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从Agent到ASI:阿里以全栈布局,开启通向超级智能的未来新篇

2025-09-25来源:快讯编辑:瑞雪

当全球科技界仍在为AI Agent掀起的生产力浪潮而兴奋时,阿里巴巴已将目光投向更遥远的未来。在杭州举行的2025云栖大会上,阿里巴巴集团CEO吴泳铭首次系统阐述了通往超级人工智能(ASI)的演进路径,提出从"学习人"到"超越人"的三阶段发展理论,为AI技术发展描绘出全新蓝图。

吴泳铭指出,当前行业正处于AI发展的第二阶段——"自主行动"时代,即Agent技术爆发期。这个阶段的核心突破在于工具使用(Tool Use)和编程(Coding)两大能力:AI开始具备调用软件、API接口和物理设备的能力,并能通过自主编程解决复杂问题。他预言:"未来自然语言将成为AI时代的源代码,任何人都能用日常语言创建自己的智能体。"这种变革将使AI深度渗透到制造、物流、金融等各个领域,形成与人类协同工作的智能体生态。

通往ASI的终极目标需要跨越三道门槛。第一阶段"智能涌现"已基本完成,大模型通过学习海量数字化知识,具备了理解人类意图和初步推理能力。当前所处的第二阶段"自主行动",则要求AI连接真实世界数据,为进化创造条件。而第三阶段"自我迭代"才是关键突破点:AI需要直接从物理世界的原始传感器数据中学习,同时具备自主学习能力,能够为自身模型升级搭建训练环境、优化数据流程,最终实现智能的质变。

在技术实现层面,阿里云智能CTO周靖人发布了通义模型家族的七项重大更新。旗舰模型Qwen3-Max预训练数据量达36T tokens,参数超万亿,在工具调用和编程能力评测中跻身全球第一梯队。更引人注目的是下一代架构Qwen3-Next,其80B参数模型通过混合注意力等技术,仅需激活3B参数就能达到235B模型的性能,训练成本降低超90%,长文本推理吞吐量提升10倍以上。

专项模型升级同样令人瞩目:编程模型Qwen3-Coder与顶尖代码系统联合训练,代码生成能力显著提升;视觉理解模型Qwen3-VL实现"所见即所得"的界面操作能力;全模态模型Qwen3-Omni首次完成音、视、文多模态混合训练;视频生成模型通义万相Wan2.5实现音画同步,视频时长提升至10秒。这些技术突破为AI连接真实世界提供了关键"传感器",使智能体从虚拟空间走向物理世界成为可能。

围绕Agent开发,阿里云构建了完整的技术栈与生态服务体系。全链路大模型服务与开发平台"阿里云百炼"提供从高代码到低代码的全方位支持,新发布的ModelStudio-ADK框架让专业开发者能构建复杂智能体,升级后的ModelStudio-ADP平台则使业务人员可快速创建场景化应用。配合无影AgentBay等企业级组件,解决了算力调用、安全沙箱等核心难题。目前已有超过20万开发者在平台上构建了80万个智能体,形成蓬勃发展的生态。

这种技术布局正在深刻改变各行业。在金融领域,通义大模型已覆盖九成国家级银行和全部股份制银行,工商银行推出的"商户智能审核助手"大幅提升业务效率。汽车行业公共云业务增速达132%,支撑95%中国车企进行智能化升级。网易雷火的开发Agent将研发效率提升50%,三一重工的"维修助手"显著提高故障排查速度,西门子工业系统已能自主完成复杂生产任务。

支撑这场变革的是阿里云打造的"下一代计算机"——超级AI云。全新发布的磐久128超节点AI服务器单柜支持128个计算芯片,推理能力提升50%。配合HPN 8.0网络架构和升级的CPFS存储系统,形成支持10万卡互联的智算集群。人工智能平台PAI与通义大模型的深度协同,使模型训练效率提升3倍,推理吞吐量增加71%。据Omdia报告,阿里云在中国AI云市场占据领先地位,AI相关收入连续8个季度保持三位数增长。

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