2025年的云栖大会，无疑是观察中国乃至全球AI技术走向的一个关键窗口。阿里巴巴的两位核心人物——一位是主导技术产品发布的阿里云高管，另一位是集团CEO吴泳铭——分别从“当下”和“未来”两个维度，为我们描绘了一幅宏大而清晰的AI蓝图。前者详尽展示了阿里云全栈AI技术的“肌肉群”，从模型、平台到基础设施，可谓“应有尽有”；后者则站在更高维度，阐述了通往超级人工智能（ASI）的路径与阿里巴巴的战略抉择。

将这两场演讲结合解读，我们看到的不仅是产品的发布，更是一个战略与执行完美闭环的雄心：以全栈技术实力为基石，支撑起通往超级智能的远征。

第一篇章：技术基石与全栈布局——AI实力大阅兵

阿里云的演讲首先明确了一个核心观点：大模型与云计算的结合已成为行业趋势和技术创新的重要驱动力。基于此，阿里云展示了其在模型层、开发层和基础设施层的全栈创新成果，构成了一套完整的“AI作战体系”。

1. 模型层：通义家族的全面进化

作为核心能力，通义大模型家族迎来了“史诗级”更新，展现了其在全球范围内的领先水平。

• 通义千问 (Qwen):
  • 旗舰升级： 发布了总参数超过万亿规模的旗舰版模型MAX，在指令遵循、复杂任务解决，特别是Coding Agent方面有大幅提升。其预览版在全球大模型榜单上已并列第三，正式版能力还将进一步提升。
  • 多模态突破： 视觉语言模型VO具备了强大的万物识别和复杂空间理解能力，支持高达256K的上下文窗口，可理解长达两小时的视频。多模态大语言模型Omni则集成了文本、图像、音视频处理与语音生成能力，将以往需要多个模型级联完成的复杂任务合而为一，极大降低了延迟。
  • 代码与架构创新： Coder模型与开发工具深度联合训练，提升了实际任务效果和代码安全性。同时，发布了探索下一代模型架构的N版本，通过混合注意力机制、高稀疏度结构等创新，在实现模型性能的同时，推理吞吐量提升十倍。
• 通义万象 (Wanxiang):
  • 原生音视频生成： 全新的2.5预览版采用原生多模态生成架构，可一次性生成音画同步的视频，包括人物对话和背景音，并能生成长达10秒的1080P高清视频。
  • 数字人能力： 提供了从创造（语言描述或图片复刻）、克隆（5秒音视频即可克隆声音与神态）到驱动（动作与语音驱动）的全链路数字人解决方案。
• 新成员通灵 (Tongling): 专注于语音生成领域，整合了语音识别（ASR）和语音合成（TTS）的能力，打造了全新的品牌系列。

深度洞察： 阿里云的模型策略体现了“广度”与“深度”并举。广度上，实现了从语言、代码到视觉、语音的全模态覆盖，并积极拥抱开源，通义千问的衍生模型数量已位居全球第一，下载量突破6亿次，构建了庞大的开发者生态。深度上，则在旗舰模型性能、多模态融合以及下一代架构上不断探索，追求技术上的绝对领先。

2. 开发层：Agent智能体——AI时代的新范式

模型能力再强，也需要有效的开发范式来释放其价值。阿里云认为，基于Agent（智能体）的开发是AI时代的重要范式。智能体开发的核心是解决四大难题：

• 规划与决策： 从简单的流程编排，进化到让模型智能地分解、规划和执行复杂任务。
• 记忆管理： 建立贯通上下文的动态、个性化、多模态记忆体系，从具体记录中抽象出模式和经验。
• 信息增强： 通过连接本地知识、领域知识和实时信息，拓展模型的能力边界，确保准确性与专业性。
• 工具调用 (Action): 让模型通过调用各类工具与真实世界交互，并从反馈中学习进化。

为此，阿里云推出了百炼Agent平台，提供从低代码拖拽到基于AgentScope语言的专业开发SDK，并内置了RAG、Deep Research等多种Agent，全面支持智能体的开发、调试、部署与进化。

3. 基础设施层：坚不可摧的AI算力底座

所有上层应用都离不开强大的AI基础设施。阿里云展示了其软硬件一体化的自研技术体系：

• 硬件层面： 从支持高密度芯片的盘古超级计算节点服务器，到支持数十万卡规模集群的HPN 8.0高性能网络，再到为AI训练优化的CPFS高性能存储。
• 平台层面： 灵骏智算集群提供高稳定性和异构算力支持，容器与函数计算为Agent的工具调用提供极致弹性，PAI人工智能平台则为模型训练、推理和强化学习全链路加速。
• 安全保障： 提供从模型训练数据安全到模型服务内容合规的全链路AI安全产品。

