重回快車道的阿里云，要繼續做兩件事

吳泳銘在云棲大會演講 圖源：阿里云

通往超級人工智能的路上，阿里云有兩大明確的戰略路徑：一是通義大模型堅定開源開放路線，打造AI時代的安卓；二是構建超級AI云，為全球提供智能算力

文 | 吳俊宇

編輯 | 謝麗容

2025年，阿里云擺脫了過去三年的低迷期。

2025上半年，阿里云營收635億元，同比增長21.8%。這已經追平了國際三大云廠商（亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌云GCP）的增長速度。

重回快車道的阿里云，下一步要駛向何處？9月25日，阿里集團CEO（首席執行官）、阿里云董事長兼CEO吳泳銘在2025年云棲大會的演講中，首度闡述了他對AI（人工智能）的理解，以及阿里云的AI戰略。

吳泳銘提到，最近的三年，人們已經清晰地感受到AI的速度。Tokens（詞元，大模型算力計量單位，一個Token可以是單詞、標點、數字、符號等）的消耗速度兩三個月就翻一番。最近一年，全球AI行業投資總額已經超過4000億美元，未來五年全球AI的累計投入將超過4萬億美元，這是歷史上最大的算力和研發投入，必然將會加速催生更強大的模型，加速AI應用的滲透。

他的觀點是，實現AGI（通用人工智能，與人類智能程度相當的AI）已是確定性事件，但這只是起點。終極方向是發展出能自我迭代、全面超越人類的ASI（超級人工智能）……只有讓AI與真實世界持續互動，獲取更全面、更真實、更實時的數據，才能更好地理解和模擬世界，發現超越人類認知的深層規律，創造出比人更強大的智能能力。

吳泳銘進一步解釋，在通往ASI的路上，阿里云有兩大明確的戰略路徑。

其一，通義大模型堅定開源開放路線，致力打造“AI時代的安卓”。

其二，構建作為“下一代計算機”的超級AI云，為全球提供智能算力網絡。

阿里云和中國乃至全球其他云廠商的一個重要戰略差異，即“全棧AI”，也就是覆蓋芯片、算力、模型、應用等各個技術棧的能力。

一位數字化企業高管對我們表示，這次云棲大會，呈現了阿里云的“全棧AI”能力。國內其他企業，或許擅長算力、芯片、應用、模型的一項或幾項能力，或許也擁有全部能力，但很少有企業能把這些能力真正組合成一個技術棧，并完整提供給客戶。在全球市場，目前只有谷歌、亞馬遜形成了類似布局。

吳泳銘表示，阿里正積極推進3800億元的AI基礎設施建設計劃，并將會持續追加更大的投入。當天，阿里集團還宣布與英偉達開展 Physical AI（物理人工智能）合作，合作覆蓋了Physical AI實踐的各個方面，包括數據的合成處理，模型的訓練，環境仿真強化學習以及模型驗證測試等。

清晰的AI發展路線，明確的戰略和巨大投入，以及業績增長的支撐，強化了資本市場對阿里未來業績持續增長的預期。

云棲大會當日，阿里集團（9988.HK）港股收盤價174港元，大幅上漲9.16%，阿里港股總市值3.241萬億港元。次日，阿里（NYSE: BABA）紐交所收盤價176美元，大幅上漲8.19%，總市值4206億美元。

模型生態要領先

吳泳銘的一個重要判斷是，大模型是下一代的操作系統。大模型代表的技術平臺將會替代現在OS（操作系統）的地位，成為下一代的操作系統。未來，幾乎所有鏈接真實世界的工具接口都將與大模型進行鏈接。

基于這個判斷，阿里云做了一個戰略選擇：通義千問開源開放，打造AI時代的安卓。在大模型時代，開源模型創造的價值和能滲透的場景，遠遠大于閉源模型。

簡單說，阿里自研的通義系列大模型要像安卓一樣，堅持開源開放。通過開源開放的方式，讓更多企業客戶、開發者使用。

我們了解到，阿里管理層對阿里通義系列大模型的要求是——必須參與全球競爭，技術指標要領先，商業落地也要領先。

美國加州大學伯克利分校創辦的LMArena開放平臺長期對全球大模型進行性能測試，并更新Chatbot Arena Leaderboard（大模型競技排行榜）。截至9月24日，阿里的Qwen3-Max-Preview的性能基準測試位居全球第三，僅次于谷歌的Gemini 2.5 Pro，Anthropic的Claude Opus 4系列，OpenAI的GPT-5系列。

