9月24日，2025云栖大会在杭州召开。阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在大会上宣布，阿里云重磅升级全栈AI体系，实现从AI大模型到AI基础设施的技术更新。面向新一轮智能革命，阿里云将全力打造成为全栈人工智能服务商。
吴泳铭表示，实现通用人工智能AGI已是确定性事件，但这只是起点，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ASI。
吴泳铭阐述了通往ASI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”，这是行业当前所处的阶段。
第三阶段：“自我迭代”，AI通过连接物理世界并实现自学习，最终实现“超越人”。
基于此，吴泳铭认为，在AI时代，大模型将是下一代操作系统，超级AI云是下一代计算机。超级AI云需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，未来，全世界可能只会有5-6个超级云计算平台。
为实现成为全栈人工智能服务商的目标，吴泳铭明确了阿里云战略路径：第一，通义千问坚定开源开放路线，致力于打造“AI时代的Android”；其二，构建作为“下一代计算机”的超级AI云，打造超大规模集群和高密度AI服务器等基础设施，为全球提供智能算力网络。
根据阿里巴巴的预计，为了迎接ASI时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。这意味着阿里云算力投入将指数级提升。
因此，阿里巴巴正在积极推进未来三年投入超过3800亿元用于云和AI硬件基础设施建设的计划，这一数字创下中国民营企业在该领域的最大投资纪录，总额甚至超过过去十年的总和。
大模型七连发，旗舰模型Qwen3-Max性能超GPT5
围绕大模型和AI云，在2025云栖大会现场，阿里云智能集团首席技术官周靖人发布了多项重磅技术更新。通义大模型7连发，在模型智能水平、Agent工具调用和Coding能力、深度推理、多模态等方面实现多项突破。
在大语言模型中，阿里通义旗舰模型Qwen3-Max全新亮相，性能超过GPT5、Claude Opus 4等，跻身全球前三。Qwen3-Max包括指令（Instruct）和推理（Thinking）两大版本，其预览版已在 Chatbot Arena 排行榜上位列第三，正式版性能可望再度实现突破。
Qwen3-Max是通义千问家族中最大、最强的基础模型，预训练数据量达36T tokens，总参数超过万亿，拥有极强的Coding编程能力和Agent工具调用能力。在大模型用Coding解决真实世界问题的SWE-Bench Verified测试中，Instruct版本斩获69.6分，位列全球第一梯队；在聚焦Agent工具调用能力的Tau2-Bench测试中，Qwen3-Max取得突破性的74.8分，超过Claude Opus4和DeepSeek-V3.1。Qwen3-Max推理模型也展现出非凡性能，结合工具调用和并行推理技术，其推理能力创下新高，尤其在聚焦数学推理的AIME 25和HMMT测试中，均达到突破性的满分100分，为国内首次。
同时，下一代基础模型架构Qwen3-Next及系列模型正式发布，模型总参数80B仅激活 3B ，性能即可媲美千问3旗舰版235B模型，实现模型计算效率的重大突破。
在专项模型方面，千问编程模型Qwen3-Coder重磅升级。新的Qwen3-Coder与Qwen Code、Claude Code系统联合训练，应用效果显著提升，推理速度更快，代码安全性也显著提升。
在多模态模型中，千问备受期待的视觉理解模型Qwen3-VL重磅开源，在视觉感知和多模态推理方面实现重大突破，在32项核心能力测评中超过Gemini-2.5-Pro和GPT-5。Qwen3-VL拥有极强的视觉智能体和视觉Coding能力，不仅能看懂图片，还能像人一样操作手机和电脑，自动完成许多日常任务。
全模态模型中，Qwen3-Omni惊喜亮相，音视频能力狂揽32项开源最佳性能SOTA，可像人类一样听说写，应用场景广泛，未来可部署于车载、智能眼镜和手机等。用户还可设定个性化角色、调整对话风格，打造专属的个人IP。
此外，通义大模型家族中的视觉基础模型通义万相推出Wan2.5-preview系列模型，涵盖文生视频、图生视频、文生图和图像编辑四大模型。通义万相2.5视频生成模型能生成和画面匹配的人声、音效和音乐BGM，首次实现音画同步的视频生成能力，进一步降低电影级视频创作的门槛。
值得一提的是，在本届云栖大会上，全新语音大模型通义百聆发布，包括语音识别大模型Fun-ASR、语音合成大模型Fun-CosyVoice。Fun-ASR基于数千万小时真实语音数据训练而成，具备强大的上下文理解能力与行业适应性；Fun-CosyVoice可提供上百种预制音色，可以用于客服、销售、直播电商、消费电子、有声书、儿童娱乐等场景。目前，通义百聆开源模型的下载量已超过5.6亿。
模型日均调用量增长15倍，阿里云百炼发布全新Agent开发框架
作为一站式模型服务和Agent开发平台，阿里云百炼也来了重磅升级。大会现场，阿里云发布全新Agent开发框架ModelStudio-ADK，该框架突破以预定义编排方式开发Agent的局限，可帮助企业高效开发具备自主决策、多轮反思和循环执行能力的Agent。使用ModelStudio-ADK，1个小时就能轻松开发一个能生成深度报告的Deep Research项目。随着模型能力的不断提升以及Agent应用的爆发，过去一年，阿里云百炼平台的模型日均调用量增长了15倍。
