阿里云AI大模型“狂飙”：全栈自研卡位，系统生态竞争成关键点

　　9月24日，杭州云栖大会迎来十周年。在这场被看做“行业AI风向标”的大会上，阿里云以一场高密度的模型发布拉开序幕：通义千问Qwen3-Max、通义百聆语音模型、万相2.5等七大模型接连亮相，覆盖语音、视觉、推理、代码生成等多模态场景。其中，Qwen3-Max以超越GPT-5的数学推理满分成绩跻身全球前三，引发业界瞩目。

　　“今天比拼的不再是单一模型的能力，而是系统性的迭代速度与全栈创新能力。”阿里云CTO周靖人在采访时指出，阿里云正通过“模型+云+基础设施”的三层联动，构建具备全球竞争力的全栈AI体系。

　　全栈自研：阿里云的“三重优势”与全球站位

　　在全球AI云市场中，阿里云是少数同时具备大模型自研能力、云计算平台与底层算力布局的厂商。从行业来看，从算力芯片、云计算平台到大模型家族，目前全球能同时覆盖这三层的公司只有阿里巴巴和谷歌。

　　根据沙利文调研，中国500强企业中已有60%–70%接入生成式AI，其中阿里云渗透率达53%。这一数字背后，是阿里云开源策略的差异化打法——除API调用外，大量企业选择在阿里云上自主部署通义开源模型，形成“可见数据”之外的庞大生态。

　　周靖人强调，阿里云早在ChatGPT爆发前便提出“MaaS(模型即服务)”理念，如今这一架构已成为行业共识。“但真正实现极致弹性、高精度、低成本的模型服务，需要超大规模分布式系统的支撑，全球能做到的公司屈指可数。”

　　模型“竞赛”背后的战略逻辑：快节奏迭代与系统竞争

　　2025年以来，阿里云以每月数款的节奏发布模型，通义家族已扩展至300余款，覆盖从0.5B到万亿参数的全尺寸需求。这种高密度发布是否意味着行业进入“堆量时代”?

　　周靖人认为，当前AI竞争的核心是“迭代速度”而非“憋大招”。“模型发展是渐进式的，海外厂商也在加速。我们必须通过系统与算法的联合优化，推动单项能力极致化，才能突破整体瓶颈。”他以Qwen3-Max为例指出，其数学推理满分背后是工具调用、并行推理等底层架构的创新，“没有单点突破，就难有整体跃迁”。

　　值得注意的是，阿里云在推进模型性能的同时，持续强化Agent与多模态融合能力。周靖人表示，模型与智能体的边界正在模糊：“通义千问本身已具备Agent能力，但行业级智能体需结合领域知识，这部分需通过百炼等平台实现分层支持。”

　　迈向ASI：技术瓶颈与未来路径

　　阿里巴巴集团CEO吴泳铭在大会主旨演讲中提出“通向ASI(人工通用智能)”的三阶段路径，目前阿里云处于第二阶段——工具调用与复杂任务处理。周靖人坦言，下一阶段的关键难点在于“让模型自主学习、自我进化”。

　　“当前模型在代码、数学等场景已表现优异，但要实现持续学习、反馈交互，还需在架构、算法、系统层面突破。”他指出，记忆管理、多模态融合、能耗控制是未来三大挑战。例如，2032年算力能耗预计较2022年翻10倍，这要求基础设施需同步实现效率跃升。

　　阿里云的快速迭代与全栈布局，折射出AI行业的核心趋势：单一模型优势难以持续，竞争正转向“模型+云+算力”的系统性能力。而中国厂商在全球赛场上的独特优势，在于更贴近本土场景的落地能力与开源生态的规模效应。

　　周靖人表示，阿里云将继续坚持“开放共赢”策略，通过模型开源、平台赋能与行业共创，推动AI技术普惠化。“未来三到五年，AI将深入行业核心场景，而全栈能力将成为分水岭。”