通義不只擁有旗艦模型，還有一系列模型家族。目前，阿里通義開源了300余個模型（包括大語言模型通義千問Qwen、視覺模型通義萬相Wan等），覆蓋不同6億-1萬億參數等不同尺寸，以及語言、編程、圖像、語音、視頻等不同模態。

開源模型任何人都能下載、部署、使用。它們像種子，會不斷散播并生根發芽，并被全球開發者二次訓練或部署。截至9月24日，通義全球下載量突破6億次，全球衍生模型17萬個，有超100萬客戶接入了通義大模型。

和阿里通義系列模型定位接近的是Meta的Llama。Meta今年4月末在LlamaCon開發者大會披露，Llama全球下載量12億次，衍生模型數萬個。目前，Qwen衍生模型數量超過Llama。Llama作為美國模型，語言、文化天然適合契合全球最大的英語開發者群體，下載量容易更高。Qwen作為中國模型，能和Llama打成互有勝負，這側面證明了其技術實力。

堅持開源，這讓阿里的通義系列模型在全球逐步取得了更大的技術影響力。

今年9月，全球最大云廠商亞馬遜AWS甚至在它的模型平臺Bedrock，上架了阿里Qwen3（通義千問開源版）系列四款模型。過去云計算廠商之間，通常只會主推自己的模型，幾乎不會上架同行的模型，但亞馬遜AWS打破了這個慣例。

一位亞馬遜AWS人士曾對我們表示，“Choice Matters”（選擇大于一切），這是亞馬遜AWS在大模型競爭中，長期堅持的戰略。Bedrock模型平臺中立開放。它的標準是，只要模型夠好、客戶有需要，就立刻上架。這可以為開發者提供多種選擇（文章詳見）。

Qwen目前正在被全球開發者使用。被消耗了多少Tokens，可以側面證明一款模型的受歡迎程度。OpenRouter是全球大模型API（應用程序接口）聚合平臺，集成了全球主流模型，被全球開發者調用。截至9月23日，Qwen系列模型市場份額是4.0%，位居全球第六。

在中國市場，通義的調用量同樣保持領先。國際市場調研機構弗若斯特沙利文（Frost&Sullivan）報告顯示，2025上半年中國企業級大模型日均調用量，阿里通義占比17.7%，位居第一。

阿里云一位負責人在云棲大會后的群訪環節對我們表示，這還只包括阿里云上通過調用API使用Tokens的結果。阿里的通義千問、通義萬相等都是開源模型，很多企業內部部署的開源版通義大模型的調用情況無法被統計到。通義大模型，現在事實上在中國企業級市場和全球開發者中的滲透率，都是位居首位的。

AI科學家以90后甚至95后為主，他們年輕且思想活躍。管理這群“最聰明的大腦”并不容易。通義實驗室團隊為何能不斷推出被開發者廣泛使用的模型？它是如何激發團隊創造力的？

阿里云智能CTO（首席技術官）、通義實驗室負責人周靖人解釋，模型之間的競爭，也是系統的競爭。企業需要加快模型迭代和創新速度。通義團隊所有技術工作，直接評價體系就是模型能力。技術路徑、技術指標是最重要的。

周靖人對我們表示，通義實驗室的氛圍自由開放，鼓勵團隊成員去創新。今天大模型的發展是循序漸進的，而不是憋大招的邏輯。通義實驗室會按照工作優先級進行一系列規劃，各個參數、領域的模型齊頭并進。通義實驗室希望在單項做到極致，不管是代碼還是視覺理解等領域。如果單項做不到極致，基礎模型能力的提升會遇到瓶頸。

開發者的反饋，被放到了重中之重的位置。周靖人進一步解釋，我們有一個重要的理解是，要站在開發者視角去做模型。為什么會提供這么多模型、參數？因為開發者的需求是多樣性的。開發者在社區自主關注、評價、反饋，會直接反映模型的實際效果。

