文章核心观点 - Token是未来的电 类比AI计算资源如同电力系统般的基础设施角色[1][4] - 阿里巴巴全面转型为AI公司 以AI驱动为核心战略 聚焦电商和AI+云两大方向[13][14][18] - AI演进路径分为三阶段 最终目标是实现自我迭代的超级人工智能(ASI)[7][9][23] AI演进路径与终极愿景 - AI发展分为三阶段：学习人(过去) 辅助人(现在) 自我迭代超越人(未来)[7] - 当前关键在工具使用能力(Tool Use) 连接数字与物理世界[7] - 未来自然语言成为AI时代源代码 每个人可创造Agent 数量超全球人口[8] - ASI需突破两门槛：连接真实世界全量原始数据 实现自主学习(Self-learning)[9] - 2032年阿里云数据中心能耗规模较2022年提升10倍 为ASI时代做准备[4][23] 阿里巴巴战略选择与投入 - 通义千问选择开源路线 目标成为下一代操作系统[4][11] - 阿里云定位"超级AI云" 全球仅5-6家能承载海量计算需求[11] - 三年投入3800亿元建设AI基础设施 超过去十年总和[4][16] - 推动"公共云优先"战略 收缩项目制订单 聚焦可规模化AI电网模式[15] - 全栈自研垂直整合 覆盖AI芯片 云计算平台 基础大模型三大核心层[20] 技术成果与市场表现 - 通义开源300余个模型 覆盖全尺寸全模态 全球下载量突破6亿次[17] - 衍生模型17万个 服务超100万家客户 中国企业级大模型调用市场占比第一[17] - 服务中国90%国家级及大型国有银行 全球前十手机品牌中九家深度合作[17] - 阿里云收入增速从2%提升至26% 股价最高涨幅超75%达148美元[16][17] - 支撑中国95%车企智能座舱与自动驾驶 通义灵码服务70%中国车企[22] 行业竞争格局 - 全球超级AI云仅AWS 微软云 谷歌云 阿里云四家拥有入场券[20] - 竞争焦点从模型智能转向全栈技术体系 比拼迭代速度与成本效率[20] - 阿里选择与谷歌类似的垂直整合路径 实现底层算力到上层应用全面赋能[20][22]