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机器智能时代:给普通人一个“万倍智力杠杆”

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“曾经,一个人的能力很大程度上受限于自己的时间、知识和经验;而未来,人只需要提出一个创意和目标,就有可能调动远超自身规模的智力资源。”

文 /巴九灵(微信公众号:吴晓波频道)

一切都将焕然一新,没有东西能够维持原状。

几年前,《纽约客》记者史蒂芬·维特来到数据中心,步入超级计算机内部的那一刻,成千上万风扇同时运转,他被无数闪耀的荧光灯所包围。

恍惚间,他看到了“机器意识觉醒”的曙光,而耳边的轰鸣“宛如远方的掌声”。

这一感官冲击被完整记录在了《英伟达之芯》(《The Thinking Machine》)一书中,而几年后的今天,数以万计的普通人也有机会,漫步其中,一睹它们的风采。

在9月22日—9月24日举行的2026云栖大会上,一座1:1还原的算力方舱,成了最具视觉冲击力的展项之一。


吴老师探访CUBE 5.0算力舱

在120平米的展台,几座巨大的、长条形的“集装箱”并排而立,分别对应着一座AI数据中心的IT、供配电、制冷、储能等功能模块。

它们共同构成阿里云的CUBE 5.0解决方案,在这一架构下,需要现场建设的数据中心,被重新拆成一个个标准模块,在工厂里预制,并像工业品一样运输和组装。

舱内,黑色机柜紧密排列,32台服务器层层堆叠至数米高。银色的线缆从机柜间交错穿过,像密布的毛细血管;其间红色指示灯不时闪烁,一明一灭,像正在跳动的脉搏。

从古至今,人类对超越自身尺度的巨物,总有一种近乎本能的敬畏。

金字塔、高塔、巨舰如此,今天矗立在眼前的算力设施亦然。只是这一次,宏大不只来自体量,还有文明交替的眩晕感,借用维特的文字来说:

这便是思考机器,每当风扇旋转一圈,每当电路脉冲一次,它都会更加智慧。

当机器站上思考的C位

几年过去,维特在大洋彼岸所见的那一点机器智慧,已成燎原之势。

“未来机器供给的思考总量,将是人类思考总量的1000倍以上。”

在云栖大会最具分量的主论坛演讲中,阿里巴巴集团CEO吴泳铭,为机器思考的未来勾勒出了一个庞大的数量级。


吴泳铭

这一判断本质是视角的转换。“机器思考”往往被视作技术能力的迭代,而阿里将之提升到文明的尺度,即机器智能时代的到来。

吴泳铭由此追溯到了工业革命和电气革命。

在他看来,“蒸汽机”开启的机器动力革命,并不只是让机器取代了人畜的“体力”,而是演化出了诸如火车、飞机和火箭等全新物种,由此开辟了一个新的时代。

“机器智能”也将复刻这一进程,不只替代脑力劳动,更可能承担绝大多数思考,继而创造新的未来。

而电气时代则被用来诠释“机器智能时代”当前所处的阶段。

1882年,爱迪生建成珍珠街电站,点亮了附近街区约400盏电灯,但站在那一年的电灯下,人们很难想象出电气时代的完整图景。

未来已来,但仍处萌芽期,代表性的产品尚未出现。

唯一相对确定的,是日益膨胀的机器思考“脑容量”。当前,机器思考总量尚不足人类的3%,若要达到人类的千倍,至少还有几万倍的增长空间。


机器思考还有万倍增长空间

如此庞大的规模,依托于一套由芯片、模型以及云所构建的智能生产体系。

其中,模型决定机器思考的深度,芯片和计算系统让这些“思考”得以运转,云则将分散的算力组织起来,实现智能的大规模供给——从电的发展史看,一旦需求爆发,这一供给规模几乎没有上限。

在此之前,阿里云已经打通了从芯片、云、大模型、模型服务到Agentic应用的完整全栈体系,未来,还将基于这一判断,坚定不移地投入AI模型、AI芯片和AI云。

某种程度上,展台上的算力方舱,恰好是这一战略意图的现实注脚。

云栖大会上,新一代AI芯片真武V900,算力提升至上一代真武M890的3倍,而这中间不过隔了短短四个月时间。


芯片是AI时代的“发电机”

为赶上AI芯片的迭代速度,缩短与先进芯片的时间差,通过模块化和工厂预制,CUBE 5.0的算力方舱,将大型AI数据中心的交付周期从过去的6-12个月,压缩到了100天以内。

不久的将来,它们将与上百个这样的模块汇合,在泰国或乌兰察布,组建成一座座面向AI的超大规模数据中心。

这类超大规模AI数据中心的功率通常达到100MW以上。未来6年,阿里云要将全球数据中心的供给规模推至20GW以上,相当于约200座100MW级超大规模数据中心的容量总和。

据高盛估算,阿里目前已上线容量约3—4GW。这意味着,未来六年要新增约16—17GW,规模扩大到目前的5倍以上。(*1GW=1000MW≈10个100MW级超大规模数据中心)


目标20GW,阿里云全力投入AI基建

“在任何地方,只要插上插座,电就来了。未来使用机器智能,也应该这样方便。所有设备只要接入云,就能随时随地使用机器智能。”吴泳铭展望道。


千行百业的“点灯人”