大会现场，阿里云百炼还升级了低代码Agent开发平台ModelStudio-ADP，该平台已广泛应用于金融、教育和电商等领域企业，目前，阿里云百炼平台已有超20万开发者开发了80多万个Agent。据介绍，网商银行基于ModelStudio-ADP开发了贷款审核应用，支持合同、发票、营业执照等26种凭证，以及店面门头、餐饮厨房、就餐区、货架商品等超过400种细粒度物体的精准识别，准确率超95%，其任务处理时间从原来的3小时优化至5分钟内。
同时，阿里云Agent Infra重要组件的无影AgentBay迎来重大升级。无影AgentBay是阿里云为Agent量身打造的“超级大脑” ，可动态调用云上算力、存储及工具链资源，大大突破了Agent在本地设备上的算力限制。本次云栖大会，无影AgentBay还全新推出了自进化引擎、自定义镜像、安全围栏、内存状态管理等新能力，并首次展示全新的个人计算产品——无影Agentic Computer，拥有全新的人机交互方式，革命性的“记忆”能力和近乎无穷的云上算力。
携手英伟达，发展物理AI
阿里巴巴在云栖大会上宣布，将整合英伟达（Nvidia Corp.）的 Physical AI（物理人工智能）开发软件栈，全面提升旗下云端人工智能平台 PAI 的能力。 此次合作涵盖数据合成处理、模型训练、环境仿真强化学习、模型验证与测试等全链路服务，致力于加速具身智能在机器人、自动驾驶等多领域应用。
此次合作结合了英伟达领先的AI芯片与软件技术，促使两家在人工智能领域的领军企业紧密合作，助力企业客户更快捷地开发和部署Physical AI相关应用。
AI算力一年增长超5倍，阿里云AI基础设施全面升级
阿里云围绕AI进行了软硬全栈的协同优化和系统创新，已初步形成以通义为核心的操作系统和以AI云为核心的下一代计算机。过去一年，阿里云AI算力增长超5倍，AI存力增长4倍多。
2025年云栖大会现场，全面升级的阿里云AI基础设施重磅亮相，全面展示了阿里云从底层芯片、超节点服务器、高性能网络、分布式存储、智算集群到人工智能平台、模型训练推理服务的全栈AI技术能力。
在服务器层面，阿里云发布全新一代磐久128超节点AI服务器。新一代磐久超节点服务器由阿里云自主研发设计，具备高密度、高性能和高可用的核心优势，可高效支持多种AI芯片，单柜支持128个AI计算芯片，密度刷新业界纪录。
在网络层面，阿里云新一代高性能网络HPN 8.0全新亮相。为应对大模型时代对海量数据传输的需求，HPN8.0采用训推一体化架构，存储网络带宽拉升至800Gbps，GPU互联网络带宽达到6.4Tbps，可支持单集群10万卡GPU高效互联，为万卡大集群提供高性能、确定性的云上基础网络，助力AI训推提效。
在存储层面，阿里云分布式存储面向AI需求全面升级。高性能并行文件存储CPFS单客户端吞吐提升至40GB/s， 可满足AI训练对快速读取数据的极致需求；表格存储Tablestore为Agent提供高性能记忆库和知识库；对象存储OSS推出 Vector Bucket，为向量数据提供高性价比的海量存储，相比自建开源向量数据库，成本骤降95%，结合OSS MetaQuery 语义检索和内容感知能力，可快速构建RAG等AI应用。
在AI智算集群层面，智能计算灵骏集群通过多级亲和性与拓扑感知调度设计，基于HPN 网络支持10万卡稳定互联，多级可扩展的架构让每张卡间互联路径更短、带宽更优。灵骏集群面向任务的稳定性设计、故障分钟级恢复能力，有效提高了模型训练任务的集群稳定性。
AI需求爆发也带动了通用算力需求上升，阿里云通用计算全面升级。依托自研的“飞天+CIPU”架构体系，阿里云第九代企业级实例采用英特尔、AMD的最新芯片，在大幅提升算力水平的同时，可为Agent提供稳定、安全、高性能的通用CPU算力。其中，九代AMD实例g9ae提供物理核的规格，性能最高提升67%，尤其适合企业离线数据分析处理、视频转码等高并发场景。
为AI负载提供弹性、调度优化和规模化运行的容器计算，也迎来重磅升级。容器服务ACK新增灵骏节点池，引入模型感知智能路由、多角色推理负载管理、故障自愈等核心功能，自动处理恢复时长缩短了 85% ，模型推理冷启动提速10倍。容器计算服务ACS强化网络拓扑感知调度，任务通信性能整体提升30%，并针对AI Agent场景深度优化，Serverless GPU算⼒开箱即用，支持每分钟15000沙箱的大规模并发弹性，结合安全沙箱、智能休眠与唤醒，实现Agent随需启用、高效响应。
阿里云人工智能平台PAI与通义大模型联合优化，印证了全栈AI的“1+1>2”的效果。在训练层，针对MoE模型，采用统一调度机制、自适应计算通信掩盖、EP计算负载均衡和计算显存分离式并行等优化手段，使得通义千问模型训练端到端加速比提升3倍以上；升级DiT模型训练引擎，通义万相单样本训练耗时降低28.1%；在推理层，通过大规模EP、PD/AF分离、权重优化、LLM智能路由在内的全链路优化，实现推理效率显著提升：推理吞吐TPS增加71%，时延TPOT降低70.6%，扩容时长降低97.6%。
“阿里云正在全力打造一台全新的AI超级计算机，它同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型，两者可以在产品设计和运行架构上高度协同，从而确保在阿里云上调用和训练通义千问模型时，能达到最高效率。”吴泳铭表示。
截至目前，阿里云运营着中国第一、全球领先的AI基础设施和云计算网络，在全球29个地域设有90个可用区。三方机构Omdia2025年上半年数据显示，中国AI云市场阿里云占比35.8%，超过2到4名总和；在已采用生成式AI的财富中国500强中，超53%企业选择阿里云，渗透率位列第一。未来3年，阿里巴巴将投入3800亿用于建设云和AI基础设施，总额超过过去十年的总和。
编辑：芯智讯-林子
