「通用人工智能（AGI）並非AI發展的終點，而是全新的起點。AI不會止步於AGI，它將邁向超越人類智能、能夠自我迭代進化的超級人工智能（ASI）。」
9月24日，在杭州召開的雲棲大會上，阿里巴巴集團CEO、阿里雲智能集團董事長兼CEO吳泳銘宣布阿里雲重磅升級全棧AI體系，並發表主旨演講。相比以往的技術發佈會，這次演講少了幾分炫技，多了幾分深思。
這位被內部稱為「吳媽」的阿里掌舵人，自上任後，鮮少出現在聚光燈之下，也未接受過任何一家媒體的專訪。然而，在雲棲大會上，一向低調的吳泳銘卻罕見地發表了主題為《超級人工智能(ASI)之路》的23分鐘演講，系統性地向外界闡述了他對AI未來的判斷與規劃。
市場對這份冷靜的戰略規劃給出了熱烈回應。當日，阿里巴巴港股股價盤中漲幅超過9%，市值增長近3000億港元，創下近四年新高。與此同時，「木頭姐」凱西·伍德旗下基金近四年來首次重新建倉阿里巴巴，斥資約1630萬美元搶購了阿里巴巴的美國存托憑證（ADR）。
那麼，吳泳銘到底講了什麼呢？阿里雲的全棧AI體系又走到了哪一步？上任這兩年，吳泳銘又是如何讓阿里重回巔峰？
技術蛻變：從被質疑到引領者的漫長積累
2009年，看中雲計算賽道的阿里巴巴集團投資創辦了阿里雲，打算自主研發大規模分佈式計算操作系統「飛天」。
起步階段的阿里雲很是艱難，技術層面沒有參考、商業層面沒有回報。阿里內部也有不少人質疑雲計算的價值，在最困難的時候，80%的工程師離開了阿里雲。但阿里巴巴的創始人馬雲卻堅定支持，甚至讓阿里金融作為阿里雲的第一個客戶來幫助試錯。
2013年是阿里雲發展的重要轉折點，在這一年，阿里雲不僅與萬網合併，獲得了大量中小企業用戶，還發佈了飛天5K集群，成為當時全球第一家對外提供5K雲計算服務能力的公司。同時，阿里雲還實現了去IOE（替代IBM小型機、Oracle數據庫、EMC存儲設備），證明了自主研發技術的可行性。這一系列的成績，讓質疑聲逐漸平息。
2015年，12306部署在飛天上，春運高峰分流了75%的流量，標誌着阿里雲開始成長為能夠服務龐大社會需求的平台。也是在這一年，阿里雲在行業內首次發起了《數據保護倡議》，承諾不碰用戶數據。
如果說2012-2015年是「雲IT建設期」，阿里雲將雲計算定位為新的商業基礎設施，此階段的核心任務是引導企業「上雲」。那麼2016-2018年期間，阿里雲則進入了「雲DT數據中台」階段，雲計算的核心從「計算能力」轉向「數據智能」，旨在幫助企業構建如同「商業大腦」的數據驅動能力。而2018年後，阿里雲正式邁向「雲DT智能商業」時代，其目標是成為能支撐各行各業全面智能化的商業操作系統。
2023年，阿里雲面臨外部競爭壓力加劇，股價持續下跌，市場份額受到衝擊。同時，在政務雲領域，阿里雲受到華為雲和運營商雲的擠壓，2023年中國政府公有雲市場中，阿里雲佔比僅為13.3%，位列第三。
面對困境，臨危受命的吳泳銘迅速明確了兩大核心戰略方向：AI驅動和公共雲優先。
他基於對AI算力需求爆發的預判，推動阿里雲從「雲服務商」向「全棧AI服務商」轉型。這一轉變的核心是將Agent開發範式置於大模型和AI基礎設施之間，形成新的三層布局體系。
在2025雲棲大會上，阿里雲交出了一份技術成績單：通義大模型家族七款新品連發，涵蓋了大語言模型、多模態模型和編程模型等多個領域。並且，這些模型在智能水平、工具調用和編碼能力、深度推理及多模態方面實現了突破。
其中，大語言模型Qwen3-Max是通義千問家族中最大、最強的基礎模型，預訓練數據量達36T tokens，總參數超過萬億，擁有極強的編程能力和工具調用能力；基礎模型架構Qwen3-Next及系列模型在計算效率上實現突破，僅激活3B參數就可媲美235B參數的旗艦版模型，訓練成本降低超過90%，長文本吞吐量則提升10倍以上。
而在技術突破之外，阿里雲在基礎設施層的全面布局同樣令人矚目。據了解，過去一年，阿里雲AI算力增長超5倍，AI存力增長4倍多。從高密度AI服務器、支持上百顆芯片的超節點集群，到800Gbps網絡互聯，阿里正在構建支撐大模型和智能體應用的「底層高速公路」。
此外，值得一提的是，在全球超級AI雲巨頭中，阿里雲與谷歌一樣選擇了「全棧自研」路徑，這與微軟、亞馬遜的「雲+生態」模式形成鮮明對比。這種垂直整合能力可能帶來更強的發展後勁，但也要求更高的技術積累和資本投入。
市場突圍：從內部試煉到外部開放的生態構建
前面提到過，早年間，內部試煉是阿里雲發展的關鍵一環。
阿里雲的第一個客戶是阿里金融，後者的「牧羊犬」產品在飛天系統上線。2013年的淘寶雙11，350億的成交額中，80%的交易都是通過雲端搭建的「聚石塔」完成。這種捆綁創業的方式幫助阿里雲在早期得以試錯與成長。
