吴泳铭的“超级发电厂”野心，阿里AI基建再落重子

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华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者 卢晓 北京报道

基建是阿里近两年在AI领域的关键词。

9月22日，阿里巴巴CEO吴泳铭在云栖大会上表示，将坚定投入以AI模型、AI芯片和AI云为代表的基础设施建设，并提出了阿里AI基建的新目标。“这是我们的长期战略选择。”他还这样说道。

眼下“AI基建军备赛”的参与者远不止阿里。全球科技巨头正以前所未有的力度押注AI基建背后，既是机器智能时代爆发的巨量需求，也源于AI基建正在重塑科技公司的估值逻辑。

提出AI基建新目标

围绕机器智能时代AI模型、AI芯片和AI云这三大基石，阿里在9月22日公布了自己的最新进展与目标。

在AI模型这个“大脑”方面，吴泳铭提出，Qwen团队正在持续推进模型架构和数据优化的研究，计划训练5—10T（万亿）参数规模的全新模型，目标是能够完成更复杂、更长程的任务，向ASI（人工超智能）迈进。

对于AI芯片的定位，吴泳铭当天在发言中称，“如果说Token是AI时代的电，芯片就是发电机。”他透露，阿里自研的M890 AI超节点，已经能支撑超过2万亿参数大模型的高效推理，而平头哥当日发布的下一代AI芯片真武V900，算力提升至上一代真武M890的3倍，单一集群可扩展至50万卡。

《华夏时报》记者还从阿里方面了解到，目前平头哥已对数据中心芯片进行全面布局，包括真武系列GPU、倚天系列CPU、磐脉系列智能网卡以及ICN互联芯片等。

如果说芯片负责生产Token，落地在各地的数据中心则组成了“输送”Token的大网。吴泳铭当天还宣布，阿里巴巴将与所有合作伙伴一起，全力投入AI基础设施建设，目标是到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。作为参照，三峡水电站的总装机容量是22.5GW。

庞大基建新目标背后，吴泳铭当天表示，机器正在成为思考的主力，智能正在成为一种规模化的商品，而机器思考能够规模化供给的前提，是AI基础设施足够完善、足够发达，就像当年各类电器得以普及，第一步是建设足够多的发电站和电网。

他同时认为，目前机器思考的总量大概不到人类的3%，但未来预期将会承担99.9%的思考工作，“未来机器供给的思考总量，将是人类思考总量的1000倍以上。”

需要提及的是，这已经不是阿里最高管理层第一次在公开场合强调公司对AI基建的大力投入。

2025年2月，阿里宣布了未来三年3800亿元的AI基建投资目标。而在今年8月的财报会上，他再次提出，截至今年6月季度末，阿里在AI基建上已累计投入1900亿元，“希望今年的投入建设还是维持在一个更积极的态度上。”

基建背后的商业回报

目前全球科技巨头都投入重金掀起AI基建大赛，阿里在其中表现激进。

今年8月发布的2027财年Q1财报是阿里AI基建投入的缩影。当期阿里营收2690亿元，同比增长9%；净利润104.44亿元，同比下降75%；资本性支出676.78亿元，同比增长75%，此外阿里当季自由现金流也变为净流出446.7亿元，约是上年同期流出的2.4倍。

AI云基础设施支出增加就是阿里当期自由现金流减少的主因。吴泳铭在当晚财报会中表示，当期677亿元的高资本支出源于硬件设备交付的波动性，同时本季度阿里还增加了对CPU的采购，此外还包括芯片组件价格上涨的因素。

重金投入源于目前的AI基建供应短缺带来的商业回报。

吴泳铭在今年5月的财报会上曾透露，随着AI正从对话式Chatbot转向Agent运行，客户对模型推理的需求直线上升，API Token价格随之上调，但客户接受度很高，原因在于：“我们的供应没有办法完全满足这些客户的需求，排队的客户还有很多。”吴泳铭进一步表示，要获得更多AI收入，必须建立起AI训练工厂和AI推理工厂，而这背后是AI数据中心的持续建设。

盘古智库高级研究员江瀚也对《华夏时报》记者分析称，尽管AI基建扩张会增加供给，但Agent等技术带来的需求增长更快，核心硬件供不应求的状况短期难以解决，算力价格上涨压力仍将持续。

供不应求下，AI正在成为阿里云的重要收入和利润来源。今年8月发布的财报显示，当期阿里云AI产品季度收入为123.76亿元，连续第12个季度实现三位数同比增长，而AI相关收入在阿里云外部商业化收入中已升至35%，比上一季度提升5个百分点。

吴泳铭在8月财报会上还提出，本质上所有AI服务的变现都需要建立在AI算力中心这个基础上，这是一个非常明确的重资产商业模式，而重资产商业模式要获得高速增长的前提，就需要在CAPEX（资本开支）投入上进行前置。

深度科技研究院院长张孝荣对《华夏时报》记者表示，阿里在大厂中AI觉醒较早，早早投入芯片和算法模型，走的是“算力驱动”的“卖水人”路线，通过成为AI时代的“超级发电厂”，全面押注基础设施以获取未来回报。

从3800亿到20GW，阿里的AI叙事正在从“模型竞赛”转向“基建竞赛”。在需求确定而供给受限的窗口期，谁先完成基建布局，谁就掌握了下一阶段AI商业化的定价权。

责任编辑：黄兴利 主编：寒丰