阿里CEO吴泳铭在2026杭州云栖大会表示，AI模型、AI芯片和AI云是机器智能时代三大基石，阿里将长期投入；平头哥发布真武V900，算力为M890的3倍，目标2032年数据中心规模超20GW。
AI解读：吴泳铭在云栖大会把AI模型、AI芯片和AI云并列成“三大基石”，等于给阿里的AI投入划了三条硬跑道：模型决定能力上限，芯片决定算力成本，云决定能不能把算力卖给足够多的人。三件事缺一件，另外两件都跑不起来。
对开发者和企业来说，能摸得着的变化在模型端：Qwen计划训练5—10T参数规模的新模型，还在探索递归式自我改进；终端侧有开源的Qwen27B可本地部署，移动端有Qwen Intelligence。芯片端真武V900算力是M890的3倍，单一集群可扩到50万卡，这直接影响训练和推理的可得性。
云那块给了一个远期的硬指标：到2032年阿里云全球数据中心规模超过20GW。吴泳铭同时承认，AI数据中心供应链全球性紧缺正在限制算力增速，所以近期算力能不能便宜、能不能随时买到，仍然受供给约束，不是宣布投入就能立刻解决。
普通读者不用因为这场演讲改变什么，但做AI应用、模型训练或算力采购的团队，值得留意Qwen新参数规模的训练计划、Qwen27B的本地部署选项，以及真武V900和超节点在阿里云上的实际上架节奏。
9月22日，在2026杭州云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭表示，阿里巴巴将坚定投入AI模型、AI芯片和AI云三项基础设施建设，并称这是阿里的长期战略选择。
吴泳铭称，机器正在成为思考的主力，「思考」将像工业革命中的「动力」一样成为规模化供给的商品；未来机器思考总量将是人类的1000倍，而今天这一比例不到3%，至少还有几万倍的增长空间。他预期机器将承担99.9%的思考工作。
据量子位转载的阿里云内容，吴泳铭将AI模型、AI芯片和AI云称为机器智能时代的三大基石。以下为演讲中披露的具体进展与目标。
Qwen计划训练5—10T参数新模型，并探索递归式自我改进
吴泳铭称，过去一年通往ASI的技术路径逐渐清晰，这条路径被称为递归式自我改进（RSI）：模型从真实反馈中发现自身短板，自己设计实验、构建数据、评价结果，循环推动自身进化。目前Qwen团队正在进行RSI方面的探索，并取得一定进展。
Qwen还在持续推进模型架构和数据优化研究，计划训练5—10T参数规模的全新模型，目标是完成更复杂、更长程的任务，向ASI迈进。
吴泳铭认为，AI还需要掌握感知和交互能力，像人一样理解声音、图像、表情和动作，对齐人类的文化、审美和价值观，因此理解与生成一体化的多模态模型成为阿里的另一个重要研究方向。
智能也在走向终端：在桌面端，开源的Qwen27B模型可以流畅运行，支持开发者和企业本地化部署；在移动端，阿里发布了Qwen Intelligence，为合作伙伴提供AI解决方案，让手机能完成各类复杂任务。
平头哥发布真武V900，算力为真武M890的3倍
阿里平头哥在本届云栖大会上发布AI芯片真武V900，算力提升至真武M890的3倍。基于真武V900构建的单一集群可扩展至50万卡，可支撑前沿模型的训练和推理。
吴泳铭称，平头哥已对数据中心芯片进行全面布局，包括真武系列GPU、倚天系列CPU、磐脉系列智能网卡，以及ICN互联芯片，组建超大规模AI集群所需的核心芯片已全面覆盖。
阿里表示，由于平头哥芯片产品线的成熟和客户的广泛应用，预计年出货量将大幅提升。
阿里正在对芯片、服务器、超节点、网络、模型和推理系统进行联合调优，以提升整个AI集群的Token产能和效率。自研的M890 AI超节点已支撑超过2万亿参数大模型的高效推理，并在阿里云上实现规模化供给。今年第四季度，阿里云还将新增服务节点，进一步扩大超节点的供给规模。
阿里云目标2032年全球数据中心规模超过20GW
吴泳铭用电网类比AI云：今天人们很少注意到电网本身，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。
要做到这一点，需要建设一张覆盖全球、高效运转的超级网络，对GPU、CPU、网络、存储、数据库和各种工具进行联合优化。吴泳铭称，这张网越完善，就会有更多用户和Agent进来，形成规模和网络效应。
吴泳铭表示，目前客户的AI需求非常强劲，阿里云在全力上架AI算力来满足客户需求，因此阿里云收入也在持续加速增长。但他同时称，行业的中长期需求远超供给能力，当前AI数据中心相关供应链的全球性紧缺限制了算力的增长速度。
为此，阿里巴巴称将与所有合作伙伴一起全力投入AI基础设施建设，打造一朵面向机器智能时代的AI云。目标是到2032年，阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW，以满足快速增长的AI需求。