公海赌网址官网ღ✿✿✿，欢迎来到赌船!欢迎来到公赌船jcjc710ღ✿✿✿！人工智能应用ღ✿✿✿，智能监控媒体训练营讯ღ✿✿✿，9月24日ღ✿✿✿，在杭州召开的云栖大会上ღ✿✿✿，阿里巴巴集团CEOღ✿✿✿、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭发表主旨演讲ღ✿✿✿，他认为实现通用人工智能AGI已是确定性事件ღ✿✿✿，但这只是起点ღ✿✿✿，终极目标是发展出能自我迭代ღ✿✿✿、全面超越人类的超级人工智能ASIღ✿✿✿。

　　为实现这一目标ღ✿✿✿，吴泳铭明确了阿里云的战略路径ღ✿✿✿。阿里云作为“全栈人工智能服务商”ღ✿✿✿，将通过两大核心路径实施AI战略ღ✿✿✿：第一ღ✿✿✿，通义千问坚定开源开放路线ღ✿✿✿，致力于打造“AI时代的Android”ღ✿✿✿；其二ღ✿✿✿，构建作为“下一代计算机”的超级AI云ღ✿✿✿，为全球提供智能算力网络ღ✿✿✿。

　　为支撑这一宏大愿景ღ✿✿✿，吴泳铭表示ღ✿✿✿，阿里巴巴正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划ღ✿✿✿，并将会持续追加更大的投入ღ✿✿✿。根据远期规划ღ✿✿✿，为了迎接ASI时代的到来ღ✿✿✿，对比2022年这个GenAI的元年jiqingwuyueღ✿✿✿，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍ღ✿✿✿。

　　开始演讲之前ღ✿✿✿，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友ღ✿✿✿。今天是云栖大会的10周年ღ✿✿✿，云栖大会起源于阿里云的开发者大会ღ✿✿✿，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算ღ✿✿✿、AI和科技行业的发展ღ✿✿✿。所以ღ✿✿✿，在演讲之前ღ✿✿✿，我想特别向开发者们致以最高的谢意ღ✿✿✿。

　　当前的世界ღ✿✿✿，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始ღ✿✿✿。过去几百年ღ✿✿✿，工业革命通过机械化放大了人类的体能ღ✿✿✿，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力ღ✿✿✿。而这一次ღ✿✿✿，智能化革命将远超我们的想象ღ✿✿✿。通用人工智能AGI不仅会放大人类智力ღ✿✿✿，还将解放人类的潜能ღ✿✿✿，为超级人工智能ASI的到来铺平道路ღ✿✿✿。

　　最近的三年公海赌赌船710ღ✿✿✿，我们已经清晰地感受到它的速度ღ✿✿✿。几年时间ღ✿✿✿，AI的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平ღ✿✿✿，还能拿到国际IMO的金牌ღ✿✿✿。AI Chatbot是人类有史以来用户渗透率最快的功能ღ✿✿✿。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术ღ✿✿✿。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番ღ✿✿✿。最近一年ღ✿✿✿，全球AI行业的投资总额已经超过4000亿美元ღ✿✿✿，未来5年全球AI的累计投入将超过4万亿美元ღ✿✿✿，这是历史上最大的算力和研发投入ღ✿✿✿，必然将会加速催生更强大的模型ღ✿✿✿，加速AI应用的渗透ღ✿✿✿。

　　实现AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统ღ✿✿✿，现在看来已成为确定性事件ღ✿✿✿。然而ღ✿✿✿，AGI并非AI发展的终点ღ✿✿✿，而是全新的起点ღ✿✿✿。AI不会止步于AGI公海赌赌船710ღ✿✿✿，它将迈向超越人类智能ღ✿✿✿、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）ღ✿✿✿。

　　AGI的目标是将人类从80%的日常工作中解放出来ღ✿✿✿，让我们专注于创造与探索ღ✿✿✿。而ASI作为全面超越人类智能的系统ღ✿✿✿，将可能创造出一批“超级科学家”和全栈超级工程师ღ✿✿✿。ASI将以难以想象的速度ღ✿✿✿，解决现在未被解决的科学和工程问题ღ✿✿✿，比如攻克医学难题ღ✿✿✿、发明新材料ღ✿✿✿、解决可持续能源和气候问题ღ✿✿✿，甚至星际旅行等等ღ✿✿✿。ASI将以指数级的速度推动科技的飞跃ღ✿✿✿，引领我们进入一个前所未有的智能时代ღ✿✿✿。