第二篇章：远征星辰大海——通往ASI的宏大叙事

如果说技术发布会是“术”的展示，那么CEO吴泳铭的演讲则是“道”的阐述。他提出了一个极具前瞻性的判断：一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始，其终点并非AGI（通用人工智能），而是将超越人类智能、能够自我迭代进化的ASI（超级人工智能）。

吴泳铭描绘了通往ASI之路的三个关键阶段：

1. 第一阶段：智能涌现（学习人）
   • 特征： 这是我们已经经历的阶段。大模型通过学习互联网上人类积累的所有数字化知识（文本、书籍等），涌现出通用的对话和初步的推理能力。
2. 第二阶段：自主行动（辅助人）
   • 特征： 这是我们正迈入的阶段。AI不再局限于语言交流，而是开始使用工具（ToolUse），与数字世界和物理世界交互，辅助人类完成真实世界的任务。此阶段的关键是大模型Coding能力的提升，因为理论上只要AI能自主编程，就能解决无限复杂的问题。
3. 第三阶段：自我迭代（超越人）
   • 特征： 这是通往ASI的决定性阶段，有两个关键要素：
     • 连接物理世界的原始数据： AI必须超越学习“人类归纳总结后的知识”，转而直接从物理世界获取全面、原始的数据进行学习。正如自动驾驶需要原始摄像头数据而非仅仅是驾驶规则。
     • 自我学习（Self-learning）： AI将有能力为自身的升级去搭建训练架构、优化数据流程，从而实现自我迭代和智能升级。

深度洞察： 这个三阶段理论不仅是一个预测，更是阿里巴巴AI战略的顶层设计。它解释了为什么阿里云当前如此重视Agent和工具调用——因为这是实现第二阶段“自主行动”的核心，更是迈向第三阶段，让AI连接真实世界、获取原始数据的唯一通路。

深度分析：战略与执行的完美闭环

将两场演讲并置，我们可以清晰地看到阿里巴巴AI战略的几个核心支点，以及其战略与执行的高度协同：

1. “大模型是下一代操作系统” vs. “百炼Agent平台”
   • 吴泳铭提出，大模型是下一代的操作系统，自然语言是编程语言，Agent是新软件。这在技术演讲中得到了完美印证——百炼Agent平台正是这个“操作系统”的具体实现，它为开发者提供了创建和运行“新软件”（Agent）所需的一切环境和工具。
2. “打造AI时代的安卓系统” vs. “通义千问的开源生态”
   • 吴泳铭明确了通义千问的战略选择——走开源路线，打造AI时代的安卓系统。技术演讲中的数据——全球第一的衍生模型数量和超6亿的下载量——表明这一战略已初见成效。通过开放，阿里旨在构建一个最繁荣的开发者生态，让通义模型渗透到所有计算设备中。
3. “超级AI是下一代计算机” vs. “全栈AI基础设施”
   • 吴泳铭将未来的AI算力体系定义为**“超级AI计算机”，将Token（通证）比作未来的“电”。这台“计算机”的构建蓝图，就在技术演讲中对盘古服务器、HPN网络、灵骏集群等全栈基础设施的详细介绍里。吴泳铭宣布的3800亿AI基建投资以及未来能耗规模提升10倍的规划**，则为这台超级计算机的建设注入了最坚定的承诺。

结语

2025云栖大会向我们展示了阿里巴巴一个清晰且逻辑自洽的AI发展闭环：

• 愿景（Vision）： 迈向能够自我迭代、超越人类的ASI超级智能。
• 路径（Path）： 遵循“智能涌现 -> 自主行动 -> 自我迭代”的三阶段路线图。
• 战略（Strategy）： 将大模型定位为“操作系统”，通过开源构建“安卓生态”，将整体AI能力打包成“超级计算机”对外服务。
• 执行（Execution）： 以通义模型家族为核心引擎，以百炼Agent平台为开发中枢，以自研的全栈AI基础设施为坚实底座，一步一个脚印地将战略落地。

从琳琅满目的技术产品，到高屋建瓴的未来判断，阿里巴巴正在用行动证明，它不仅是这场智能化革命的积极参与者，更立志成为定义未来、驱动变革的核心力量。这场通往星辰大海的远征，已经扬帆起航。

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