Workflow
阿里饱和式投入 AI,目标超级智能
晚点LatePost·2025-09-24 23:28

阿里云AI战略与投入 - 未来三年将投入3800亿用于AI基础设施建设[2][5][23] - 2032年全球数据中心能耗规模预计比2022年提升10倍[5][23] AI发展三阶段演进路线 - 第一阶段"智能涌现":AI通过学习人类知识具备泛化智能能力[3][9] - 第二阶段"自主行动":AI掌握工具使用和编程能力辅助人类 为当前所处阶段[3][9][10] - 第三阶段"自我迭代":AI连接物理世界实现自学习 最终超越人类智能[3][12][15] 通义千问开源生态建设 - 已开源300多款模型 全球下载量超6亿次[4][22] - 衍生模型超17万个 成为全球第一大开源模型矩阵[4][22] - 定位为"AI时代的Android" 通过开源策略加速开发者生态建设[4][19] 超级AI云战略定位 - 构建以GPU为核心的下一代计算体系 替代传统CPU计算[4][21] - 预测全球最终将仅存5-6个超级云计算平台[4][21] - 提供一站式模型服务平台百炼和Agent运行环境[22] AI行业发展趋势 - 全球AI行业近一年投资总额超4000亿美元[6] - 未来5年全球AI累计投入将超4万亿美元[6] - Token消耗量每2-3个月翻一番[6] 技术架构变革 - 大模型将成为下一代操作系统 替代现有OS地位[17] - 自然语言成为AI时代编程语言 Agent成为新软件[11][17] - 模型部署方式多样化 将运行在所有计算设备端[18] 应用场景拓展 - AI将渗透物流、制造、软件、医疗、金融、科研等所有行业[10] - 未来Agent和机器人数量可能超过全球人口总量[11] - 每个人可能需使用100张GPU芯片进行协同工作[24] 数据获取方式演进 - AI需要直接从物理世界获取全量原始数据 而非人类归纳的二手数据[12][13] - 通过端到端训练方式实现更高水平自动驾驶能力[14] - 通过与真实世界持续交互获取实时数据实现自我迭代[14][15]