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      突然爆火!馬云為“靈光”定調“沖第一”,阿里自研芯成算力后盾

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      論先見之明,還得是馬云。

      近日,螞蟻集團推出的創新性AI應用產品“靈光”上線4天下載量便突破100萬,成為首個百萬下載量速度超過ChatGPT、Sora2、DeepSeek的AI產品。

      值得注意的是,11月18日“靈光”上線當天,阿里創始人馬云佩戴工牌現身螞蟻園區,并直言團隊“年底20萬用戶”的初始目標“太低了”,要求產品“往前沖第一”。

      事實上,“靈光”有這一成績也離不開阿里近七年在AI算力領域的深耕支撐。據媒體報道,阿里自主研發的人工智能芯片已進入測試階段,該芯片將由國內制造商生產,并與英偉達架構兼容,旨在填補英偉達在中國市場的空白。



      另據業內人士透露,這款芯片的進展,不僅為“靈光”這類前端AI應用提供了穩定算力供給,更成為阿里AI生態從應用到底層全鏈路布局的核心支撐。

      對此,盡管阿里官方尚未宣布“造芯成功”,但其在AI領域的投入已初見成效。從2025年三季報來看,阿里云收入同比增長13%,AI相關產品收入已連續六個季度保持三位數高增長

      01

      馬云千億“押注”自研芯片

      AI時代的命脈是算力,已成為全球科技產業的共識。過去數年間,這一產業增長的“核心引擎”幾乎由英偉達(NVIDIA)驅動。其憑借強大的GPU硬件和CUDA軟件生態壁壘,長期占據了全球AI訓練芯片市場約80%的份額。而阿里正是其下游客戶之一。



      由此,在阿里云業務的高速擴張期,大部分高端算力芯片還需從英偉達采購。一方面這種依賴可能帶來了巨額的采購成本,另一方面也隱藏著供應鏈與技術的雙重風險。

      在此背景下,自主研發似乎成了“不得不”走的路。2018年,阿里正式開啟“自主造芯”之路。為支持公司核心AI戰略,其在過去多個季度累計投入超千億元,并計劃未來三年再投入3800億元用于AI和云基礎設施建設。

      七年過去,阿里旗下公司推出的含光800(AI推理芯片)、倚天710(服務器CPU),也逐步在云計算與推理場景加速落地。值得注意的是,目前進入測試階段的新型AI芯片已改由國內制造商代工,不再依靠臺積電生產。

      據外媒The Information引用知情人士說法,阿里自研芯片在部分應用場景中的性能已“媲美”英偉達H20芯片的水平。這表明,在部分業務場景中,阿里可能已初步具備了用國產替代進口算力的能力。



      02

      從AI芯片到健康科技的多點開花

      要知道,阿里的自研芯片并非孤例!近年來,在供應鏈不確定性加劇的大背景下,“國產替代”與“自主創新”已從單一的科技領域,逐步拓展到生物醫療、高端制造、基礎軟件等多個關鍵行業。

      在芯片領域,除了阿里,百度自研的昆侖芯已開始應用于大模型訓練,中芯國際等國內企業也在不斷縮小與國際水平的差距。而在生物科技這一傳統由歐美企業主導的領域,國內多個企業也正憑借創新技術實現突圍。



      據《鳳凰》等主流媒體報道,近期一款名為“倍-清-肝”的護肝科技成果,正受到江浙滬、珠三角等地區一線城市中年群體的廣泛關注。據悉,它由香港知名生物科技公司TS自主研發,創新性地采用“多靶點協同”的策略,來應對日常肝臟健康問題。

      資料顯示,該科技通過復配“四氫姜黃素、專利護肝菌AKK001、二氫楊梅素”等前沿成分,從“解酒護肝、抗炎減負、內源修復”等多個維度實現“細胞級修復”,適用于現代人長期飲酒、熬夜、高脂飲食所帶來的復雜肝損傷場景。

      在第三軍醫大學開展的臨床試驗中,酒精性脂肪肝患者連續服用8周后,核心肝損傷指標AST(天門冬氨酸氨基轉移酶)和ALT(丙氨酸氨基轉移酶)分別下降了38%、25%。相比歐美品牌單一成分的臨床效果展現出了明顯優勢。

      市場數據更具說服力,自香港推廣至內地后,“倍清肝”在京D東等平臺表現亮眼,首月成交額即突破七位數。商智數據顯示,在上海、廣東等高壓行業密集地區,用戶的購買熱情高漲,超70%的消費者在反饋中提及,其對“酒后不適”、“肝脂超標”、“熬夜乏力”等場景具有針對性的改善效果。

      03

      國產芯片的生態崛起與未來挑戰

      近幾年,國產芯片發展迅猛,成效顯著。根據IDC報告,2024年中國本土AI芯片品牌的市場滲透率已從2023年的15%提升至30%,出貨量達到82萬張。

      除了阿里,百度、騰訊等科技巨頭也紛紛通過自研或投資方式布局AI算力賽道。平頭哥(阿里)、昆侖芯(百度)等已推出多款自研芯片,并在特定領域實現了性能提升。

      當然,從測試到成熟商用,國產芯片仍面臨諸多挑戰。盡管如此,阿里等企業的突破,仍證明了在AI算力領域從設計到制造的自主可控具備可行性,其意義甚至遠超商業本身。

      正如網友@科技老王所言:“這場從國產替代”邁向“自主創新”的戰略轉型,正在為全球AI算力格局注入新的變量與發展動力。

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