　　第一阶段是“智能涌现”ღ✿✿✿，特征是“学习人”ღ✿✿✿。过去几十年的互联网发展ღ✿✿✿，为智能涌现提供了基础ღ✿✿✿。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了ღ✿✿✿。这些语言文字承载的信息ღ✿✿✿，代表了人类知识的全集ღ✿✿✿。基于此ღ✿✿✿，大模型首先通过理解全世界的知识集合ღ✿✿✿，具备了泛化的智能能力ღ✿✿✿，涌现出通用对话能力ღ✿✿✿，可以理解人类的意图ღ✿✿✿，解答人类的问题ღ✿✿✿，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力ღ✿✿✿。现在jiqingwuyueღ✿✿✿，我们看到AI已经逼近人类各学科测试的顶级水平ღ✿✿✿，比如国际数学奥赛的金牌水平ღ✿✿✿。AI逐渐具备了进入真实世界ღ✿✿✿、解决真实问题ღ✿✿✿、创造真实价值的可能性ღ✿✿✿。这是过去几年的主线ღ✿✿✿。

　　第二个阶段是“自主行动”ღ✿✿✿，特征是“辅助人”jiqingwuyueღ✿✿✿。这个阶段ღ✿✿✿，AI不再局限于语言交流ღ✿✿✿，而是具备了在真实世界中行动的能力ღ✿✿✿。AI可以在人类的目标设定下ღ✿✿✿，拆解复杂任务ღ✿✿✿，使用和制作工具ღ✿✿✿，自主完成与数字世界和物理世界的交互ღ✿✿✿，对真实世界产生巨大影响ღ✿✿✿。这正是我们当下所处的阶段ღ✿✿✿。

　　实现这一跨越的关键ღ✿✿✿，首先是大模型具备了Tool Use能力ღ✿✿✿，有能力连接所有数字化工具ღ✿✿✿，完成真实世界任务ღ✿✿✿。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具ღ✿✿✿，现在大模型也具备了使用工具的能力ღ✿✿✿。通过Tool Useღ✿✿✿，AI可以像人一样调用外部软件ღ✿✿✿、接口和物理设备ღ✿✿✿，执行复杂的真实世界任务ღ✿✿✿。这个阶段ღ✿✿✿，由于AI能够辅助人类极大提高生产力ღ✿✿✿，它将快速的渗透到物流ღ✿✿✿、制造ღ✿✿✿、软件ღ✿✿✿、商业ღ✿✿✿、生物医疗ღ✿✿✿、金融ღ✿✿✿、科研等几乎所有行业领域ღ✿✿✿。

　　其次ღ✿✿✿，大模型Coding能力的提升ღ✿✿✿，可以帮助人类解决更复杂的问题ღ✿✿✿，并将更多场景数字化ღ✿✿✿。现在的Agent还比较早期ღ✿✿✿，解决的主要是标准化和短周期的任务ღ✿✿✿。要想让Agent能解决更复杂ღ✿✿✿、更长周期任务ღ✿✿✿，最关键的是大模型的Coding能力ღ✿✿✿。因为Agent可以自主Codingღ✿✿✿，理论上就能解决无限复杂的问题ღ✿✿✿，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码ღ✿✿✿、测试ღ✿✿✿。发展大模型Coding能力是通往AGI的必经之路ღ✿✿✿。

　　未来ღ✿✿✿，自然语言就是AI时代的源代码ღ✿✿✿，任何人用自然语言就能创造自己的Agentღ✿✿✿。你只需要输入母语ღ✿✿✿，告诉AI你的需求ღ✿✿✿，AI就能自己编写逻辑ღ✿✿✿、调用工具ღ✿✿✿、搭建系统ღ✿✿✿，完成数字世界的几乎所有工作ღ✿✿✿，并通过数字化接口来操作所有物理设备ღ✿✿✿。 未来ღ✿✿✿，也许会有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作ღ✿✿✿，对真实世界产生巨大影响ღ✿✿✿。在这个过程中jiqingwuyueღ✿✿✿，AI就能连接真实世界的绝大部分场景和数据ღ✿✿✿，为未来的进化创造条件ღ✿✿✿。

