媒體訓(xùn)練營訊，9月24日，在杭州召開的云棲大會(huì)上，阿里巴巴集團(tuán)CEO、阿里云智能集團(tuán)董事長兼CEO吳泳銘發(fā)表主旨演講，他認(rèn)為實(shí)現(xiàn)通用AIAGI已是確定性事件，但這只是起點(diǎn)，終極目標(biāo)是發(fā)展出能自我迭代、全面超越人類的超級(jí)人工智能ASI。
第二階段：“自主行動(dòng)”，AI掌握工具使用和編程能力以“輔助人”，這是行業(yè)當(dāng)前所處的階段。
第三階段：“自我迭代”，AI通過連接物理世界并實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)，最終實(shí)現(xiàn)“超越人”。
為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，吳泳銘明確了阿里云的戰(zhàn)略路徑。阿里云作為“全棧人工智能服務(wù)商”，將通過兩大核心路徑實(shí)施AI戰(zhàn)略：第一，通義千問堅(jiān)定開源開放路線，致力于打造“AI時(shí)代的Android”；其二，構(gòu)建作為“下一代計(jì)算機(jī)”的超級(jí)AI云，為全球提供智能算力網(wǎng)絡(luò)。
為支撐這一宏大愿景，吳泳銘表示，阿里巴巴正在積極地推進(jìn)三年3800億的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃，并將會(huì)持續(xù)追加更大的投入。根據(jù)遠(yuǎn)期規(guī)劃，為了迎接ASI時(shí)代的到來，對(duì)比2022年這個(gè)GenAI的元年，2032年阿里云全球數(shù)據(jù)中心的能耗規(guī)模將提升10倍。
開始演講之前，我想特別感謝一下支持整個(gè)中國乃至全球科學(xué)技術(shù)行業(yè)的開發(fā)者朋友。今天是云棲大會(huì)的10周年，云棲大會(huì)起源于阿里云的開發(fā)者大會(huì)，是廣大開發(fā)者推動(dòng)了中國乃至全球的云計(jì)算、AI和科技行業(yè)的發(fā)展。所以，在演講之前，我想特別向開發(fā)者們致以最高的謝意。
當(dāng)前的世界，一場由AI驅(qū)動(dòng)的智能化革命起步。過去幾百年，工業(yè)革命通過機(jī)械化放大了人類的體能，信息革命通過數(shù)字化放大了人類的信息處理能力。而這一次，智能化革命將遠(yuǎn)超我們的想象。通用AIAGI不僅會(huì)放大人類智力，還將解放人類的潛能，為超級(jí)人工智能ASI的到來鋪平道路。
最近的三年，我們已清晰地感受到它的速度。幾年時(shí)間，AI的智力從一個(gè)高中生迅速提升到博士生的水平，還能拿到國際IMO的金牌。AI Chatbot是人類有史以來用戶滲透率最快的功能。AI 的行業(yè)滲透速度超過歷史上所有技術(shù)。Tokens 的消耗速度兩三個(gè)月就翻一番。最近一年，全球AI行業(yè)的投資總額已超越4000億美元，未來5年全球AI的累計(jì)投入將超過4萬億美元，這是歷史上最大的算力和研發(fā)投入，必然將會(huì)加速催生更強(qiáng)大的模型，加速AI應(yīng)用的滲透。
實(shí)現(xiàn)AGI——一個(gè)具備人類通用認(rèn)知能力的智能系統(tǒng)，現(xiàn)在看來已成為確定性事件。然而，AGI并非AI發(fā)展的終點(diǎn)，而是全新的起點(diǎn)。AI不會(huì)止步于AGI，它將邁向超越人類智能、能夠自我迭代進(jìn)化的超級(jí)人工智能（ASI）。
AGI的目標(biāo)是將人類從80%的日常工作中解放出來，讓我們專注于創(chuàng)造與探索。而ASI作為全面超越人類智能的系統(tǒng)，將可能創(chuàng)造出一批“超級(jí)科學(xué)家”和全棧超級(jí)工程師。ASI將以很難來想象的速度，解決現(xiàn)在未被解決的科學(xué)和工程問題，比如攻克醫(yī)學(xué)難題、發(fā)明新材料、解決可持續(xù)能源和氣候問題，甚至星際旅行等等。ASI將以指數(shù)級(jí)的速度推動(dòng)科技的飛躍，引領(lǐng)我們進(jìn)入一個(gè)前所未有的智能時(shí)代。
