阿里云算力投入规划 - 阿里云全球数据中心能耗规模将在2032年提升10倍 对比2022年GenAI元年水平[1] - 阿里云算力投入将指数级提升 以迎接超级人工智能(ASI)时代到来[1] 资本市场反应 - 阿里云概念股午后出现局部异动 杭钢股份直线拉升涨停[1] - 宏景科技 浙大网新 数据港 金桥信息等关联个股快速冲高[1] - 阿里巴巴港股短线走高 受算力投入扩大消息刺激[1]

核心战略方向 - 阿里云将通义千问定位为AI时代的Android 坚定走开放路线 致力于成为下一代操作系统 与全球开发者共建AI应用生态 [1] - 公司判断大模型将取代传统OS 成为连接用户 软件与AI计算资源的中间层 未来自然语言将成为AI时代的编程语言 Agent将成为新软件形态 [13] 开源生态进展 - 通义千问开源模型矩阵全球下载量超6亿次 衍生出超过17万个模型 成为全球最受欢迎的开源模型之一 [1] - 通过开源策略 目标将开发者规模从数千万扩展至数亿 让用户能用自然语言创造满足自身需求的智能体 [1] 基础设施投入 - 公司积极推进三年3800亿元的AI基础设施建设计划 并持续追加更大投入 [20] - 为迎接ASI时代 预计到2032年全球数据中心能耗规模将是2022年的10倍 [2][20] - 正在打造AI超级计算机 提供从自研芯片 网络 存储到模型 平台的全栈人工智能服务 [2][18] 技术演进路径 - AI发展将经历三阶段：智能涌现（学习人） 自主行动（辅助人） 自我迭代（超越人） [6][8][11] - 当前处于自主行动阶段 AI具备Tool Use能力 可连接数字化工具完成真实世界任务 [7] - 未来突破需依赖真实世界全量原始数据获取及Self-learning自主学习能力 [9][11] 市场前景预期 - 全球AI行业最近一年投资总额超4000亿美元 未来5年累计投入将超4万亿美元 [3] - AI Chatbot成为人类史上用户渗透率最快的功能 行业渗透速度超过历史上所有技术 [3] - Token消耗量每两三个月翻一番 未来AI能力将以Token形式在云计算网络上输送 [3][17] 产品服务体系 - 通义千问开源300多款模型 覆盖全模态全尺寸 提供一站式模型服务平台百炼及Agent开发运行环境 [17] - 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 具备软硬件垂直整合能力 [17] 行业变革影响 - 大模型将"吞噬"传统软件形态 未来几乎所有计算交互将由大模型产生的Agent完成 [13] - 模型部署方式将多样化 运行于所有计算设备并具备持久记忆能力 端云联动 [14] - 计算范式从CPU为核心转向以GPU为核心的AI计算 需要更稠密算力与更大集群规模 [15] 未来协作模式 - 未来每个人可能需要100张GPU芯片工作 Agent和机器人数量或超过全球人口 [8][22] - ASI将指数级放大人类智力杠杆 使10小时产出产生十倍百倍效益 [22] - AI将成为最重要商品 替代能源地位驱动千行百业工作 [17]

人工智能发展路径 - 实现通用人工智能AGI已成为确定性事件 但只是超级人工智能ASI的起点 最终目标是发展出能自我迭代 全面超越人类的ASI [2][3] - 超级人工智能演进分为三阶段 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 为行业当前所处阶段 第三阶段自我迭代 AI通过连接物理世界实现自学习并最终超越人 [4] 阿里巴巴战略布局 - 大模型是下一代操作系统 将替代现有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 [5] - 通义千问选择开放路线 打造AI时代的Android系统 [6] - 超级AI云是下一代计算机 大模型运行于AI Cloud之上 未来全球可能只会有5-6个超级云计算平台 [7] - 阿里云定位为全栈人工智能服务商 提供世界领先的智能能力和全球AI云计算网络 [7] 阿里巴巴技术成果 - 通义千问开源300多款模型 覆盖全模态和全尺寸 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 [7] - 阿里云提供一站式模型服务平台百炼 支持模型定制化和Agent快速开发 同时提供AgentBay运行环境及灵码/Qoder等开发者套件 [8] - 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 具备软硬件垂直整合能力 自研核心存储系统 网络架构和计算芯片 [8] 基础设施投入规划 - 积极推进三年3800亿元AI基础设施建设计划 并将持续追加更大投入 [8] - 为迎接ASI时代 预计2032年阿里云全球数据中心能耗规模将较2022年提升10倍 [8]

