阿里巴巴CEO吴泳铭在2026杭州云栖大会上提出，机器正在成为思考的主力，智能正成为规模化商品；阿里同时公布AI模型、AI芯片、AI云三大基石的最新进展，包括真武V900芯片算力达M890的3倍、Qwen团队探索递归式自我改进RSI、目标2032年阿里云全球数据中心规模超20GW。
AI解读：吴泳铭把机器智能比作工业革命把动力变成规模化商品。他的核心判断是，未来机器承担99.9%的思考工作，机器思考总量达到人类的1000倍以上——今天这个比例还不到3%，按他的推算至少还有几万倍增长空间。
支撑这个判断的是供需两端：供给上，顶级人类专家培养周期长、数量有限，像新生儿早衰症这类罕见病很难吸引商业研发资源；AI智能足够后，每个细分领域都可以组织上百万个Agent持续研究。需求上，人只需要提出创意和目标，就能调动庞大智力资源。
如果你关心的是阿里实际要做什么，这次演讲给出了三个方向的进展：Qwen团队探索递归式自我改进RSI，计划训练5至10T参数规模的新模型；平头哥发布真武V900芯片，算力是M890的3倍，单一集群可扩展至50万卡；阿里云目标到2032年全球数据中心规模超过20GW。
吴泳铭也承认限制：当前客户AI需求强劲，中长期需求远超供给能力，AI数据中心相关供应链的全球性紧缺限制了算力增长速度。他还认为机器智能时代的代表性产品尚未出现，今天的AI Coding像1882年的电灯，替代现有工作但不足以创造新时代。
9月22日，在2026杭州云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发表演讲，阐述对“机器智能”时代的思考。他表示，机器正在成为思考的主力，智能正在成为一种规模化的商品。
吴泳铭给出的核心数字判断是：未来机器供给的思考总量将是人类思考总量的1000倍以上，预期承担99.9%的思考工作。他称，今天机器思考的总量大概不到人类的3%，按此推算，机器思考未来至少还有几万倍的增长空间。
吴泳铭同时公布阿里在AI模型、AI芯片、AI云三方面的进展与目标，并称这是机器思考能够规模化供给的前提。
吴泳铭：机器智能不是人类智能的替代品
吴泳铭在演讲中区分了“人工智能”与“机器智能”。他说，Artificial在英文里更像“人造的”，人们习惯用人的能力理解AI，问“它像不像人”“能不能像人一样思考”，图灵测试也一度成为衡量标准。
他回顾工业革命：蒸汽机、内燃机早期替代人和马能做的事，如矿井抽水、织布、搬运，“马力”一词由此而来，但机器动力很快能做的事远远超过体力劳动。再多的人和马，也无法让火车飞奔，更无法让飞机和火箭上天。
由此他提出，今天的机器智能也不是人类智能的替代品，而是完全不同的物种。AI帮人编程、写报告只是机器智能的初级阶段；当机器智能供给变得无限充沛，它对人类社会的意义将远远超出对现有脑力劳动的替代，这种变化将比工业革命更加深刻。
两个判断：1000倍思考总量与代表性产品缺失
吴泳铭的第一个判断是，未来机器供给的思考总量将是人类思考总量的1000倍以上。他从供给和需求两方面推演。
供给方面，他认为人类顶级思考的供给十分有限：全世界知名科学家和专家数量有限，培养一名顶级科学家需要数十年学习和实践，还需要天赋和运气。他以新生儿早衰症为例，称每年全球新增病例仅几十例，全球有记录的患者只有几百人，从现有医药产业商业逻辑看，很少有公司愿意花十几年、耗费巨资为几百人研发新药。当AI具备专业研究所需的智力水平后，只要算力足够多和便宜，每个细分领域都可以组织上百万个Agent，持续研究、模拟和验证，探索不同方案。
需求方面，他认为工业时代人类能消费多少商品取决于人口数量，而AI能力增强后关系会根本改变。他设想让AI造一艘飞船去火星，AI可以将超长复杂任务分解成上千万个子任务，由上百万个Agent不眠不休持续工作，人只需要提出一个创意和目标，就能调动庞大智力资源；每个超级个体都可以拥有上万倍的智力杠杆。
第二个判断是，机器智能时代的代表性产品还没有出现。吴泳铭称，1882年爱迪生建成珍珠街电站，点亮附近街区大约400盏电灯，最早爱迪生卖灯泡就送电，“就像今天Agent送Token一样”。1902年空调出现，后来洗衣机、电冰箱陆续进入家庭，而第一台计算机要到1946年，距离珍珠街那400盏灯过去了六十多年。