第一階段是“智能涌現(xiàn)”，特征是“學(xué)習(xí)人”。過去幾十年的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，為智能涌現(xiàn)提供了基礎(chǔ)。互聯(lián)網(wǎng)將人類歷史上幾乎所有的知識(shí)都數(shù)字化了。這些語言文字承載的信息，代表了人類知識(shí)的全集。基于此，大模型首先通過理解全世界的知識(shí)集合，具備了泛化的智能能力，涌現(xiàn)出通用對(duì)話能力，能夠理解人類的意圖，解答人類的問題，并逐漸發(fā)展出思考多步問題的推理能力?，F(xiàn)在，我們正真看到AI已經(jīng)逼近人類各學(xué)科測試的頂級(jí)水平，比如國際數(shù)學(xué)奧賽的金牌水平。AI逐漸具備了進(jìn)入真實(shí)世界、解決真實(shí)問題、創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值的可能性。這是過去幾年的主線。
第二個(gè)階段是“自主行動(dòng)”，特征是“輔助人”。此階段，AI不再局限于語言交流，而是具備了在真實(shí)世界中行動(dòng)的能力。AI可以在人類的目標(biāo)設(shè)定下，拆解復(fù)雜任務(wù)，使用和制作工具，自主完成與數(shù)字世界和物理世界的交互，對(duì)真實(shí)世界產(chǎn)生巨大影響。這正是我們當(dāng)下所處的階段。
實(shí)現(xiàn)這一跨越的關(guān)鍵，首先是大模型具備了Tool Use能力，有能力連接所有數(shù)字化工具，完成真實(shí)世界任務(wù)。人類加速進(jìn)化的起點(diǎn)是開始創(chuàng)造和使用工具，現(xiàn)在大模型也具備了使用工具的能力。通過Tool Use，AI可以像人一樣調(diào)用外部軟件、接口和物理設(shè)備，執(zhí)行復(fù)雜的真實(shí)世界任務(wù)。此階段，由于AI能夠輔助人類極大提高生產(chǎn)力，它將快速的滲透到物流、制造、軟件、商業(yè)、生物醫(yī)療、金融、科研等幾乎所有行業(yè)領(lǐng)域。
其次，大模型Coding能力的提升，能夠在一定程度上幫助人類解決更復(fù)雜的問題，并將更多場景數(shù)字化。現(xiàn)在的Agent還比較早期，解決的主要是標(biāo)準(zhǔn)化和短周期的任務(wù)。要想讓Agent能解決更復(fù)雜、更長周期任務(wù)，最關(guān)鍵的是大模型的Coding能力。因?yàn)锳gent可以自主Coding，理論上就能解決無限復(fù)雜的問題，像工程師團(tuán)隊(duì)一樣理解復(fù)雜需求并自主完成編碼、測試。發(fā)展大模型Coding能力是通往AGI的必經(jīng)之路。
未來，自然語言就是AI時(shí)代的源代碼，任何人用自然語言就能創(chuàng)造自己的Agent。你只要輸入母語，告訴AI你的需求，AI就能自己編寫邏輯、調(diào)用工具、搭建系統(tǒng)，完成數(shù)字世界的幾乎所有工作，并通過數(shù)字化接口來操作所有物理設(shè)備。 未來，也許會(huì)有超過全球人口數(shù)量的Agent和機(jī)器人與人類一起工作，對(duì)真實(shí)世界產(chǎn)生巨大影響。在這樣的一個(gè)過程中，AI就能連接真實(shí)世界的絕大部分場景和數(shù)據(jù)，為未來的進(jìn)化創(chuàng)造條件。
隨后AI將進(jìn)入第三個(gè)階段——“自我迭代”，特征是“超越人”。此階段有兩個(gè)關(guān)鍵要素：
目前AI的進(jìn)步最快的領(lǐng)域是內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)學(xué)和Coding領(lǐng)域。我們正真看到這三個(gè)領(lǐng)域有明顯的特征。這些領(lǐng)域的知識(shí)100%是人類定義和創(chuàng)造的，都在文字里，AI可以100%理解原始數(shù)據(jù)。但是對(duì)其他領(lǐng)域和更廣泛的物理世界，今天的AI接觸到的更多是人類歸納之后的知識(shí)，缺乏廣泛的、與物理世界交互的原始數(shù)據(jù)。這一些信息是有局限的。AI要實(shí)現(xiàn)超越人類的突破，就需要直接從物理世界獲取更全面、更原始的數(shù)據(jù)。