十倍算力投入

吳泳銘的第二個重要判斷是，超級AI云是下一代的計算機。大模型是運行于AI云上新的OS。這個OS可以滿足任何人的需求。每個人都將擁有幾十甚至上百個Agent（智能體）。這些Agent 24小時不間斷地工作和協同，需要海量的計算資源。

吳泳銘進一步解釋，這一切都需要充足的能源、全棧的技術、數百萬計的GPU（圖像處理器）和CPU（中央處理器），協同網絡、芯片、存儲、數據庫高效運作，并且24小時處理全世界各地的需求。這需要超大規模的基礎設施和全棧的技術積累，只有超級AI云才能夠承載這樣的海量需求。未來，全世界可能只會有5個-6個超級云計算平臺。

算力，是大模型競爭的基礎。算力投資規模幾乎是一家公司競爭意志的直接衡量指標。過去一年，阿里云AI算力增長超5倍，AI存力增長4倍多。但這些算力仍然遠遠不夠。

因為，隨著模型能力不斷提升以及Agent應用爆發，算力需求正在以10倍甚至是100倍的速度增長。過去一年，阿里云百煉MaaS（模型服務）平臺模型日均調用量增長了15倍。

國家數據局今年8月數據顯示，2024年初，中國日均Token消耗量為1000億。截至今年6月底，日均Token消耗量已經突破30萬億。一年半時間增長了300多倍，這反映了中國AI應用規模的快速增長。

一位政策研究部門人士今年7月曾對我們表示，相關部門正在考慮制定國家和社會的人工智能發展考核指標。其中，單位Token消耗對GDP的拉動效應、人均Token使用量、Token使用成本占人均可支配收入比重都是重要維度。

為了滿足未來算力需求，今年2月，阿里集團宣布未來三年投入3800億元用于建設云和AI基礎設施，超過去十年總和。阿里正在積極推進這個計劃。

科技公司的算力投資，通常會在資本支出數據中有所體現。通常80%以上的資本支出都被用于采購芯片、服務器、網絡設備，建設數據中心。

近一年（2024年三季度-2025年二季度），阿里資本支出1200億元，同比增長227%。這是至少近七年來的最高增速。

這個資本支出規模和亞馬遜、微軟、谷歌等國際科技巨頭有差距，但增速遠超它們。規模在國內也處于領先梯隊。同期，騰訊資本支出1023億元。我們了解到，目前國內資本支出在1000億元以上的科技公司僅有三家，分別是阿里、騰訊、字節跳動（文章詳見）。

吳泳銘在演講中還披露了一個重要數據——對比2022年，2032年阿里云全球數據中心能耗規模將提升10倍。

這是什么概念？

一位數據中心行業資深人士以及一位中國頭部云廠商人士同時對我們表示，阿里云目前在中國市場的數據中心能耗規模至少超過2GW（吉瓦，功率單位。1GW算力集群理想情況可容納80萬枚英偉達GB200旗艦芯片）。按照這個數據計算，2032年阿里全球數據中心能耗至少將提升至20GW-30GW。

另一位數字化企業高管預測，2025年，全球科技公司，如微軟、亞馬遜、OpenAI等公司的算力競賽正在往10GW、100萬卡集群的方向前進。阿里云要以十倍規模去擴建算力基礎設施，從大趨勢看，這幾乎是確定的。

微軟至少正在建設3個1GW以上的算力集群，總功耗至少超過3.8GW。其中包括威斯康星至少1GW的自建集群，得克薩斯州阿比林1.8GW的集群，亞利桑那州鳳凰城的多GW集群。上述數據中心行業資深人士對我們表示，通常1GW集群建設6個-18個月即可投入使用。

AI和半導體咨詢機構SemiAnalysis今年9月在報告中指出，亞馬遜也正在建設至少三個裝機容量超過1GW的算力集群，它們將在2025年末上線。其中最大的集群將部署近100萬顆亞馬遜自研的Trainium 2系列芯片。

9月22日，英偉達宣布投資OpenAI，雙方未來幾年將使用數百萬枚英偉達GPU，部署至少10GW算力集群。英偉達今年3月GTC 2025大會曾披露下一代Rubin系列芯片參數——Rubin Ultra NVL576服務器搭載了576個Rubin系列GPU芯片，功耗600千瓦。照此計算，10GW的算力集群可以部署500萬-1000萬枚英偉達Rubin系列芯片。

