阿里发布“真武810E”芯片，完成AI全栈自研拼图 - 公司旗下芯片公司平头哥于1月29日上线了自主研发的高端AI芯片“真武810E”，其效能已在包括国家电网、小鹏汽车在内的400多家外部客户的实际场景中得到验证 [1] 阿里成为全球少数具备全栈自研能力的公司 - 随着“真武810E”芯片的亮相，公司成为全球少数几家完整具备AI大脑（大模型）、计算平台（云）、核心硬件（芯片）全栈自研能力的公司 [3] - 若以“自研技术与高频商业场景的深度耦合”为标准，公司率先达成了闭环，其全栈能力在体系内实现了内生性循环：AI芯片提供底层算力支撑通义大模型，并通过阿里云输送至电商、支付、钉钉等高频场景，场景产生的海量数据再反哺芯片与模型的持续进化 [3] - 全球范围内，被公认达成这一闭环的另一家巨头是谷歌 [3] 全栈自研能力带来的核心优势 - 全栈自研能力意味着巨大的成本优势，能够在算力、网络、模型、软件栈多个环节消灭供应商溢价，从而拥有更低边际成本、更稳定的供给和更高的迭代速度 [3] - 硅谷投资人张璐指出，当前AI的竞争不只关于模型，更重要的是成本，并因此看好拥有全栈自研能力的谷歌 [3] - 在全球技术格局不稳定的背景下，全栈能力还意味着可持续性，即在关键环节拥有可控替代能力，避免因外部依赖导致系统性风险 [4] 阿里与谷歌的生态对比与定位差异 - 公司的技术金字塔（芯片、云、模型、操作系统、入口）与谷歌（TPU芯片、Google Cloud、Gemini模型、Android、搜索）结构相似 [4] - 谷歌在AI领域的地位源于其作为“规则制定者”，长期在Transformer架构、大规模分布式训练、底层框架、开源生态等方面“开路”，塑造了全球AI研究路径 [6] - 公司则更多体现出“铺路”的能力，即工程化整合与规模化落地，擅长将成熟技术嵌入复杂商业系统以实现降本增效 [6] - 从数据入口看，谷歌掌握全球信息入口（搜索）和设备入口（Android），其模型优化具有全球知识型数据循环优势 [6] - 公司掌握的是以交易和产业协作为核心的商业行为数据，覆盖消费、支付、供应链与企业运营等场景，数据结构以商业流程与运营决策为主 [6] 阿里AI的未来发展路径 - 公司在AI领域的强项更可能体现在深度嵌入中国商业场景，而不是成为全球知识与信息处理的标准底座 [7] - 公司的基因始终来自商业体系与交易网络，AI的目标是让这套商业机器运行得更高效、更低成本、更自动化 [9] - 公司更可能成为一种不同形态的AI巨头——中国商业体系的智能基础设施，其代表的“产业效率主导的AI进化路径”更符合中国经济结构的现实 [9]