阿里巴巴集团 (BABA-US)正加速布局人工智慧(AI)全栈技术, 执行长吴泳铭22日在杭州举行的阿里云年度Apsara大会上表示, 公司计划训练一款参数规模介于5兆至10兆的新AI模型, 规模将是目前旗舰模型的约2至4倍, 同时推出新一代AI晶片「真武V900」, 并大幅扩张全球资料中心容量, 显示公司正从AI模型、晶片到算力基础设施同步加码。

吴泳铭表示, 阿里巴巴旗下Qwen团队目前持续研究模型架构与资料最佳化, 新一代模型的目标是执行「更复杂、更长期」的任务, 并朝人工超级智慧(ASI)方向推进。他指出, 模型参数是AI在训练过程中学习的变数, 通常可作为衡量模型规模的粗略指标。

目前阿里巴巴的旗舰模型Qwen 3.8 Max拥有2.4兆参数, 新模型若达5兆至10兆参数, 规模将是现有旗舰模型的约2至4倍。阿里巴巴同时表示, 旗下自研M890 AI超级节点目前已能处理超过2兆参数模型的推理工作, 吴泳铭称, 全球目前具备这项能力的企业只有「少数几家」。

除了扩大模型规模, Qwen团队也在推进「递回自我改进」(recursive self-improvement)技术。吴泳铭表示, 团队已取得「有意义的进展」, 相关技术让模型能自行辨识限制、设计实验并整合资料, 进而形成持续自我演化的循环。

阿里巴巴此次也公布新一代AI晶片真武V900, 由旗下半导体设计子公司平头哥(T-Head)开发。吴泳铭称,V900是中国目前功能最强大的AI晶片, 单颗晶片的性能是前一代M890的3倍。

根据阿里巴巴公布的规画, 以V900打造的单一丛集最多可支援50万张卡, 用于前沿AI模型的训练与推理。吴泳铭并表示, 公司预期AI晶片年度出货量将出现「显著成长」。

这项晶片布局正值中国科技业加速寻找国产AI运算替代方案之际。美国持续对先进AI晶片对中国出口实施限制, 促使中国企业加大自主晶片研发力度。全球AI运算市场目前仍由辉达 (NVDA-US)等美国晶片企业主导, 中国企业则积极建立从AI晶片、模型到资料中心的自主供应链。

阿里巴巴此前已将自研晶片视为AI战略的重要组成部分。今年5月, 公司推出M890 AI晶片, 宣称性能为前一代Zhenwu 810E的3倍, 并搭配Panjiu AL128伺服器, 单一机架可整合128个AI加速器。平头哥当时表示, 已出货超过56万颗Zhenwu系列晶片, 超过400家外部客户、涵盖20个产业采用相关产品。

阿里巴巴此次公布的另一项重要目标是资料中心。吴泳铭表示, 公司计划将阿里云全球资料中心总容量提高至2032年超过20GW, 以支撑未来AI模型训练、推理及企业客户需求。

他指出, 客户对AI的需求仍然「异常强劲」, 并正在加速阿里云营收成长, 但全球AI资料中心供应链目前存在短缺, 限制公司扩大基础设施的速度。吴泳铭表示, AI产业中长期需求「远远超过」目前的供应能力, 阿里云将从今年第3季开始, 大规模商业化部署AI超级节点。

阿里巴巴近年已投入巨额资金扩大AI与云端运算能力。公司此前宣布, 未来3年将投入超过3,800亿元人民币(约530亿美元)于云端及AI基础设施, 是公司历来最大规模的相关投资承诺。

AI已成为阿里巴巴云端业务的重要成长动能。公司今年3月公布的资料显示, 截至2025年12月的季度, 云端智能集团营收年增36%至432.84亿元人民币(约61.9亿美元), AI相关产品营收已连续第10季维持三位数成长。Qwen系列模型截至今年1月21日在Hugging Face的累计下载量已突破10亿次, 而Qwen App截至2月所有平台月活跃用户超过3亿。

此次公布的新模型规模, 也反映阿里巴巴对AI模型能力发展方向的判断。吴泳铭认为, AI产业正在进入「机器智慧」时代, 其影响可能类似工业革命。他预测, 未来机器产生的「思考」量最终可能超过全人类总和的1,000倍, 而目前机器所产生的相关「思考」量还不到人类的3%。

吴泳铭并将AI程式设计比喻为电气时代的灯泡, 认为这只是机器智慧时代早期出现的应用, 而非真正的突破性产品。他表示, 真正具有颠覆性的「机器智慧」时代产品目前尚未出现。

阿里巴巴此次同时推进超大型模型、自研AI晶片及全球资料中心, 显示其AI战略已从单纯开发模型, 扩大至涵盖模型训练、晶片供应、算力部署及商业化服务的完整技术链。随着新模型参数规模可能达到10兆, V900性能较M890提升3倍, 以及全球资料中心容量朝20GW以上扩张, 阿里巴巴正试图建立足以支撑下一阶段AI发展的完整算力体系。