　　目前AI的进步最快的领域是内容创作ღ✿✿✿、数学和Coding领域ღ✿✿✿。我们看到这三个领域有明显的特征ღ✿✿✿。这些领域的知识100%是人类定义和创造的公海赌赌船710ღ✿✿✿，都在文字里ღ✿✿✿，AI可以100%理解原始数据jiqingwuyueღ✿✿✿。但是对于其他领域和更广泛的物理世界ღ✿✿✿，今天的AI接触到的更多是人类归纳之后的知识ღ✿✿✿，缺乏广泛的ღ✿✿✿、与物理世界交互的原始数据ღ✿✿✿。这些信息是有局限的ღ✿✿✿。AI要实现超越人类的突破ღ✿✿✿，就需要直接从物理世界获取更全面ღ✿✿✿、更原始的数据ღ✿✿✿。

　　举一个简单的例子ღ✿✿✿，比如一家汽车公司的CEO要迭代明年的产品ღ✿✿✿，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能ღ✿✿✿，与竞对相比要实现哪些方面的长板ღ✿✿✿，保留什么方面的能力ღ✿✿✿。现在AI要去做还是很难的ღ✿✿✿，核心点在于它所获得的数据和信息ღ✿✿✿，全都是调研来的二手数据ღ✿✿✿。如果有一天AI有机会ღ✿✿✿，能够连接这款汽车的所有的资料和数据ღ✿✿✿，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的ღ✿✿✿。这只是人类世界当中的一个例子ღ✿✿✿，更何况更复杂的物理世界ღ✿✿✿，远远不是通过人类知识归纳就能够让AI理解的ღ✿✿✿。

　　所以AI要进入到一个更高的阶段ღ✿✿✿，就需要直接从物理世界获取更全面ღ✿✿✿、更原始的数据ღ✿✿✿，就像在自动驾驶的早期阶段ღ✿✿✿，只靠人类的总结ღ✿✿✿，Rule-based的方法去实现自动驾驶ღ✿✿✿，无法实现很好的效果ღ✿✿✿。新一代的自动驾驶ღ✿✿✿，大部分采用端到端的训练方法ღ✿✿✿，直接从原始的车载摄像头数据中学习ღ✿✿✿，实现了更高水平的自动驾驶能力ღ✿✿✿。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题ღ✿✿✿，仅依靠人类归纳的知识和规则ღ✿✿✿，也无法解决ღ✿✿✿，更何况整个复杂的物理世界ღ✿✿✿。只是让AI学习人类归纳的规律ღ✿✿✿，是远远不够的ღ✿✿✿。只有让AI与真实世界持续互动ღ✿✿✿，获取更全面ღ✿✿✿、更真实ღ✿✿✿、更实时的数据ღ✿✿✿，才能更好的理解和模拟世界ღ✿✿✿，发现超越人类认知的深层规律ღ✿✿✿，从而创造出比人更强大的智能能力ღ✿✿✿。

　　随着AI渗透更多的物理世界场景ღ✿✿✿，理解更多物理世界的数据ღ✿✿✿，AI 模型和agent能力也会越来越强ღ✿✿✿，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练infraღ✿✿✿、优化数据流程和升级模型架构ღ✿✿✿，从而实现 Self learningღ✿✿✿。这会是AI发展的关键时刻ღ✿✿✿。

　　随着能力的持续提升ღ✿✿✿，未来的模型将通过与真实世界的持续交互ღ✿✿✿，获取新的数据并接收实时反馈ღ✿✿✿，借助强化学习与持续学习机制ღ✿✿✿，自主优化ღ✿✿✿、修正偏差ღ✿✿✿、实现自我迭代与智能升级ღ✿✿✿。每一次交互都是一次微调ღ✿✿✿，每一次反馈都是一次参数优化ღ✿✿✿。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环ღ✿✿✿，AI将自我迭代出超越人类的智能能力ღ✿✿✿，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型ღ✿✿✿。

　　一旦跨过某个奇点ღ✿✿✿，人类社会就像按下了加速键ღ✿✿✿，科技进步的速度将超越我们的想象ღ✿✿✿，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段ღ✿✿✿。这条通往超级人工智能的道路ღ✿✿✿，在我们的眼前正在日益清晰ღ✿✿✿。随着AI技术的演进和各行各业需求爆发ღ✿✿✿，AI也将催生IT产业的巨大变革ღ✿✿✿。

