3800亿投AI Infra！阿里CEO：AGI只是阶段，ASI才是终极目标！

电子发烧友网报道（文/梁浩斌）“大模型是下一代的操作系统，阿里选择将通义千问打造成AI时代的安卓系统”
“AI将会替代能源的地位，成为最重要的商品”
“正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI将指数级放大人类的智力杠杆”

在2025阿里云栖大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭抛出了以上的观点。他认为AI不会止步于AGI，而是将迈向超越人类智能，能够自我迭代进化的超级人工智能ASI。而在通往ASI的道路上，将会经历包括“智能涌现”、“自主行动”、“自我迭代”三个阶段。

吴泳铭还透露，阿里正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将相比2022年提升10倍。

从AGI到ASI，三步走

AGI即通用人工智能，过去AGI在不少场合中都被认为是AI技术的“终极”目标。虽然不同企业和机构对AGI的定义各有不同，但大致的核心都是在于从“专才”到“通才”转变，实现拥有通用智能的系统，将人类从80%的日常工作中解放出来，从而可以专注于创造和探索。

而ASI的核心则是拥有自我迭代进化能力，成为全面超越人类智能的系统。ASI将解决未被人类解决的科学和工程问题，带领人类进入一个前所未有的智能时代。

吴泳铭认为，通往ASI之路，将会经过三个阶段：

第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”

利用过去几十年间，互联网将人类几乎所有知识数字化，这为智能涌现奠定了基础。大模型通过理解人类知识全集，具备泛化智能，涌现通用对话能力，能理解人类意图、解答问题，逐步发展多步推理能力，当前已逼近人类各学科测试顶级水平，具备解决真实问题、创造真实价值的可能。

第二阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”

吴泳铭认为这是目前整个AI行业所处的阶段。在这个阶段，AI 突破语言交流局限，具备真实世界行动能力，可在人类目标下拆解复杂任务、使用 / 制作工具，完成数字与物理世界交互。而实现这个阶段的关键，在于大模型具备Tool Use 能力和Coding 能力。

大模型可连接所有数字化工具，调用外部软件、接口、物理设备，执行真实任务，就类似人类通过创造工具加速进化；Coding能力是通往 AGI 的必经之路，可辅助解决复杂问题、推动更多场景数字化，Agent（智能体）未来可自主编码、测试，像工程师团队般理解需求。

未来，自然语言将成为 AI 时代源代码，任何人用母语即可创建 Agent。Agent与机器人数量或超全球人口，渗透物流、制造、软件、医疗、金融等全行业，连接真实世界场景与数据。

第三阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”

这个阶段将有两大关键要素，首先是获取物理世界全量原始数据。当前 AI 在内容创作、数学、Coding 领域进步快，因这些领域知识 100% 人类定义且在文字中。而物理世界中 AI 多接触人类归纳的二手知识，需直接获取物理世界全面、原始、实时数据，比如如汽车研发需连接全量汽车数据，而非依赖调研二手数据；自动驾驶从 Rule-based 转向端到端训练，从车载摄像头原始数据学习。吴泳表示，只有让AI与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。

其次是Self-learning（自主学习）。在AI渗透更多物理场景、理解更多数据后，可自主搭建训练基础设施、优化数据流程、升级模型架构，通过与真实世界持续交互获取数据与反馈，借助强化学习、持续学习自主优化迭代，最终形成早期 ASI。

一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。

打造AI时代的安卓；Token就是未来的电力；3800亿投入AI infra

AI技术在发展成为AGI、ASI的过程中，随着技术提供的基础支撑以及行业需求逐渐显露，IT产业未来也将产生巨大变革。阿里对于IT产业未来的变化，提出了两个判断：

大模型是下一代操作系统：阿里认为大模型代表的技术平台将取代现有操作系统地位，成为 AI 时代的核心枢纽。未来大模型在AI时代中将会起到连接作用，链接所有真实世界的工具接口，承载用户、软件与 AI 计算资源的交互调度，是三者协同的中间层。同时，所有用户需求、行业应用均通过大模型相关工具执行，成为 AI 时代数字生态的 “基础设施”。