他说，今天的AI Coding可能类似机器智能时代早期的电灯，替代的是现有工作，古法编程、写报告等；当下AI正在进入更广泛的办公市场，但仅仅替代现有工作不可能创造一个新的时代。他同时表示，今天AI时代的进展会比当年快得多。
AI模型：Qwen探索RSI，计划训练5至10T参数模型
吴泳铭称，“机器智能”时代的三大基石是AI模型、AI芯片和AI云。
在AI模型方面，他介绍AI研究员正摸索通往超级人工智能的技术路径——递归式自我改进（RSI）：模型从真实反馈中发现自己的短板，自己设计实验、构建数据、评价结果，循环推动模型自身进化。目前Qwen团队正在进行RSI方面的探索，并取得一定进展。Qwen团队正在持续推进模型架构和数据优化的研究，计划训练5至10T参数规模的全新模型，目标是能够完成更复杂、更长程的任务，向ASI迈进。
他同时提到多模态方向：一个足够聪明的大脑还不够，AI还需要掌握感知和交互能力，理解与生成一体化的多模态模型是另一个重要研究方向，目标是让模型对齐人类的文化、审美、价值观，未来人们可以像跟人一样和AI交流，不必面对复杂交互界面。
在终端方面，他提到开源的Qwen27B模型是全球最受开发者欢迎的模型，未来还将持续优化这类模型，支持开发者和企业的本地化部署；移动端正式发布Qwen Intelligence，为合作伙伴提供AI解决方案，让移动设备能够完成各类复杂任务。
AI芯片：真武V900发布，算力达M890的3倍
吴泳铭称，如果说Token是AI时代的电，芯片就是发电机。今天，平头哥正在对数据中心芯片进行全面布局：“真武”系列是GPU芯片、“倚天”系列是CPU芯片、“磐脉”系列是智能网卡，还有ICN互联芯片。组建超大规模AI集群的核心芯片已全面覆盖。
他称阿里正对芯片、服务器、超节点、网络、模型和推理系统进行联合调优。阿里自研的M890 AI超节点已成功支撑超过2万亿参数大模型的高效推理，是全球极少数具备这样能力的公司之一。本季度开始，阿里云已经规模化上架AI超节点。
演讲中发布新一代AI芯片真武V900。吴泳铭称，这是目前中国算力性能最强的AI芯片，性能达到M890的3倍，基于它构建的单一集群可扩展至50万卡，支撑前沿模型的训练和推理。由于平头哥芯片产品线的成熟和客户的广泛应用，预计平头哥AI芯片的年出货量将大幅提升。
AI云：目标2032年全球数据中心规模超20GW
第三大基石是AI云。吴泳铭称，芯片负责生产Token，云负责把Token送到每一个需要它的地方。模型需要持续训练和推理，Agent需要长时间执行任务，AI开发的软件也会越来越多，它们都会成为云上的“居民”，持续调用算力，因此需要建设为模型和Agent持续运行而设计的AI云。
他表示，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，阿里云收入也在持续加速增长。但他同时称，行业中长期的AI需求远超供给能力，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。
阿里云的目标是到2032年，阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。吴泳铭称，阿里巴巴将与所有合作伙伴一起，全力投入AI基础设施建设。
吴泳铭以历史类比收尾：把繁重任务留给机器
演讲最后，吴泳铭回顾工业革命让机器承担越来越多体力劳动，人类从繁重体力劳动中解放出来后发展出足球、篮球等体育竞技运动，现代奥运会、世界杯、NBA都是工业革命后的产物。他称印刷术兴起让文化创作爆发式增长，照相机出现后绘画并没有消失，反而促进印象派和抽象艺术诞生，留声机出现并没有让歌手失业，反而让音乐成为最广泛的大众艺术。
他引用去年说过的话“AI越强大，人类更强大”，称这也是全力迈向“机器智能”时代的意义：把繁重的任务留给机器，把时间、创造力以及对美好事物的感受留给人类。
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