舉一個(gè)簡單的例子，比如一家汽車公司的CEO要迭代明年的產(chǎn)品，大概率會(huì)通過無數(shù)次的用戶調(diào)研或者內(nèi)部的討論來決定下一款汽車將要具備什么樣的功能，與競對(duì)相比要實(shí)現(xiàn)哪幾個(gè)方面的長板，保留什么方面的能力。現(xiàn)在AI要去做還是很難的，核心點(diǎn)在于它所獲得的數(shù)據(jù)和信息，全都是調(diào)研來的二手?jǐn)?shù)據(jù)。如果有一天AI有機(jī)會(huì)，能夠連接這款汽車的所有的資料和數(shù)據(jù)，它創(chuàng)造出來的下一款汽車會(huì)遠(yuǎn)超于通過無數(shù)次頭腦風(fēng)暴所創(chuàng)作出來的。這只是人類世界當(dāng)中的一個(gè)例子，更何況更復(fù)雜的物理世界，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是通過人類知識(shí)歸納就能夠讓AI理解的。
所以AI要進(jìn)入到一個(gè)更高的階段，就需要直接從物理世界獲取更全面、更原始的數(shù)據(jù)，就像在無人駕駛的早期階段，只靠人類的總結(jié)，Rule-based的方法去實(shí)現(xiàn)無人駕駛，沒辦法實(shí)現(xiàn)很好的效果。新一代的無人駕駛，大部分采用端到端的訓(xùn)練方法，直接從原始的車載攝像頭數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了更高水平的無人駕駛能力。即便我們現(xiàn)在看起來相對(duì)簡單的自動(dòng)駕駛問題，僅依靠人類歸納的知識(shí)和規(guī)則，也沒有辦法解決，更何況整個(gè)復(fù)雜的物理世界。只是讓AI學(xué)習(xí)人類歸納的規(guī)律，是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足的。只有讓AI與真實(shí)世界持續(xù)互動(dòng)，獲取更全面、更真實(shí)、更實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，才可以更好的理解和模擬世界，發(fā)現(xiàn)超越人類認(rèn)知的深層規(guī)律，從而創(chuàng)造出比人更強(qiáng)大的智能能力。
隨著AI滲透更多的物理世界場景，理解更多物理世界的數(shù)據(jù)，AI 模型和agent能力也會(huì)慢慢的強(qiáng)，有機(jī)會(huì)為自己模型的升級(jí)迭代搭建訓(xùn)練infra、優(yōu)化數(shù)據(jù)流程和升級(jí)模型架構(gòu)，以此來實(shí)現(xiàn) Self learning。這會(huì)是AI發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)刻。
隨著能力的持續(xù)提升，未來的模型將通過與真實(shí)世界的持續(xù)交互，獲取新的數(shù)據(jù)并接收實(shí)時(shí)反饋，借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)與持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制，自主優(yōu)化、修正偏差、實(shí)現(xiàn)自我迭代與智能升級(jí)。每一次交互都是一次微調(diào)，每一次反饋都是一次參數(shù)優(yōu)化。當(dāng)經(jīng)過無數(shù)次場景執(zhí)行和結(jié)果反饋的循環(huán)，AI將自我迭代出超越人類的智能能力，一個(gè)早期的超級(jí)人工智能（ASI）便會(huì)成型。
一旦跨過某個(gè)奇點(diǎn)，人類社會(huì)就像按下了加速鍵，科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的速度將超越我們的想象，新的生產(chǎn)力爆發(fā)將推動(dòng)人類社會(huì)進(jìn)入嶄新的階段。這條通往超級(jí)人工智能的道路，在我們的眼前正在日益清晰。隨著AI技術(shù)的演進(jìn)和各行各業(yè)需求爆發(fā)，AI也將催生IT產(chǎn)業(yè)的巨大變革。
我們的第一個(gè)判斷是：大模型是下一代的操作系統(tǒng)。我們大家都認(rèn)為大模型代表的技術(shù)平臺(tái)將會(huì)替代現(xiàn)在OS的地位，成為下一代的操作系統(tǒng)。未來，幾乎所有鏈接真實(shí)世界的工具接口都將與大模型進(jìn)行鏈接，全用戶需求和行業(yè)應(yīng)用將會(huì)通過大模型相關(guān)工具執(zhí)行任務(wù)，LLM將會(huì)是承載用戶、軟件 與 AI計(jì)算資源交互調(diào)度的中間層，成為AI時(shí)代的OS。來做一些簡單的類比：自然語言是AI時(shí)代的編程語言，Agent就是新的軟件，Context是新的Memory，大模型通過MCP這樣的接口，連接各類Tools和Agent類似PC時(shí)代的總線接口，Agent之間又通過A2A這樣的協(xié)議完成多Agent協(xié)作類似軟件之間的API接口。
