吴泳铭：未来机器思考总量将超人类1000倍，AI时代才刚开始

机器思考正在变成一种“商品”

2026年9月22日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭在杭州云栖大会上抛出一个大胆判断：未来机器提供的思考总量，将超过人类思考总量的1000倍。

这不是一句空泛的口号，而是基于对技术演进逻辑的类比。吴泳铭把今天的AI浪潮比作工业革命初期——当时人类把“动力”变成了可大规模供给的商品。蒸汽机、内燃机、电力相继出现，最终催生了现代工业体系。而今天，轮到“思考”被商品化。

过去，一个复杂问题能获得多少智力投入，受限于人类专家的数量、培养周期和资源分配。比如全球只有几百名患者的新药研发项目，几乎不可能吸引足够科研力量。但当AI具备专业级推理能力后，只要算力足够便宜，就能为每个细分领域部署上百万个AI Agent，持续模拟、验证、迭代。顶级智力从此不再是奢侈品，而是一种可按需调用的基础设施。

吴泳铭强调，这不只是替代现有脑力劳动那么简单。就像电力最初只用来点灯，后来却催生了空调、冰箱、计算机等全新物种，AI的真正价值在于创造我们今天还无法想象的新任务、新产品和新社会形态。

当前AI应用只是“电灯阶段”

很多人以为AI写代码、写报告就是智能时代的全部，但在吴泳铭看来，这些应用相当于1882年的电灯——确实有用，但远不足以定义一个时代。

他打了个比方：1900年前后，电器已开始进入家庭，但当时全球全年发电量放到今天，只够用两个小时。也就是说，基础设施的规模远远跟不上潜在需求。今天的AI也处于类似状态：模型能力、芯片算力、云服务网络都还处在早期建设阶段。

“机器智能时代的代表性产品还没有出现。”他说。我们站在珍珠街电站点亮400盏灯的时刻，却试图预测六十年后的计算机长什么样——这几乎不可能。但可以确定的是，无论未来发明什么，第一步都得先建足够多的“发电站”和“电网”。

对AI而言，这三大基础设施就是：AI模型、AI芯片和AI云。

阿里押注三大基石

AI模型：向5-10T参数和ASI迈进

吴泳铭透露，阿里Qwen团队正在探索“递归式自我改进”（RSI）路径。简单说，就是让模型自己发现短板，设计实验、构建数据、评估结果，形成闭环进化。这条路如果走通，AI将不再依赖人类标注数据，而是通过真实任务反馈持续升级。

团队计划训练5-10T参数规模的新模型，目标是处理更复杂、更长程的任务——比如规划火星任务或设计新药分子链。这被视为通往人工超级智能（ASI）的关键一步。

同时，多模态能力也被视为重点方向。吴泳铭认为，光有聪明大脑不够，AI还需掌握人类的感知与交互方式：理解表情、语调、图像隐喻，甚至文化审美。未来的AI应该能像人一样自然对话，而不是依赖复杂的指令界面。

AI芯片：真武V900性能翻三倍

如果说Token是AI时代的“电”，芯片就是“发电机”。阿里旗下平头哥当天发布了新一代AI芯片真武V900，算力达到前代M890的3倍。基于该芯片构建的单一集群可扩展至50万张卡，足以支撑前沿大模型训练。

除了GPU（真武系列），平头哥还布局了CPU（倚天）、智能网卡（磐脉）和互联芯片（ICN），覆盖超大规模AI集群所需的核心组件。阿里自研的M890超节点已能高效推理2万亿参数模型，目前正通过阿里云规模化部署。

值得注意的是，阿里也在推动AI向端侧延伸。开源的Qwen27B模型已成为开发者本地部署的热门选择，而新发布的Qwen Intelligence则面向手机厂商，提供移动端复杂任务处理方案。

AI云：目标2032年数据中心超20GW

芯片生产Token，云负责分发Token。吴泳铭说，未来的AI云要像电网一样无感存在——设备一接入，智能即刻可用。

为此，阿里云正围绕模型训练、Agent长期运行等新负载，重构整个技术栈：从GPU/CPU调度到网络优化，从存储架构到数据库设计。这张“智能电网”越完善，吸引的用户和Agent就越多，形成正向循环。

目前客户需求远超供给能力，全球AI芯片和服务器供应链持续紧张。阿里宣布将联合合作伙伴全力扩建基础设施，目标到2032年，其全球数据中心总功率超过20GW——相当于20座大型核电站的输出。

机器思考爆发后，人类做什么？

吴泳铭最后回到一个根本问题：当机器承担99.9%的思考工作，人类的价值在哪里？

他回溯历史给出答案：工业革命解放体力后，人类发明了足球、篮球、健身房；照相机取代写实绘画后，反而催生了印象派和抽象艺术；留声机普及没让歌手失业，反而使音乐成为最大众的艺术。

“当机器做完不得不做的事，人就有时间去做真正想做的事。”他说。AI的强大不是为了取代人类，而是为好奇心和创造力腾出空间。就像300年前的农夫无法想象有人会付费去健身房“劳动”，我们也很难预知未来人类会如何使用被释放的智力时间。

演讲结尾，他重申去年的观点：“AI越强大，人类更强大。”而这一切，现在才刚刚开始。