北京
2026杭州云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发表演讲。他明确提出：“机器智能时代的三大基石是AI模型、AI芯片和AI云。”吴泳铭表示，这是机器思考能够规模化供给的前提，阿里巴巴将坚定投入这三项基础设施建设，并将其作为长期战略选择。
这一判断将AI基础设施从单纯的算力供给扩展为模型、芯片、云的协同体系。机器智能的规模化应用，不仅依赖单点技术突破，更需要底层能力的系统性供给。
模型：参数规模与自我改进
吴泳铭透露，Qwen团队在递归式自我改进方面取得进展，未来模型将扩展至5至10T参数规模。这意味着模型能力不仅来自静态训练数据，还可能通过自身迭代持续优化。对于大模型研发而言，参数规模是智能涌现的重要条件，递归式自我改进则进一步指向模型在推理与反馈中持续增强能力的路径。
芯片：真武V900的算力与集群能力
在芯片层面，平头哥发布了国产AI芯片真武V900，算力提升至前代3倍，单一集群可扩展至50万卡。大模型的训练和推理对并行计算与互联带宽有极高要求，芯片算力水平和集群扩展能力直接决定训练效率与规模上限。真武V900的发布，是阿里巴巴在AI芯片基础设施上的一次明确落子。
云：面向2032年的规模目标
吴泳铭还谈到阿里云的目标，到2032年全球数据中心规模超过20GW，以应对中长期远超供给的AI需求。云平台是AI模型部署和算力调度的核心载体，全球数据中心规模决定了智能计算的可触达范围。这一目标显示出阿里巴巴对AI需求长期增长的判断，也是其基础设施投入节奏的参照。
吴泳铭将AI模型、AI芯片和AI云并列为机器智能时代的三大基石，描绘了一条从技术研发到基础设施建设的完整路径。模型定义智能的可能，芯片决定计算的效率，云则承载规模的供给。三者相互支撑，构成机器智能时代的底层结构。
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