重投入必然有風險。一位阿里云管理層今年4月曾對我們表示，不投入就永遠不可能增長。在今天，過度投資的風險，遠遠少于投資不足的風險。另一位阿里云高管態度樂觀，他認為，阿里有能力在巨大的市場空間中占據有利生態位，并最終掙回比投入更多的錢。

提供全棧AI能力

吳泳銘在演講中提到，阿里云的定位是全棧人工智能服務商，提供世界領先的智能能力和遍布全球的AI云計算網絡，向全球各地提供開發者生態友好的AI服務。

“全棧AI”，這是阿里云2025年不斷強調的一個詞。

“全棧AI”意味著要把云計算從IaaS（基礎設施）、PaaS（平臺軟件）、MaaS（模型平臺），直到應用層重做一次。因為，云計算正從CPU為核心轉向GPU為核心，這導致算力調度方式、軟硬協同方式和過去截然不同。這些不同的技術特性，使得計算、存儲、軟件、網絡甚至是應用架構都需要重新設計。

阿里云的“全棧AI”，IaaS層包括GPU資源，甚至是自研AI芯片；PaaS層有智算服務PAI-靈駿、PAI-EAS推理服務等，AI改造后的PolarDB數據庫、MaxCompute數據湖倉等數據工具，MaaS層包括Qwen系列大模型、百煉模型開發平臺等工具。應用層則包括通義靈碼代碼輔助工具、編程平臺Qoder、數據平臺瓴羊、無影云電腦等應用。

阿里的“全棧AI”戰略布局 圖源：阿里云

中國信息化百人會執委、阿里云智能科技研究中心主任安筱鵬今年5月曾對我們表示，微軟、谷歌、亞馬遜的增長故事和市值表現，已經驗證了“AI+云”的巨大價值。用“全棧AI技術能力”去衡量，會發現國內很難找到第二家公司能在AI多個賽道——云、芯片、模型、應用等環節，都處于領先梯隊。

強調“全棧AI”，不只是為了適應技術變革，也是考慮到了客戶需求。因為，這可以滿足客戶不同層次、不同形態的多樣需求。

以企業使用Token這個場景來說，就包括不同使用形式。創業公司、大型科技公司、政府金融等敏感客戶的習慣都不一樣。

阿里云智能集團副總裁、阿里云政企事業部產品解決方案與服務管理總經理霍嘉對我們表示，阿里云至少提供了三種方案——一是通過MaaS服務平臺進行API調用；二是在公共云上在線部署（On-premise），很多頭部科技公司會選擇這種方式；三是在客戶的線下環境或私有云中部署（Off-premise）。政府、金融等敏感行業會這樣做。

阿里云為上述不同類型的客戶提供了不同的Token使用方案，無論是公有云、私有云、MaaS服務，甚至是直接銷售硬件等方式都可以。這讓阿里云覆蓋了更廣泛的市場。

國際市場調研機構IDC數據2025年先后公布了五份中國AI云市場市場調研報告。這五份報告涉及AI云市場的四個細分市場——大模型公有云市場、智算基礎設施（AI IaaS）服務市場、生成式AI基礎設施（GenAl laaS）市場、AI公有云服務市場。

報告顯示，阿里云在智算基礎設施、生成式AI基礎設施、AI公有云服務市場、AI公有云服務市場這四個細分領域位居首位。

前述數字化企業高管對我們表示，阿里云吸引他的，正是能同時為客戶提供芯片、算力、模型、應用等“全棧AI能力”。這是阿里云有別于國內其他云廠商的核心優勢。

他認為，在國際市場，目前幾乎只有谷歌、亞馬遜形成了類似布局。國內科技公司，雖然部分也同時具備算力、芯片、應用、模型業務線，但在服務客戶時的實際情況是——擅長芯片的企業不懂模型，擅長模型的企業缺少算力。很少有企業能把這些能力真正組合成一個技術棧，并完整提供給客戶。

一位阿里云管理層今年6月曾對我們表示，阿里云希望通過“全棧AI”的能力，去滿足客戶不同層次、不同形態的多樣化需求，以此實現在市場變化時，仍然可以保持優勢。