2025云栖大会 | 阿里云全力战AI，剑指超级人工智能

一年一度的云栖大会在国庆大假之前落幕。始于2009年的云栖大会至今已经连续举办了16年。作为一场云计算行业的大会，伴随人工智能技术的快速发展，“AI含量”逐年增加。今年AI已经成为了大会主角，从阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭关于超级人工智能的主旨演讲到整个大会设计110多场论坛、以及4万平米的展区，AI无处不在。今天的阿里云正在全面拥抱AI，除了发力通义大模型、魔搭社区，为Agent的开发和落地创造条件之外，还对算力、网络和存储等基础设施面向AI全面优化。

AGI是起点，超级人工智能是未来

这几年，人工智能技术的普及势不可挡，正在全面重塑社会的方方面面，这场由人工智能驱动的变革已经全面开启。

不过，在吴泳铭看来，这个变革才刚刚开始，目前的人工智能应用主要是生成式人工智能（AGI），这只是初级阶段，未来会走向超级人工智能，届时人工智能将替代能源成为最重要的商品。

“AGI并非AI发展的终点，而是全新的起点。AI不会止步于AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭在主旨演讲时表示。

吴泳铭认为，实现超级人工智能要经历三个阶段：第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”，理解人类的问题、意图；第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”，完成与真实世界互动，这也是我们当前所处的阶段；第三个阶段是“自我迭代”，特征是“超越人”，超越人类，直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。

基于这样的判断，吴泳铭认为大模型将成为下一代的操作系统，而超级AI云将成为下一代的操作系统。吴泳铭在演讲中指出，阿里云将通过两大核心路径实施AI战略：第一，通义千问坚定开源开放路线，致力于打造“AI时代的安卓”；其二，构建作为“下一代计算机”的超级AI云，为全球提供智能算力。

为此，阿里巴巴积极推进3年3800亿的AI基础设施投资计划，未来还会持续投入。他预计，到2032年阿里云云全球数据中心能耗规模相比2022年将提升10倍。

七箭齐发，打造AI时代的操作系统

ChatGPT的走红，让大模型迅速进入普通人的视野，很快市场上出现了各种各样的大模型，业界称其为“百模”大战。阿里云的通义千问是中国市场出现的第一批大模型，也是中国市场最为成功的大模型之一。这得益于其阿里云一直坚持的开源路线，以及持续不断地打磨和优化。

通义大模型从2023年4月发布以来，整个通义大模型家族已经拥有300多款大模型，分别覆盖各个不同的领域，包括通用、视觉、语音以及多模同。作为开源的大模型，通义千问全球下载量超过6亿，衍生模型超过17万是全球最流行的开源大模型的。超100万家客户接入通义大模型，权威调研机构沙利文2025上半年报告显示，在中国企业级大模型调用市场中，阿里通义占比第一。

在今年的云栖大会上，阿里云宣布对全球通义大模型大家族继续扩容，同时对现有大模型进行优化。

Qwen3-Max是阿里云通义大家族的旗舰模型，也是整个家族中最大、最强的基础模型，其训练数据量达到36T Tokens，总参数超过万亿，拥有极强的编码能力和Agent工具调用能力。在Qwen3-Max正式发布。

下一代基础模型架构Qwen3-Next及系列模型正式发布，模型总参数80B仅激活 3B ，性能即可媲美千问3旗舰版235B模型，实现模型计算效率的重大突破。

而在专项模型方面，千问编程模型Qwen3-Coder重磅升级。新的Qwen3-Coder与Qwen Code、Claude Code系统联合训练，应用效果显著提升，推理速度更快，代码安全性也显著提升。

2025杭州云栖大会上，通义大模型家族还迎来了全新的成员——语音大模型通义百聆，包括语音识别大模型Fun-ASR、语音合成大模型Fun-CosyVoice。

阿里云不仅发力大模型，还为大模型的应用开发创造条件，作为一站式模型服务和Agent开发平台，阿里云百炼也来了重磅升级。今年的云栖大会上，阿里云发布了全新Agent开发框架ModelStudio-ADK，该框架突破以预定义编排方式开发Agent的局限，可帮助企业高效开发具备自主决策、多轮反思和循环执行能力的Agent。

拥抱AI，基础设施全面升级

AI热潮的持续高涨带动了云计算市场的快速增长。根据阿里巴巴发布的2026财年第一季度（自然年2025年第二季度）财报，阿里云季度营收为333.98亿元人民币，同比增长26%，创下三年来的最高增速，超出市场预期。这一强劲增长主要由公共云业务驱动，尤其是AI相关产品的需求激增。数据显示，AI相关产品收入已连续八个季度实现三位数的同比增长。显然，AI营收的增长离不开阿里云对基础设施的不断优化和持续创新。

磐久AI Infra 2.0 超节点服务器就是一个很好的例子。随着大模型进入万亿级参数，大模型的训练和推理对服务器提出了新的挑战，需要更强大的算力、内存，已经突破了单台服务器8卡/10卡的极限，通过Scale-Up网络实现数十、上百GPU卡的互联成为刚需。2024年英伟达推出的NVL72超节点就是一个很好的尝试。

在今年的云栖大会上，阿里云的超节点也正式亮相，这就是磐久AI Infra 2.0 超节点服务器。它由阿里云自主研发设计，具备高密度、高性能和高可用的优势，单柜支持128张GPU卡，包括各种国产AI芯片，采用液冷，整机柜350kw。卡间互联采用阿里云自研的Alink，可以实现高达PB/s级别的带宽和百纳秒的延迟。相对传统架构，同等AI算力下推理性能提升50%。

除了算力之外，阿里云还在网络和存储层面发力。在网络层面，阿里云新一代高性能网络HPN 8.0全新亮相。HPN8.0采用训推一体化架构，存储网络带宽拉升至800Gbps，GPU互联网络带宽达到6.4Tbps，可支持单集群10万卡GPU高效互联，为万卡大集群提供高性能、确定性的云上基础网络，助力AI训推提效。

在存储层面，阿里云分布式存储面向AI需求全面升级。高性能并行文件存储CPFS单客户端吞吐提升至40GB/s， 可满足AI训练对快速读取数据的极致需求；表格存储Tablestore为Agent提供高性能记忆库和知识库；对象存储OSS推出 Vector Bucket，为向量数据提供高性价比的海量存储，相比自建开源向量数据库，成本骤降95%，结合OSS MetaQuery 语义检索和内容感知能力，可快速构建RAG等AI应用。

另外，为了支持AI智算集群，阿里云的智算平台灵骏和阿里云人工智能平台PAI也都进行了升级。

显然，强大基础设施为AI应用的落地提供了充足的支持，也为阿里云营收重回高增长态势奠定了基础。第三方机构Omdia2025年上半年数据显示，中国AI云市场阿里云占比35.8%，超过2到4名总和；在已采用生成式AI的财富中国500强中，超53%企业选择阿里云，渗透率位列第一。未来3年，阿里巴巴将投入3800亿用于建设云和AI基础设施，总额超过过去十年的总和。