人工智能发展路径 - 实现通用人工智能已是确定性事件 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 [1] - 通往超级人工智能的三阶段演进路线：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 第三阶段自我迭代 AI通过连接物理世界实现自学习最终超越人 [5] - 人类和AI将演进出全新协同方式 从Vibe Coding到Vibe Working 每个家庭 工厂 公司都会有众多Agent和机器人24小时服务 [5] 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打造AI时代的Android 构建作为下一代计算机的超级AI云 [5] - 通义千问选择开放路线是因为开源模型创造价值和渗透场景会远远大于闭源模型 全力支持开发者生态 潜在开发者将从几千万变成数亿规模 [6] - 超级AI云是下一代计算机 大模型是运行于AI Cloud之上的新操作系统 未来全世界可能只会有5-6个超级云计算平台 [10] 算力基础设施规划 - 到2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍 意味着算力投入将指数级提升 [1] - 超级AI云需要超大规模基础设施和全栈技术积累 才能承载每个人拥有几十甚至上百个Agent24小时不间断工作协同的海量计算需求 [10] - AI将会替代能源的地位 成为最重要的商品 [10] 技术演进趋势 - 大模型是下一代操作系统 将允许任何人用自然语言创造无限多应用 [6] - 未来几乎所有与计算世界打交道的软件都可能由大模型产生的Agent构成 而非现有商业软件 [6] - 大模型将会吞噬软件 成为运行于AI Cloud之上的新操作系统 [10]

港股科技股市场表现 - 恒生科技指数上涨1.61%，阿里巴巴股价上涨6.65%续创近4年新高 [1] - 中芯国际与华虹半导体股价涨幅均超过5% [1] - 港股通科技ETF南方(159269)和香港科技ETF(159747)分别上涨1.69%和1.5% [1] 阿里巴巴相关动态 - 阿里巴巴CEO吴泳铭在云栖大会提出“超级人工智能”，并计划推进3800亿元人民币的AI基础设施建设 [1] - 方舟投资旗下两只ETF共同购入阿里巴巴ADR，总值约1630万美元 [1] 半导体行业积极因素 - 存储器芯片价格上涨，台积电3纳米制程CPU价格据传上涨 [1] - 上海微电子展示最新设备，长川科技三季度业绩大幅预喜 [1] 相关ETF产品信息 - 香港科技ETF(159747)跟踪的中证香港科技指数全面覆盖中国科技“Terrific 10”，聚焦AI、半导体、新能源汽车等赛道 [1] - 港股通科技ETF南方(159269)自7月25日以来资金净流入超11.6亿元，规模达13.8亿元，上市两个月规模增长95.74% [1] - 港股通科技ETF南方(159269)管理费与托管费合计0.35%，为同类产品最低 [1]

公司战略与投入 - 阿里巴巴集团宣布积极推进3800亿元规模的AI基础设施建设并计划追加更大投入 [1] - 阿里云推出Qwen3-Max模型 在LMArena文本排行榜位列第三并超越GPT-5-Chat 正式版本在代码和智能体能力方面进一步提升 [1] - 通义千问累计开放超300个开源模型 覆盖全尺寸全模态 开源模型下载量突破6亿 [1] 行业趋势与前景 - 未来5年全球AI累计投入将超过4万亿美元 [3] - 全球AI行业最近一年投资总额超过4000亿美元 [4] - 行业对AI基础设施需求远超预期 阿里云预计2032年全球数据中心能耗规模提升10倍 [1] 技术演进与范式变革 - AI计算范式从CPU为核心转向GPU为核心 AI将替代能源地位并以Token形式在云计算网络产生输送 [4] - 超级AI云将成为下一代计算机 需更稠密算力 更高效网络 更大集群规模 全球可能仅存5-6个超级云计算平台 [4] - 大模型将取代操作系统地位成为下一代操作系统 几乎所有真实世界工具接口都将与大模型链接 [7] 应用场景与产业影响 - AGI将解放人类80%日常工作 ASI可能创造超级科学家和全栈超级工程师 解决医学难题 新材料发明 可持续能源及星际旅行等问题 [7] - 大模型将吞噬软件 允许任何人用自然语言创造无限应用 终端用户可通过大模型直接满足需求 [8] 市场反应与同业动态 - 阿里巴巴港股股价盘中一度涨超7% [2] - 英伟达计划向OpenAI投资1000亿美元共建数据中心 OpenAI联合甲骨文和软银新建5个AI数据中心 未来三年总投资超4000亿美元 算力规模近7吉瓦并目标扩展至10吉瓦 [5]

阿里云AI基础设施投资与战略 - 公司积极推进3800亿元人民币规模的AI基础设施建设并计划追加更大投入 [1] - 预计2032年阿里云全球数据中心能耗规模将比2022年提升10倍 [1] - 未来5年全球AI累计投入将超过4万亿美元 [3] 通义千问模型进展 - 推出Qwen3-Max模型 在LMArena文本排行榜上位列第三 超越GPT-5-Chat [1] - 正式版本在代码能力和智能体能力方面进一步提升 在全面基准测试中达到业界领先水平 [1] - 累计开放超300个开源模型 覆盖全尺寸全模态 开源模型下载量突破6亿 [1] AI计算范式变革 - 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 [3] - 新的AI计算范式需要更稠密算力 更高效网络 更大集群规模 [3] - 未来全世界可能只会有5-6个超级云计算平台 [3] 行业投资动态 - 全球AI行业最近一年投资总额超过4000亿美元 [3] - 英伟达计划向OpenAI投资1000亿美元共建大规模数据中心 [4] - OpenAI与甲骨文 软银联合宣布未来三年总投资超4000亿美元新建五个AI数据中心 算力规模接近7吉瓦 目标扩展至10吉瓦 [4] AI技术发展前景 - AGI将人类从80%日常工作中解放出来 ASI将创造超级科学家和全栈超级工程师 [5] - ASI将以难以想象速度解决医学难题 发明新材料 解决可持续能源和气候问题甚至星际旅行 [5] - 大模型将替代OS成为下一代操作系统 几乎所有工具接口都将与大模型链接 [5][6] 市场反应 - 阿里巴巴港股股价盘中一度涨超7% [2]

