阿里雲AI大模型“狂飆”：全棧自研卡位，系統生態競爭成關鍵點

【環球網科技報道 記者 李文瑤】9月24日，杭州雲棲大會迎來十週年。在這場被看做“行業AI風向標”的大會上，阿里雲以一場高密度的模型發佈拉開序幕：通義千問Qwen3-Max、通義百聆語音模型、萬相2.5等七大模型接連亮相，覆蓋語音、視覺、推理、代碼生成等多模態場景。其中，Qwen3-Max以超越GPT-5的數學推理滿分成績躋身全球前三，引發業界矚目。

“今天比拼的不再是單一模型的能力，而是系統性的迭代速度與全棧創新能力。”阿里雲CTO周靖人在採訪時指出，阿里雲正通過“模型+雲+基礎設施”的三層聯動，構建具備全球競爭力的全棧AI體系。

全棧自研：阿里雲的“三重優勢”與全球站位

在全球AI雲市場中，阿里雲是少數同時具備大模型自研能力、雲計算平台與底層算力佈局的廠商。從行業來看，從算力芯片、雲計算平台到大模型家族，目前全球能同時覆蓋這三層的公司只有阿里巴巴和谷歌。

根據沙利文調研，中國500強企業中已有60%–70%接入生成式AI，其中阿里雲滲透率達53%。這一數字背後，是阿里雲開源策略的差異化打法——除API調用外，大量企業選擇在阿里雲上自主部署通義開源模型，形成“可見數據”之外的龐大生態。

周靖人強調，阿里雲早在ChatGPT爆發前便提出“MaaS（模型即服務）”理念，如今這一架構已成為行業共識。“但真正實現極致彈性、高精度、低成本的模型服務，需要超大規模分佈式系統的支撐，全球能做到的公司屈指可數。”

模型“競賽”背後的戰略邏輯：快節奏迭代與系統競爭

2025年以來，阿里雲以每月數款的節奏發佈模型，通義家族已擴展至300餘款，覆蓋從0.5B到萬億參數的全尺寸需求。這種高密度發佈是否意味着行業進入“堆量時代”？

周靖人認為，當前AI競爭的核心是“迭代速度”而非“憋大招”。“模型發展是漸進式的，海外廠商也在加速。我們必須通過系統與算法的聯合優化，推動單項能力極致化，才能突破整體瓶頸。”他以Qwen3-Max為例指出，其數學推理滿分背後是工具調用、並行推理等底層架構的創新，“沒有單點突破，就難有整體躍遷”。

值得注意的是，阿里雲在推進模型性能的同時，持續強化Agent與多模態融合能力。周靖人表示，模型與智能體的邊界正在模糊：“通義千問本身已具備Agent能力，但行業級智能體需結合領域知識，這部分需通過百鍊等平台實現分層支持。”

邁向ASI：技術瓶頸與未來路徑

阿里巴巴集團CEO吳泳銘在大會主旨演講中提出“通向ASI（人工通用智能）”的三階段路徑，目前阿里雲處於第二階段——工具調用與複雜任務處理。周靖人坦言，下一階段的關鍵難點在於“讓模型自主學習、自我進化”。

“當前模型在代碼、數學等場景已表現優異，但要實現持續學習、反饋交互，還需在架構、算法、系統層面突破。”他指出，記憶管理、多模態融合、能耗控制是未來三大挑戰。例如，2032年算力能耗預計較2022年翻10倍，這要求基礎設施需同步實現效率躍升。

阿里雲的快速迭代與全棧佈局，折射出AI行業的核心趨勢：單一模型優勢難以持續，競爭正轉向“模型+雲+算力”的系統性能力。而中國廠商在全球賽場上的獨特優勢，在於更貼近本土場景的落地能力與開源生態的規模效應。

周靖人表示，阿里雲將繼續堅持“開放共贏”策略，通過模型開源、平台賦能與行業共創，推動AI技術普惠化。“未來三到五年，AI將深入行業核心場景，而全棧能力將成為分水嶺。”