　　我们的第一个判断是ღ✿✿✿：大模型是下一代的操作系统ღ✿✿✿。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在OS的地位ღ✿✿✿，成为下一代的操作系统ღ✿✿✿。未来ღ✿✿✿，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接ღ✿✿✿，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务ღ✿✿✿，LLM将会是承载用户ღ✿✿✿、软件 与 AI计算资源交互调度的中间层ღ✿✿✿，成为AI时代的OSღ✿✿✿。来做一些简单的类比ღ✿✿✿：自然语言是AI时代的编程语言ღ✿✿✿，Agent就是新的软件ღ✿✿✿，Context是新的Memoryღ✿✿✿，大模型通过MCP这样的接口公海赌赌船710ღ✿✿✿，连接各类Tools和Agent类似PC时代的总线接口ღ✿✿✿，Agent之间又通过A2A这样的协议完成多Agent协作类似软件之间的API接口ღ✿✿✿。

　　大模型将会吞噬软件ღ✿✿✿。大模型作为下一代的操作系统ღ✿✿✿，将允许任何人用自然语言ღ✿✿✿，创造无限多的应用ღ✿✿✿。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的Agentღ✿✿✿，而不是现在的商业软件ღ✿✿✿。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模ღ✿✿✿。以前由于软件开发的成本问题ღ✿✿✿，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统ღ✿✿✿。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求ღ✿✿✿。

　　模型部署方式也会多样化ღ✿✿✿，它将运行在所有设备上ღ✿✿✿。现在主流的调用模型API的方式ღ✿✿✿，来使用模型只是初级阶段jiqingwuyueღ✿✿✿，其实看起来非常原始ღ✿✿✿。类似大型主机时代的分时复用阶段ღ✿✿✿，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用ღ✿✿✿。这种方式无法解决数据持久化ღ✿✿✿，缺乏长期记忆ღ✿✿✿，实时性不够ღ✿✿✿，隐私无法解决ღ✿✿✿，可塑性也不够ღ✿✿✿。未来模型将运行在所有计算设备中ღ✿✿✿，并具备可持久记忆ღ✿✿✿，端云联动的运行状态ღ✿✿✿，甚至可以随时更新参数ღ✿✿✿，自我迭代ღ✿✿✿，类似我们今天的OS运行在各种环境之中ღ✿✿✿。

　　正是基于这个判断ღ✿✿✿，我们做了一个战略选择ღ✿✿✿：通义千问选择开放路线ღ✿✿✿，打造AI时代的Androidღ✿✿✿。我们认为在LLM时代ღ✿✿✿，开源模型创造的价值和能渗透的场景ღ✿✿✿，会远远大于闭源模型ღ✿✿✿。我们坚定选择开源ღ✿✿✿，就是为了全力支持开发者生态ღ✿✿✿，与全球所有开发者一起探索AI应用的无限可能ღ✿✿✿。

　　大模型是运行于 AI Cloud之上新的OS公海赌赌船710ღ✿✿✿。这个OS可以满足任何人的需求ღ✿✿✿。每个人都将拥有几十甚至上百个Agentღ✿✿✿，这些Agent 24小时不间断地工作和协同ღ✿✿✿，需要海量的计算资源ღ✿✿✿。

　　数据中心内的计算范式也在发生革命性改变ღ✿✿✿，从CPU为核心的传统计算ღ✿✿✿，正在加速转变为以 GPU为核心的 AI 计算ღ✿✿✿。新的AI计算范式需要更稠密的算力ღ✿✿✿、更高效的网络ღ✿✿✿、更大的集群规模公海赌赌船710ღ✿✿✿。

　　这一切都需要充足的能源ღ✿✿✿、全栈的技术jiqingwuyueღ✿✿✿、数百万计的GPU和CPUღ✿✿✿，协同网络ღ✿✿✿、芯片ღ✿✿✿、存储ღ✿✿✿、数据库高效运作ღ✿✿✿，并且24 小时处理全世界各地的需求ღ✿✿✿。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累ღ✿✿✿，只有超级AI云才能够承载这样的海量需求ღ✿✿✿。未来ღ✿✿✿，全世界可能只会有5-6个超级云计算平台jiqingwuyueღ✿✿✿。

　　在这个新时代ღ✿✿✿，AI将会替代能源的地位ღ✿✿✿，成为最重要的商品ღ✿✿✿，驱动千行百业每天的工作ღ✿✿✿。绝大部分AI能力将以Token的形式在云计算网络上产生和输送ღ✿✿✿。Token就是未来的电ღ✿✿✿。在这个崭新的时代ღ✿✿✿，阿里云的定位是全栈人工智能服务商ღ✿✿✿，提供世界领先的智能能力和遍布全球的AI云计算网络ღ✿✿✿，向全球各地提供开发者生态友好的AI服务ღ✿✿✿。