至此,阿里面向机器智能时代的图景跃然纸上。但正如吴老师在探展中所言,每一个业务单元、每一个组织,甚至每一个工作岗位,都存在被AI重新改造的可能。

与宏大叙事相对应的,是本次云栖大会上,奔波着各色各样目的性极强的求解者。

不同于走马观花、见见世面式的探展,这一次,越来越多人不再执念于看懂所有的AI,而是直奔自己所在的领域而去。

一处展馆共划出了11个分区,覆盖了市场、人力、财税、法务、设计等17种职业角色、200多个覆盖各种具体工作场景的skill。

几乎每个领域的从业者,都能在这里找到对应自己领域特定问题的AI工具。


千行百业来到云栖大会创造馆

一位50多岁的“一人公司”创业者,在各路展台上寻找能为自己分忧的数字员工。更多的职场人则背着电脑、带着提效需求而来。

他们在人流中见缝插针,将工作中的真实痛点交出,以期在技术专家协助下,做成几个可以带走的专属Skill。

其中,最热闹的当属“人财法”展区。

◎做人力的,把招聘、定薪和人才盘点“交了”出去:一份岗位需求被输入后,AI可以自动生成JD、寻找候选人,再一路参与到薪酬核算和人才分析,过去散落在数个环节里的工作,被重新串成了一条链路;

◎财务,则把一笔笔往来账目“交了”出去:过去到了季度末,需要花上一两天逐笔核对的工作,如今可以拆给多个Agent同时处理;还有人将企业的现金流、报表和投资数据丢进去,让AI寻找异常。

◎法务的试水更为直接。一位互联网公司的法务临时丢进去一项真实工作,待结果出炉后,他给出的评价是:完整度和专业度,比预想中高。


观众现场探究AI工具

再往外走,人们交出去的任务开始变得越来越复杂多样。

一位“85后”只提供了一个社交平台主页,希望AI能协助自己将原创饰品卖到海外,半小时左右,一个能够浏览、点击和继续修改的独立站便有了雏形。过去,这类事情往往要由设计、运营、市场等多人协作完成。

一间只有两平方米的小店,也成了试验场。一台桌面机器人白天负责回答顾客、卖货,库存不足时主动提醒;闭店后继续算账,统计什么时段卖得最好、顾客最常问什么,再生成第二天的经营建议。

手机、摩托车、电动车乃至汽车也把自己“交给”了智能体,更复杂的任务,也开始从一句指令,延伸到路线规划、实时决策和连续执行。

最令人侧目的,是15位身着少数民族服装、来自大山深处的孩子们,他们被阿里巴巴少年云助学计划选中,分别从10个省份飞抵杭州,最大的17岁,最小的只有6岁。在这里,他们第一次学习编程,用AI把家乡的文化做成视频。


身着少数民族服装的孩子们探索云栖大会

这些应用本质上并不科幻,甚至有些琐碎。但新时代,往往就是这样从一些具体、甚至不起眼的用途里,被一点点“点亮”。


“智能复利”的时代

吴老师经常说,“想象未来的最好方式,便是把它创造出来”。而到了机器智能时代,“创造”这件事还被赋予了一层不同以往的含义。

点灯人每点亮一盏灯,有可能让下一盏灯更加明亮。


吴老师在人力办公相关的展台上

这便是“智能复利”的力量。

一代人有一代人的复利。蒸汽机、电力、互联网、人工智能,每一次重大的技术突破都会改变社会的生产方式,也会催生新的产业机会。

《智能》一书中提到:工业时代的复利是规模经济:规模越大,单位成本越低,竞争力越强,又能进一步扩大规模;

互联网时代的复利是网络效应:用户越多网络越有价值,越能吸引更多用户,进一步提升网络价值。

到了机器智能时代,复利开始作用于“能力”本身。

那是一个自我增强的循环。一个系统完成的任务越多,接触的场景越丰富,获得的反馈就越多;反馈再进入下一轮优化,系统便有机会处理更复杂、更高价值的任务。

换句话说,做得越多,学得越多;学得越多,又能做得更多。

落到企业,智能复利改变的不是一次任务的效率,而是组织能力的积累方式。过去,员工完成一项工作,经验大多留在人脑里;如今,越来越多任务的过程、反馈与结果能够被系统沉淀,企业做得越多,系统越理解这家企业;系统越理解企业,又越有能力接住更复杂的任务。


探展观众在AI实训营一展身手

落到个体,被放大的则是一个人的能力边界。换句话说,做得越多,学得越多;学得越多,又能做得更多。

工业时代塑造的是“千人一面”的标准化生产,互联网进一步走向“千人千面”的个性化分发;而机器智能时代,将出现的是“一人千面”的新情境:围绕同一个具体的人,在不同时间、不同任务和不同情境中,生成当下最合适的答案。

曾经,一个人的能力很大程度上受限于自己的时间、知识和经验;而未来,人只需要提出一个创意和目标,就有可能调动远超自身规模的智力资源。

吴泳铭将它形容为一种“智力杠杆”:每一个超级个体,都可能拥有上万倍的智力杠杆。他认为,未来,机器智能将为人类的好奇心和创造力打开更大的空间。

也许这才是机器智能时代真正值得期待的部分,不只在于它替人做了多少事,更在于它有没有让更多人保有一种“少年心”——愿意好奇,愿意上手,愿意尝试。

正如吴老师说的那样,AI时代,最重要的事情,是“先上手”:

“你得先把自己扔到水里去。”


黑板上写满人类对未来的畅想

作者|和风月半、温若梅

主编|何梦飞

图源|云栖大会、网络


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