阿里巴巴的10万亿参数豪赌：AI终局已至

在杭州举行的2026年云栖大会上，阿里巴巴不仅亮相——还投下了一枚重磅炸弹。CEO吴泳铭登台宣布了公司迄今为止最大胆的计划：训练新一代AI模型，参数规模达到5至10万亿。这相当于当今最大模型（包括阿里巴巴自家的Qwen 3.8 Max，其参数已达2.4万亿）的四倍。如果这听起来像是向未知领域的一跃，那正是因为它的确如此。

自我学习的模型

真正引人入胜的不仅是规模——而是这些模型将如何学习。吴泳铭揭示了递归自我改进（RSI）的进展。通俗地说，模型能够发现自身弱点、设计实验、生成数据，并在循环中自我优化。可以把它想象成一个不仅学习、还自己编写课程的学生。阿里巴巴相信，这种自我进化能力是人工超级智能（ASI）的基石。所以，这不仅仅是构建一个更大的大脑，而是构建一个能够自我升级的大脑。

芯片、集群与海量算力

你无法用普通硬件训练一个10万亿参数的巨兽。于是，振武V900登场了，这是阿里巴巴的新款AI芯片。吴泳铭称其为中国最强大的AI芯片，算力是前代的三倍。围绕这些芯片构建的单个集群可协调多达50万张加速卡——足以训练和运行最前沿的模型。量产计划于2027年初进行。作为参考，现有的M890超级节点已能处理超过2万亿参数模型的推理，吴泳铭表示全球很少有公司能做到这一点。

基础设施计划同样惊人。阿里巴巴的目标是到2032年将其全球数据中心容量扩展至超过20吉瓦。这是巨大的电力——也是巨大的冷却需求。但问题在于：全球供应链紧张。设备、电力和基础设施跟不上，限制了阿里巴巴的建设速度。吴泳铭承认需求仍远超供应，公司正从本季度开始竞相部署AI超级节点。

工业革命，但为机器而设

吴泳铭描绘了更宏大的图景。他将这一刻比作工业革命，称之为机器智能时代的黎明。如今，机器思考不到人类全部思考的3%。他预测，未来这一比例可能膨胀至人类总思考量的1000倍。定义这个时代的产品？它们可能还不存在。吴泳铭将当今流行的AI编码应用比作电气时代的早期灯泡——只是开始。

随着模型能力增长，AI将在更多领域接管复杂决策和长期任务。与此同时，随着美国出口限制收紧，中国科技公司正竞相构建独立的AI供应链。阿里巴巴同时在超大规模模型、自研芯片和数据中心上发力，是迈向完整AI生态系统的关键一步。围绕超级模型、计算基础设施和下一代AI芯片的全球竞争刚刚进入新阶段。

要点

阿里巴巴计划推出5-10万亿参数模型，规模可达Qwen 3.8 Max的四倍。
递归自我改进（RSI）将让模型设计实验并自我优化。
振武V900芯片算力提升三倍；预计2027年第一季度量产。
数据中心容量到2032年将达到20吉瓦，但供应链限制减缓扩张。
机器思考可能增长至人类的1000倍，标志着机器智能时代。
美国出口限制推动中国加速其独立AI供应链。

阿里巴巴的10万亿参数豪赌：AI终局已至