摘要：你看了没？我看了，认真听完，消化了一遍。讲给你听。吴妈端出了一张「未来二十年 AI 革命的地图」。

云栖大会，吴妈发言完了。

你看了没？我看了，认真听完，消化了一遍。讲给你听。吴妈端出了一张「未来二十年 AI 革命的地图」。

他把 AGI、ASI 这两个在朋友圈天天被吹的词，拆成了三步走；又把「大模型」和「超级云」直接抬到了操作系统和新计算机的高度。

最后，还顺带把阿里云的打法亮了一遍，说要做 AI 时代的安卓，要投 3800 亿去造一台全球级的 AI 超级计算机。

好了，智能化革命才刚刚开始，那这场「革命」，到底和过去的工业革命、信息革命，有什么不一样呢？

吴妈说：工业革命是把「机械外挂」装在人类身上，让体能放大；信息革命是把「数字外挂」插进世界，让我们处理信息的能力成倍提升。

可这一次，人工智能走的，是一条更猛的路。

他说：当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始；这次的革命不是外骨骼是直接加了个「智力外挂」。

智力外挂怎么理解呢？

一家公司要开发新车，以前得拉用户调研、开无数次会、工程师和设计师来回改几十稿，少则几个月，多则一年。

但 AI 不一样，它能一夜之间读完用户一整年的交互数据，第二天就能给出一个更精准的方案，比团队拍脑袋靠谱得多。

这就是「智力外挂」，帮我们把脑子升级了。

现在 AI 模型可能一夜之间就能读完所有用户的交互数据，推演出一个更精准的产品方案；这种杠杆感，是历史上任何技术都没给过的。

更关键的是，它的速度。吴妈用了一组数据：短短几年时间，AI 的智力「从一个高中生的水平，迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌」

你看，这就不再是「辅助工具」了，完全可以在顶级学科测试里和人类学霸平起平坐。

还有一点，渗透率也堪称恐怖。

他说 AI ChatBot 是「人类有史以来渗透用户最快的功能」，比历史上任何一项技术都快。再看投入：光是未来五年，全球在 AI 上的累计投入就会超过 4 万亿美元，这是「人类历史上最大的算力和研发投入」 。

换句话说，这是一次被资本、研发和需求同时「加速」的革命。

吴妈也没把 AGI（通用人工智能）说成终点。他强调：AGI 是一个「新的起点」，下一步是 ASI（超级人工智能）。那会是什么？

他原话：ASI 将作为全面超越人类智能的系统，有可能创造出一批超级科学家和全站的超级工程师。

想象一下，当一个 AI 可以自己研究材料学，自己设计新能源方案，甚至自己推演可持续能源的路径，未来的人类就可能真切看到——医学难题被攻克，新能源被突破，气候问题被缓解。

所以，革命是外挂智力、它的速度和投入，远超前两次革命、ASI 才是未来。这就是阿里要立的第一个叙事。

那这场「智能化革命」具体会怎么走？吴妈说，三步走：

第一步：智能涌现（学习人）。

过去几十年，互联网把人类历史上几乎所有的知识、书籍、理论都数字化了。大模型正靠吃下这套「人类知识全集」，才开始有了泛化的智能能力。

吴妈说，这是智能涌现的阶段，核心是：

互联网把人类知识都搬进了数据库，大模型因此具备了泛化的智能，开始涌现出对话、解决问题、理解意图、推理的能力。

说白了，这玩意，就是我们过去两年熟悉的大模型体验：能聊、能写，还能帮你解几道数学题。就像一个「学霸同桌」，不一定门门精，但啥都懂点。

第二步是啥呢？叫自主行动（辅助人）。

我们正处在第二阶段的开端，这一阶段，能用自然语言直接调用外部工具，操作软件接口，甚至驱动物理设备。

吴妈强调，这是关键跨越点：AI 具备了在真实世界解决问题、制作工具、完成交互的能力，对真实世界产生巨大影响。

他还给了一个很燃的判断：未来自然语言是 AI 时代的源代码。

任何人用母语就能创造自己的 agent，你只需输入需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界几乎所有的工作 。

换句话说，我们以前写代码要学 Python、Java，以后可能直接和 AI 说人话：「帮我搞一个能管理库存的系统」，它就真给你撸出来。

想想这个画面：

未来每个人都能拥有一堆自己的 AI agent，帮忙跑业务、处理文件、自动协作。AI 从「能聊」变成了「能干」，这一步会让它快速渗透到制造、金融、医疗、科研，几乎所有行业。

太抽象了，别急，还有下一步。

到第三阶段，画风更科幻了：自我迭代。吴妈说：「AI 要进入更高阶段，就要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据」。

什么意思？

他举了个例子：自动驾驶。早期工程师写一堆规则（rule-based），结果开得磕磕绊绊；后来改成直接用端到端的传感器原始数据去训练，才让自动驾驶真正跑起来。

所以，只有和真实世界持续互动，拿到最原始的数据，AI 才能学出超越人类认知的规律。

这里的关键在于Self-Learning（自我学习）。吴妈原话：

未来的模型将通过与真实世界持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，自主优化修正偏差，实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。

