行业适应性 [5] - 语音合成大模型Fun-CosyVoice提供上百种预制音色 适用于客服 销售 直播电商等场景 [5] 视觉模型进展 - 视觉基础模型通义万相推出Wan2.5-preview系列模型 涵盖文生视频 图生视频 文生图和图像编辑四大功能 [5]

大模型技术产品发布 - 阿里云发布七款大模型技术产品 覆盖语言、语音、视觉、多模态、代码等模型领域 [3] - 旗舰模型Qwen3-Max预训练数据量达36T 总参数超过万亿 编程能力和工具调用能力有较大提升 [5] - 下一代基础模型架构Qwen3-Next总参数80B里激活3B 性能即可达到千问3旗舰版235B模型 [6] - 开源视觉理解模型Qwen3-VL 升级3D检测能力 扩展支持百万tokens上下文 视频理解时长扩展到2小时以上 [10] - 全模态模型Qwen3-Omni具备音视频能力 可部署于车载、智能眼镜和手机等 [11] - 通义万相2.5视频生成模型实现音画同步 视频生成时长从5秒提升至10秒 支持24帧每秒的1080P高清视频生成 [13] - 语音大模型通义百聆发布语音识别模型Fun-ASR和语音合成模型Fun-CosyVoice 后者可提供上百种预制音色 [15] AI基础设施扩建 - 阿里云宣布新一轮全球基础设施扩建计划 在巴西、法国和荷兰首次设立云计算地域节点 扩建墨西哥、日本、韩国、马来西亚和迪拜的数据中心 [16] - 阿里云在全球29个地区运营91个可用区 今年以来已投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区 [16] - 阿里巴巴集团积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划 2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将比2022年提升10倍 [16] 服务器与网络升级 - 发布新一代磐久128超节点AI服务器 单柜支持128个AI计算芯片 采用自研CIPU 2.0芯片和EIC/MOC高性能网卡 推理性能提升50% [18] - 新一代高性能网络HPN 8.0采用训推一体化架构 存储网络带宽800Gbps GPU互联网络带宽6.4Tbps 支持单集群10万卡GPU互联 [20] - 高性能并行文件存储CPFS单客户端吞吐提升至40GB/s 对象存储OSS推出Vector Bucket 成本比自建开源向量数据库降低95% [20] 产业链合作 - 阿里云和英伟达在Physical AI领域达成合作 PAI平台将集成英伟达Physical AI软件栈 缩短具身智能等应用的开发周期 [22] - 联想百应智能体接入通义Qwen3大模型 丰富了模型库 提升了语言理解、多轮推理、指令跟随等关键能力 [26] - 鸿鑫智造为阿里云液冷设施提供冷却配电方舱、一体化冷源方舱等 磐久128超节点AI服务器后续将采用液冷方式散热 [26] - 软通动力展示基于第四代英特尔志强可扩展处理器的GPU服务器 支持多种类型的AI加速卡 [28] 平台与开发生态 - 阿里云百炼平台发布全新Agent开发框架ModelStudio-ADK 1个小时能开发一个能生成深度报告的Deep Research项目 [15] - 阿里云百炼平台的模型日均调用量过去一年增长了15倍 [15] - 智能计算灵骏集群通过多级亲和性与拓扑感知调度设计 基于HPN网络支持10万卡稳定互联 [21]