而進入AI時代，開源戰略成為阿里AI生態建設的核心抓手。
吳泳銘在上任的第三天曾發佈全員信，宣布確立「用戶為先、AI驅動」兩大戰略重心，並明確表示「尋求最廣泛的開放與合作，包括傳統意義上競爭關係的公司」。在他看來，大模型是下一代操作系統，而要打造這個「操作系統」，模型本身必須足夠強大和通用。
於是，我們能看到，從2023年8月宣布開源至今，不到兩年時間，阿里通義開源300餘個模型，全球下載量突破6億次，全球衍生模型達17萬，成為全球最大的開源模型生態之一。
而市場表現驗證了戰略調整的正確性。根據最新財報顯示，阿里雲2026年Q1實現季度收入同比大漲26%至333.98億元，增速創三年新高；AI相關產品收入已經連續8個季度實現三位數增長，AI收入已經占外部商業化收入超20%。
調研機構Omdia發佈的報告則顯示，2025年上半年，中國AI雲市場規模達223億元，位列第一的阿里雲市場份額為35.8%，高於2到4名的總和。
而更為重要的是，阿里雲還在製造業、金融、汽車等多個領域推動AI應用落地。例如工商銀行基於通義千問推出「商戶智能審核助手」；網易利用Qwen3-coder提升遊戲研發效率50%；吉利汽車通過通義靈碼專屬版在通用代碼邏輯開發、代碼檢查測試環節、代碼開發效率提升超20%......這些案例表明阿里雲已從技術驗證階段進入規模化落地階段。
此外，全球基礎設施擴張也是阿里生態戰略的另一關鍵環節。據了解，阿里雲已在全球29個地區開放了89個可用區，為全球數十億用戶提供可靠的計算支持。未來將在巴西、法國和荷蘭首次設立雲計算地域節點，並擴建墨西哥、日本、韓國、馬來西亞和迪拜的數據中心。
可以說，阿里AI的市場策略經歷了從「封閉自用」到「開放共贏」的根本性轉變。吳泳銘通過「激進」的開源策略，打破了阿里以往相對封閉的生態模式，這種轉變不僅贏得了開發者社區、加速大模型迭代創新，更為阿里構建了難以複製的生態護城河。
戰略定力：從爭議布局到清晰路徑的長期主義
過去兩年間，吳泳銘堅持將「AI驅動」作為集團最高戰略，並親自挂帥阿里雲業務，推動組織與資源向核心方向聚焦。面對行業中一度出現的大模型前景質疑，他選擇以持續的高投入作為回應。而今，市場的積極反饋與通義大模型等技術突破，已初步驗證了他的前瞻判斷。
在大會上，吳泳銘首次系統性地提出了通往超級人工智能（ASI）的三階段演進路線：
- 智能湧現（學習人）：AI通過學習人類知識具備通用智能；
- 自主行動（輔助人）：AI掌握工具使用和編程能力，輔助人類工作；
- 自我迭代（超越人）：AI通過連接物理世界獲取全量原始數據，實現自主學習與進化。
「未來幾乎所有與計算世界打交道的軟件可能都是由大模型產生的Agent，而不是現在的商業軟件。」在他的構想中，人類和AI將演進出全新的協同方式，從Vibe Coding到Vibe Working。未來，「每個家庭、工廠、公司，都會有眾多的Agent和機械人24小時為我們服務」。
同時，吳泳銘也直言，當前行業正處於「輔助人」的第二階段，而未來的決勝點在於第三階段，即AI通過連接物理世界實現自學習。屆時，全球最終只會收斂成5-6家超級雲平台。
基於這一判斷，吳泳銘宣布阿里巴巴正在推進三年3800億元的AI基礎設施建設計劃，並將持續追加更大投入。根據規劃，到2032年，阿里雲全球數據中心的能耗規模將比2022年提升10倍，這直接意味着算力投入的指數級增長。
與此同時，阿里雲也正在全力打造一台全新的AI超級計算機，它同時擁有AI基礎設施和模型，可以在基礎架構設計和模型架構上協同創新，從而確保在阿里雲上調用和訓練大模型時，能達到最高效率。
可以看出，在行業普遍追逐短期商業回報的背景下，吳泳銘為阿里構建了面向ASI時代的終局思維和戰略耐心。他堅持投入千億布局AI基礎設施，並清晰規划了通往超級AI雲的路徑，這種技術信仰的長期主義是阿里AI戰略的獨特底色。
不過，AI基礎設施的投入也算得上一口「無底洞」，大規模的服務器集群、不斷升級的網絡、海量的存儲，再加上能源消耗和安全維護，其投入規模之大，讓回報周期變得漫長而不確定。
此外，大模型和智能體在深入業務流程時，勢必觸碰到數據安全、隱私保護、算法偏見等複雜議題。阿里要實現「超級AI雲」的願景，必須在技術創新和合規治理之間找到平衡。
總之，戰略的定力與耐心，是技術長征中最珍貴的品質。吳泳銘為阿里雲描繪的超級人工智能藍圖，既是對未來十年的大膽預判，也是一場價值數千億甚至萬億的豪賭。正如他在大會演講結尾所強調的那樣：「一切才剛剛開始。」