AI发展路径与愿景 - 公司认为AGI是人工智能发展的起点，未来将迈向超越人类智能、能够自我迭代的超级人工智能（ASI）[2] - AI发展将经历三个阶段：智能涌现（AI学习人）、AI自主行动（辅助人，此阶段开端未来或有超过世界人口的智能体与人类共事）、自我迭代（超越人）[2] - 跨越到自我迭代阶段需要两个要素：AI逐步连接几乎物理世界的所有场景和数据，模型能够通过与真实世界持续交互实现自我迭代与智能升级[2] 大模型的未来角色 - 公司判断大模型将是下一代操作系统，在物理世界与数字世界的交互中扮演核心地位，自然语言可能成为AI时代的编程语言[3] - 公司相信未来大模型将运行在所有计算设备中，因此坚持开源路线，目标是打造AI时代的操作系统[3] - 公司提出未来开源模型创造的价值和能渗透的场景将远超大语言模型[3] AI计算范式与基础设施投入 - 公司判断AI Cloud是下一代计算机，算力正从以CPU为核心转向以GPU为核心、大模型驱动的AI计算[3] - 新的计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络和更大的集群规模，未来全世界也许只会有5到6个超级云计算平台[3] - 公司计划三年投入3800亿用于云和AI基础设施建设，预计到2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升十倍[4] 行业趋势与数据观察 - 行业看到AI的演进路线越来越清晰，AI的行业渗透率将超过历史上所有的技术[2] - 公司观察到token的消耗每两三个月会翻一番，AGI具备人类通用认知能力已是确定性的事情[2]

AGI并不是终点，吴泳铭认为，AI会经历三个阶段最终成长为超级人工智能。第一阶段是智能涌现， AI学习人；第二阶段是AI自主行动，辅助人，我们刚刚处在这个阶段的开端，未来也许会有超过世 界人口的智能体和机器人和人类一起工作；第三个阶段是自我迭代，超越人，跨越到这个阶段需要两 个要素，AI将逐步连接几乎物理世界的所有场景和数据，模型能够自我学习、通过与真实世界的持 续交互获得新的数据实现自我迭代与智能升级。 在通往这个变革的路上，吴泳铭作出了一些预测。首先，他认为大模型将是下一代操作系统，在未来 物理世界与数字世界的交互中，大模型扮演今天操作系统的地位。各行各业、所有用户都会通过大模 型相关的工具执行任务，自然语言可能就是未来AI时代的编程语言。 2025.09. 24 本文字数：1015，阅读时长大约2分钟 作者 | 第一财经 陈杨园 "AGI并非人工智能发展的终点，而是起点，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代的超级人工智能 （ASI）。"9月24日，2025云栖大会开幕式上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发表主题演讲《超级人工 智能之路》，并作出了上述论断。 吴泳铭表示，过去三年，阿里看到的AI演进路线越来越清晰 ...

AI发展路径与阶段 - AI将经历三个阶段最终成长为超级人工智能：智能涌现阶段AI学习人 自主行动阶段AI辅助人 自我迭代阶段AI超越人[1] - 行业认为AGI具备人类通用认知能力已是确定性事件 AI的行业渗透率将超过历史上所有技术[1] - 跨越到自我迭代阶段需要两个要素：AI连接几乎物理世界所有场景和数据 模型通过与真实世界持续交互实现自我学习与智能升级[1] 大模型的未来角色 - 大模型将是下一代操作系统 在未来物理世界与数字世界交互中扮演核心地位[2] - 各行各业所有用户都将通过大模型相关工具执行任务 自然语言可能成为AI时代的编程语言[2] - 公司坚持开源路线打造AI时代操作系统 未来开源模型创造价值和渗透场景将远超大语言模型[2] AI计算范式变革 - 算力正从CPU为核心计算加速转向GPU为核心、大模型驱动的AI计算[2] - 新计算范式需要更稠密算力 更高效网络 更大集群规模 依赖超大规模基础设施和全栈基础积累[2] - 未来全世界可能只存在5到6个超级云计算平台[2] 公司战略与投入 - 公司通过通义千问开源生态建设 全栈AI能力建设 三年投入3800亿用于云和AI基础设施[2] - 对比2022年生成式AI元年 到2032年公司全球数据中心能耗规模将提升十倍[2] - 公司相信以饱和式投入能够推动超级人工智能时代到来[2] 行业数据趋势 - 公司观察到token消耗量每两三个月翻一番[1]