大模型將會(huì)吞噬軟件。大模型作為下一代的操作系統(tǒng)，將允許任何人用自然語言，創(chuàng)造無限多的應(yīng)用。未來幾乎所有與計(jì)算世界打交道的軟件可能都是由大模型產(chǎn)生的Agent，而不是現(xiàn)在的商業(yè)軟件。潛在的開發(fā)者將從幾千萬變成數(shù)億規(guī)模。以前由于軟件開發(fā)的成本問題，只有少量高價(jià)值場景才會(huì)被工程師開發(fā)出來變成商業(yè)化的軟件系統(tǒng)。未來所有終端用戶都能夠最終靠大模型這樣的工具來滿足自己的需求。
模型部署方式也會(huì)多樣化，它將運(yùn)行在所有設(shè)備上。現(xiàn)在主流的調(diào)用模型API的方式，來使用模型只是初級(jí)階段，其實(shí)看起來非常原始。類似大型主機(jī)時(shí)代的分時(shí)復(fù)用階段，每個(gè)人只有一個(gè)終端連接上大型主機(jī)分時(shí)復(fù)用。這種方式?jīng)]有辦法解決數(shù)據(jù)持久化，缺乏長期記憶，實(shí)時(shí)性不夠，隱私?jīng)]有辦法解決，可塑性也不夠。未來模型將運(yùn)行在所有計(jì)算設(shè)備中，并具備可持久記憶，端云聯(lián)動(dòng)的運(yùn)作時(shí)的狀態(tài)，還可以隨時(shí)更新參數(shù)，自我迭代，類似我們今天的OS運(yùn)行在各種各樣的環(huán)境之中。
正是基于這個(gè)判斷，我們做了一個(gè)戰(zhàn)略選擇：通義千問選擇開放路線，打造AI時(shí)代的Android。我們大家都認(rèn)為在LLM時(shí)代，開源模型創(chuàng)造的價(jià)值和能滲透的場景，會(huì)遠(yuǎn)大于閉源模型。我們堅(jiān)定選擇開源，就為了全力支持開發(fā)者生態(tài)，與全球所有開發(fā)者一起探索AI應(yīng)用的無限可能。
大模型是運(yùn)行于 AI Cloud之上新的OS。這個(gè)OS能夠完全滿足任何人的需求。每個(gè)人都將擁有幾十甚至上百個(gè)Agent，這些Agent 24小時(shí)不間斷地工作和協(xié)同，需要海量的計(jì)算資源。
數(shù)據(jù)中心內(nèi)的計(jì)算范式也在發(fā)生革命性改變，從CPU為核心的傳統(tǒng)計(jì)算，正在加速轉(zhuǎn)變?yōu)橐?GPU為核心的 AI 計(jì)算。新的AI計(jì)算范式需要更稠密的算力、更高效的網(wǎng)絡(luò)、更大的集群規(guī)模。
這一切都需要充足的能源、全棧的技術(shù)、數(shù)百萬計(jì)的GPU和CPU，協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、芯片、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫高效運(yùn)作，并且24 小時(shí)處理全世界各地的需求。這需要超大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施和全棧的技術(shù)積累，只有超級(jí)AI云才能夠承載這樣的海量需求。未來，全世界可能只會(huì)有5-6個(gè)超級(jí)云計(jì)算平臺(tái)。
在這個(gè)新時(shí)代，AI將會(huì)替代能源的地位，成為最重要的商品，驅(qū)動(dòng)千行百業(yè)每天的工作。絕大部分AI能力將以Token的形式在云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生和輸送。Token就是未來的電。在這個(gè)嶄新的時(shí)代，阿里云的定位是全棧人工智能服務(wù)商，提供世界領(lǐng)先的智能能力和遍布全球的AI云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，向全球各地提供開發(fā)者生態(tài)友好的AI服務(wù)。
首先，我們有全球領(lǐng)先的大模型——通義千問。通義千問開源了300多款模型，覆蓋了全模態(tài)、全尺寸，是最受全球開發(fā)者歡迎的開源模型。截至目前，通義千問全球下載量超6億次，衍生模型超17萬個(gè)，是全球第一的開源模型矩陣，能夠說是滲透計(jì)算設(shè)備最廣泛的大模型。