大模型的出现，重塑软件的开发与应用生态。借助大模型，软件开发门槛大幅降低，无需专业编程能力，仅用自然语言即可创造应用。在软件形态上，未来与计算世界打交道的 “软件”，将以大模型生成的 Agent 为主，而非当前的商业化软件。同时，模型部署也会得到进化，告别当前 “API 调用”的初级阶段，未来模型将运行于所有计算设备，具备“持久记忆、端云联动、参数实时更新、自我迭代”能力，类似当前OS的多环境适配特性。

那么在这个趋势下，阿里云的战略是坚定通义千问的开源路线，打造AI时代的安卓操作系统。吴泳铭认为LLM时代开源模型的价值与场景渗透力远超闭源模型，目标是支持全球开发者生态。通义千问已经开源300 多款全模态、全尺寸模型，截至目前全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，也是渗透计算设备最广泛的大模型。

超级AI云是下一代计算机：这个判断的核心逻辑是，大模型与云AI的依存关系，大模型或者说是下一代 OS，需运行于 “超级 AI 云” 之上，才能满足 AI 时代的核心需求 —— 每个人将拥有数十至上百个 24 小时工作的 Agent，需海量计算资源支撑其协同与运转。

与此同时，数据中心计算从CPU 为核心的传统计算，加速转向GPU 为核心的 AI 计算，要求更稠密的算力、更高效的网络、更大规模的集群。

阿里认为超级 AI 云需具备 “超大规模基础设施 + 全栈技术积累”。在硬件资源上，需要数百万计的 GPU 与 CPU，保障算力供给；技术上需要网络、芯片、存储、数据库高效联动，实现软硬件垂直整合；同时提供24小时处理全球需求能力，需充足能源支撑稳定运行。而能够符合这些指标的超级AI云计算平台，未来可能全世界只有5-6个。

吴泳铭认为，在这个新时代，AI将会替代能源的地位，成为最重要的商品，绝大部分AI能力将以Token的形式在云计算网络上产生和输送，Token就是未来的电。


基于这些判断，他还透露，阿里云正在全力打造一台全新的AI超级计算机，它同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的AI云。

最近一年全球AI行业的投资总额已经超过4000亿美元，今年年初美国政府启动“星际之门”计划，计划投资5000亿美元建设AI基础设施，就在最近该项目已经完成选址，并在未来三年投资超过4000亿美元将总算力规模拓展至7GW。国内字节跳动、腾讯、百度、京东等互联网巨头在今年也多次表态将加大AI基建投入，其中有消息称字节跳动在2025年拨出超过1500亿元投入到AI领域，其中一半资金用于AI基础设施。

吴泳铭也表示，阿里正在推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将持续追加更大的投入，预计2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将相比2022年提升10倍。

发布全新超节点方案；联手英伟达开展Physical AI合作

在云栖大会上，阿里云发布了全新一代磐久128超节点AI服务器，据官方介绍，新一代磐久超节点服务器由阿里云自主研发设计，具备高密度、高性能和高可用的核心优势，采用开放架构，可高效支持多种AI芯片，单柜支持128个AI计算芯片，密度刷新业界纪录。

磐久超节点集成阿里自研CIPU 2.0芯片和EIC/MOC高性能网卡，采用开放架构，扩展能力极强，可实现高达Pb/s级别Scale-Up带宽和百ns极低延迟，相对于传统架构，同等AI算力下推理性能还可提升50%。

在高速互连网络方面，阿里云展示了新一代高性能网络HPN 8.0交换机TH6P-112G，HPN8.0采用训推一体化架构，存储网络带宽拉升至800Gbps，GPU互联网络带宽达到6.4Tbps，可支持单集群10万卡GPU高效互联，为万卡大集群提供高性能、确定性的云上基础网络，助力AI训推提效。

同时在大会上，阿里巴巴正式宣布与英伟达开展Physical AI（物理AI）合作。此次合作覆盖了物理AI实践的各个方面，阿里云人工智能平台 PAI将集成NVIDIA Isaac Sim、NVIDIA Isaac Lab、NVIDIA Cosmos和Physical AI数据集在内的全套Physical AI软件栈，结合阿里云大数据AI平台能力，形成覆盖数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试在内的全链路平台支撑，旨在进一步缩短具身智能、辅助驾驶等应用的开发周期。