阿里巴巴集团CEO兼阿里云智能集团董事长吴泳铭在近日发表的主旨演讲中指出，通用人工智能（AGI）的实现已成必然趋势，但这仅仅是智能发展的起点，终极目标在于构建具备自我迭代能力的超级人工智能（ASI）。
吴泳铭认为，AGI的核心价值在于将人类从80%的日常工作中解放，使人类能够专注于创造性活动与科学探索。而ASI作为全面超越人类智能的系统，将催生"超级科学家"与"全栈超级工程师"，以指数级速度推动科技发展，解决医学难题、新材料研发、可持续能源等领域的未解问题，甚至推动星际旅行等前沿领域突破。
通往ASI的路径分为三个阶段。第一阶段为"智能涌现"，以"学习人类知识"为特征。互联网将人类历史上的知识全面数字化，大模型通过理解这些知识集合，形成泛化智能能力，逐渐具备理解人类意图、解答问题及多步推理的能力。目前AI已在数学奥赛等学科测试中接近人类顶尖水平，展现出解决真实问题的潜力。
第二阶段是"自主行动"，以"辅助人类"为特征。AI不再局限于语言交互，而是通过Tool Use能力连接数字化工具，完成真实世界任务。例如，AI可调用外部软件、接口及物理设备，执行复杂任务。同时，大模型Coding能力的提升使AI能够解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。未来，自然语言将成为AI时代的编程语言，任何人通过母语即可创建自己的Agent，完成数字世界工作并操作物理设备。
第三阶段为"自我迭代"，以"超越人类"为特征。这一阶段的关键在于AI直接获取物理世界的原始数据，并通过自主学习实现模型升级。例如，自动驾驶从Rule-based方法转向端到端训练，直接从车载摄像头数据中学习，显著提升能力。AI通过与真实世界的持续交互，获取新数据并接收反馈，借助强化学习与持续学习机制，实现参数优化与智能升级，最终形成超越人类的ASI。
吴泳铭提出两个核心判断：其一，大模型将成为下一代操作系统。未来，几乎所有连接真实世界的工具接口都将与大模型链接，用户需求与行业应用将通过大模型执行任务。大模型将吞噬传统软件，允许任何人用自然语言创造应用，潜在开发者规模将从几千万扩展至数亿。模型部署方式也将多样化，运行在所有计算设备中，具备持久记忆与端云联动能力。
其二，超级AI云将成为下一代计算机。数据中心计算范式正从CPU为核心转向GPU为核心的AI计算，需要更稠密的算力、更高效的网络及更大的集群规模。这要求超大规模的基础设施与全栈技术积累，全球可能仅存在5-6个超级云计算平台。AI将替代能源成为最重要的商品，以Token形式在云计算网络上产生与输送。阿里云定位为全栈人工智能服务商，提供领先的智能能力与全球AI云计算网络。
目前，阿里云已推出全球领先的开源大模型通义千问，覆盖全模态、全尺寸，下载量超6亿次，衍生模型超17万个。同时，阿里云运营着中国第一、全球领先的AI基础设施，自研核心存储系统、网络架构与计算芯片，构成大型计算集群的坚实底座。阿里云正在打造全新的AI超级计算机，协同基础架构与模型架构创新，确保大模型调用与训练的最高效率。
为迎接ASI时代，阿里云计划在未来三年投入3800亿元建设AI基础设施，并持续追加投入。预计到2032年，阿里云全球数据中心能耗规模将较2022年提升10倍，通过饱和式投入推动AI行业发展。