同時(shí)，阿里云提供一站式模型服務(wù)平臺(tái)百煉，支持模型定制化以及Agent快速開發(fā)，同時(shí)提供AgentBay這樣的Agent運(yùn)行環(huán)境、靈碼/Qoder等一系列開發(fā)者套件，讓開發(fā)的人能方便地使用模型能力和創(chuàng)建使用Agent。
其次，阿里云運(yùn)營著中國第一、全球領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)設(shè)施和云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，是全球少數(shù)能做到軟硬件垂直整合的超級(jí)AI云計(jì)算平臺(tái)之一。在硬件和網(wǎng)絡(luò)層面，阿里云自研的核心存儲(chǔ)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、計(jì)算芯片，構(gòu)成了阿里云大型計(jì)算集群最堅(jiān)實(shí)的底座。
阿里云正在全力打造一臺(tái)全新的AI超級(jí)計(jì)算機(jī)，它同時(shí)擁有最領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)設(shè)施和最領(lǐng)先的模型，可以在基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)和模型架構(gòu)上協(xié)同創(chuàng)新，從而確保在阿里云上調(diào)用和訓(xùn)練大模型時(shí)，能達(dá)到最高效率，成為開發(fā)者最好用的AI云。
AI行業(yè)發(fā)展的速度遠(yuǎn)超我們的預(yù)期，行業(yè)對(duì)AI基礎(chǔ)設(shè)施的需求也遠(yuǎn)超我們的預(yù)期。我們正在積極地推進(jìn)三年3800億的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃，并將會(huì)持續(xù)追加更大的投入。從現(xiàn)在我們正真看到的AI行業(yè)遠(yuǎn)期發(fā)展以及客戶的真實(shí)需求角度來看，為了迎接ASI時(shí)代的到來，對(duì)比2022年這個(gè)GenAI的元年，2032年阿里云全球數(shù)據(jù)中心的能耗規(guī)模將提升10倍。這是我們的一個(gè)遠(yuǎn)期規(guī)劃，我們始終相信通過這樣的飽和式投入，能夠推動(dòng)AI行業(yè)的發(fā)展，迎接ASI時(shí)代的到來。
未來的AI越來越強(qiáng)，甚至超越人類智能能力的ASI誕生，那我們?nèi)祟惡虯I將如何相處？我們對(duì)未來充滿樂觀，超級(jí)人工智能到來之后，人類和AI是一個(gè)嶄新的協(xié)同方式。程序員可能已感受到了，我們大家可以下一個(gè)指令，通過Coding這樣的工具，讓它晚上12個(gè)小時(shí)就能夠創(chuàng)造出一個(gè)我們應(yīng)該的系統(tǒng)，從這里我們正真看到了未來人和AI怎么樣去共同協(xié)同的一種早期的雛形。所以我們覺得，從Vibe Coding到Vibe Working。未來，每個(gè)家庭、工廠、公司，都會(huì)有眾多的Agent和機(jī)器人24小時(shí)為我們服務(wù)。也許，未來任何一個(gè)人都需要用100張GPU芯片為我們工作。
正如電曾經(jīng)放大了人類物理力量的杠桿，ASI將指數(shù)級(jí)放大人類的智力杠桿。過去我們消耗10個(gè)小時(shí)的時(shí)間，獲得10小時(shí)的結(jié)果。未來，AI可以讓我們10小時(shí)的產(chǎn)出乘以十倍、百倍的杠桿?；仡櫄v史，每次技術(shù)革命解鎖更多生產(chǎn)力之后，都會(huì)創(chuàng)造出更多的新需求。人會(huì)變得比歷史上任何一個(gè)時(shí)間里都強(qiáng)大。
最后，我想強(qiáng)調(diào)，一切才起步。AI 將重構(gòu)整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施、軟件和應(yīng)用體系，成為真實(shí)世界的核心驅(qū)動(dòng)力，掀起新一輪智能化革命。阿里巴巴將持續(xù)投入，與合作伙伴和客戶一起，讓AI 深入產(chǎn)業(yè)、共創(chuàng)未來。祝大家度過一個(gè)充實(shí)愉快的云棲大會(huì)，謝謝大家！
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