人工智能发展路径 - 实现通用人工智能AGI已是确定性事件 但只是起点 终极目标是发展出能自我迭代 全面超越人类的超级人工智能ASI [1] - 通往ASI的三阶段演进路线：第一阶段智能涌现 AI通过学习海量人类知识具备泛化智能 第二阶段自主行动 AI掌握工具使用和编程能力以辅助人 这是行业当前所处阶段 第三阶段自我迭代 AI通过连接物理世界并实现自学习 最终实现超越人 [3][4][5] - 全球AI行业投资总额已超过4000亿美元 未来5年累计投入将超过4万亿美元 这是历史上最大的算力和研发投入 [6] 阿里云战略布局 - 阿里云作为全栈人工智能服务商 通过两大核心路径实施AI战略：通义千问坚定开源开放路线 致力于打造AI时代的Android 构建作为下一代计算机的超级AI云 为全球提供智能算力网络 [5] - 积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划 并将持续追加更大投入 对比2022年GenAI元年 2032年阿里云全球数据中心能耗规模将提升10倍 [5][25] - 通义千问开源300多款模型 覆盖全模态全尺寸 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 [24] 技术演进趋势 - 大模型是下一代操作系统 将替代现在OS地位 成为承载用户 软件与AI计算资源交互调度的中间层 [18] - 自然语言是AI时代编程语言 Agent就是新软件 Context是新Memory 大模型通过MCP接口连接各类Tools和Agent [18] - 数据中心计算范式从CPU为核心的传统计算 加速转变为以GPU为核心的AI计算 需要更稠密算力 更高效网络 更大集群规模 [22] 应用场景拓展 - AI将渗透到物流 制造 软件 商业 生物医疗 金融 科研等几乎所有行业领域 [11] - 未来可能有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作 对真实世界产生巨大影响 [12] - Token消耗速度两三个月就翻一番 Token就是未来的电 驱动千行百业每天的工作 [6][24] 基础设施需求 - 超级AI云需要充足能源 全栈技术 数百万计GPU和CPU 协同网络 芯片 存储 数据库高效运作 [22] - 未来全世界可能只会有5-6个超级云计算平台 [22] - 阿里云运营中国第一 全球领先的AI基础设施和云计算网络 是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级AI云计算平台之一 [24]