　　首先ღ✿✿✿，我们有全球领先的大模型——通义千问ღ✿✿✿。通义千问开源了300多款模型ღ✿✿✿，覆盖了全模态ღ✿✿✿、全尺寸ღ✿✿✿，是最受全球开发者欢迎的开源模型ღ✿✿✿。截至目前ღ✿✿✿，通义千问全球下载量超6亿次ღ✿✿✿，衍生模型超17万个ღ✿✿✿，是全球第一的开源模型矩阵ღ✿✿✿，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型ღ✿✿✿。

　　同时ღ✿✿✿，阿里云提供一站式模型服务平台百炼ღ✿✿✿，支持模型定制化以及Agent快速开发ღ✿✿✿，同时提供AgentBay这样的Agent运行环境ღ✿✿✿、灵码/Qoder等一系列开发者套件ღ✿✿✿，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用Agentღ✿✿✿。

　　其次ღ✿✿✿，阿里云运营着中国第一ღ✿✿✿、全球领先的AI基础设施和云计算网络ღ✿✿✿，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级AI云计算平台之一ღ✿✿✿。在硬件和网络层面ღ✿✿✿，阿里云自研的核心存储系统ღ✿✿✿、网络架构ღ✿✿✿、计算芯片公海赌赌船710ღ✿✿✿，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座ღ✿✿✿。

　　阿里云正在全力打造一台全新的AI超级计算机ღ✿✿✿，它同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型ღ✿✿✿，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新ღ✿✿✿，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时ღ✿✿✿，能达到最高效率ღ✿✿✿，成为开发者最好用的AI云ღ✿✿✿。

　　AI行业发展的速度远超我们的预期ღ✿✿✿，行业对AI基础设施的需求也远超我们的预期ღ✿✿✿。我们正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划ღ✿✿✿，并将会持续追加更大的投入ღ✿✿✿。从现在我们看到的AI行业远期发展以及客户需求角度来看ღ✿✿✿，为了迎接ASI时代的到来ღ✿✿✿，对比2022年这个GenAI的元年ღ✿✿✿，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍ღ✿✿✿。这是我们的一个远期规划ღ✿✿✿，我们相信通过这样的饱和式投入ღ✿✿✿，能够推动AI行业的发展ღ✿✿✿，迎接ASI时代的到来ღ✿✿✿。

　　未来的AI越来越强ღ✿✿✿，甚至超越人类智能能力的ASI诞生ღ✿✿✿，那我们人类和AI将如何相处？我们对未来充满乐观ღ✿✿✿，超级人工智能到来之后ღ✿✿✿，人类和AI是一个崭新的协同方式ღ✿✿✿。程序员可能已经感受到了ღ✿✿✿，我们可以下一个指令ღ✿✿✿，通过Coding这样的工具ღ✿✿✿，让它晚上12个小时就能够创造出一个我们需要的系统ღ✿✿✿，从这里我们看到了未来人和AI怎么样去共同协同的一种早期的雏形ღ✿✿✿。所以我们觉得ღ✿✿✿，从Vibe Coding到Vibe Workingღ✿✿✿。未来ღ✿✿✿，每个家庭ღ✿✿✿、工厂ღ✿✿✿、公司ღ✿✿✿，都会有众多的Agent和机器人24小时为我们服务ღ✿✿✿。也许ღ✿✿✿，未来每个人都需要使用100张GPU芯片为我们工作ღ✿✿✿。

　　正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆ღ✿✿✿，ASI将指数级放大人类的智力杠杆ღ✿✿✿。过去我们消耗10个小时的时间ღ✿✿✿，获得10小时的结果ღ✿✿✿。未来ღ✿✿✿，AI可以让我们10小时的产出乘以十倍ღ✿✿✿、百倍的杠杆ღ✿✿✿。回顾历史ღ✿✿✿，每次技术革命解锁更多生产力之后ღ✿✿✿，都会创造出更多的新需求ღ✿✿✿。人会变得比历史上任何时候都强大ღ✿✿✿。

　　最后ღ✿✿✿，我想强调ღ✿✿✿，一切才刚刚开始ღ✿✿✿。AI 将重构整个基础设施ღ✿✿✿、软件和应用体系ღ✿✿✿，成为真实世界的核心驱动力ღ✿✿✿，掀起新一轮智能化革命ღ✿✿✿。阿里巴巴将持续投入ღ✿✿✿，与合作伙伴和客户一起ღ✿✿✿，让AI 深入产业ღ✿✿✿、共创未来ღ✿✿✿。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会ღ✿✿✿，谢谢大家ღ✿✿✿！