你可以这么想，它变成一个会改教材的学生。

今天错了题，明天自己更新解题思路，后天还会重写一版更好的参考书。时间久了，它不光学得比你好，还能比你总结得更快。

好吧，学人、帮人、超人，这就是阿里眼中的智能化革命路径。

既然 AI 要经历「学人、帮人、超人」三步，那核心工具是什么？吴妈说：大模型是下一代操作系统。

什么意思呢？

他解释，在 AI 时代，大模型会在数字世界和物理世界之间，扮演一个全新的「中枢」;以后几乎所有用户需求、行业应用，都会通过大模型来调度完成。

吴妈原话：「未来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，所有用户需求\行业应用将通过大模型相关的工具执行任务。」

听着是不是有点吓人？简单讲，未来你可能不用再装十几个 App，一个大模型 agent 就能全包。

那大模型怎么能当 OS？吴妈给了三件套：

自然语言 = 新的编程语言

agent = 新的软件

context = 新的 memory

再配上接口，大模型像总线，负责把各种工具和 agent 接起来；agent 之间的交互用 a2a 协议，就像今天的 API。

所以，写代码等于说人话；装软件等于 生一个 agent；上下文等于插一根内存条。这套逻辑推下去，结论是：大模型会吞掉软件。

为什么会吞掉？

过去软件开发成本高，只有少数高价值场景能被工程师做成软件。未来呢？因为大模型调用和生成的成本极低，哪怕是长尾需求，也能被数字化。

吴妈甚至说过，「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 agent。

这话基本宣判了传统软件业的死刑。以前写软件的是几百万程序员，未来可能是几亿甚至几十亿用户,人人都能靠大模型搞定自己的小需求。换句话说，写代码会像写日记一样随意。

再看部署方式。

今天大家用大模型的方式，大多调用 API。吴妈的评价：这还停留在「大型机分时复用」的早期形态，问题一堆：数据持久化不够、缺乏长期记忆、实时性差、隐私也不好搞。

未来大模型会直接跑在所有计算设备上，比如端侧。

它会有持久记忆、可塑性，还能随时更新参数、自我迭代。就像今天的操作系统一样，既能跑在手机上，也能跑在超算里。

一句话总结：大模型不仅是工具，而是环境。

说到这里，吴妈甩出了阿里的战略选择：通义千问走开源，目标是做 AI 时代的安卓系统。

他的原话是：我们的目标是打造 AI 时代的安卓系统……我们坚定选择开源，为了全力支持开发者生态，与全球开发者一起探索 AI 应用的无限可能。

意思很直接：苹果那套高冷闭源路线，阿里玩不起；那就做安卓，用开源和生态取胜。

所以，大模型会变成操作系统，重写整个软件行业，阿里在这条路上，选择了开源这条看似「人海战术」的路子。

那问题来了，有了操作系统，还要什么？吴妈说：一台新的「计算机」——超级 AI 云。

为啥叫新计算机？

他给了一个类比，工业时代靠电力驱动，未来智能化时代，靠的是 TOKEN；TOKEN 会像电一样，成为最基本的资源单位，AI 的能力会被源源不断地生产、传输和消耗。

这意味着，云厂商的角色，云厂商的角色要像发电厂一样，成为整个社会的底层供给。换句话说，阿里想做的不是「卖水」，而是「建电厂」。

这会直接把算力的游戏规则改了。

因为过去几十年，计算机是 CPU 为核心；现在正在加速转向 GPU，大模型驱动的 AI 计算需要更稠密的算力、更高效的网络、更大规模的集群。

这种级别的活儿，一般云厂商根本扛不住，只有超级云能上。吴妈判断，未来全球也许只会剩下 5 到 6 家超级 AI 云平台，能满足这样的需求。

所以，阿里要给自己换个定位：

不做单纯的云服务商，要做全栈人工智能服务商。意思是，不仅有模型，还有平台，还有硬件，还有全球分布的网络，还要有一个对开发者友好的生态。

至于模型层面，他说，我们有有通义千问。

截至目前，通义千问已经开源了 300 多款模型，下载量超过 6 亿次，衍生模型 17 万个，是全球第一的开源矩阵。

平台层面，有「百炼」，这是一个开放平台，能让企业和个人在上面定制模型、快速开发 agent，还配套零代码套件和运行环境，真正帮大家孵化应用。

硬件层面，阿里云自研存储系统、网络架构、计算芯片，打造软硬一体的超级云。

最重要的，是投入。

阿里云已经在推进 3800 亿的 AI 基础设施建设，还打算继续加码；吴妈说，到 2032 年，阿里云全球数据中心的能耗规模会是 2022 年的 10 倍。

简单粗暴地说，要梭哈一台「全球级 AI 超级计算机」，而且这是人类历史上最大规模的基建之一。

摊开来说，阿里的算盘很直白：超级 AI 云就是未来的新计算机，所有的智能化应用都要跑在它上面。谁能建成这样的电厂，谁就能真正卡住未来的命脉。

阿里要造操作系统，还要搞一台超级计算机。这些东西最后要跑什么？

吴妈的答案是：人机协同。

AI以后会变成你的「合伙人」。你来定目标，它来执行和优化。开会时，是「你+一堆 AI agent」。

这些 agent 各司其职，有的专盯数据，有的专做预测，有的专门写报告，效率高得离谱。

那应用场景上，这意味着，科研、工程、产业的全链路都会被重写；新材料可以更快筛选，新药物可以自动推演，新能源可以提前模拟，甚至整个产业链的效率，都能因为 AI 的加入被重新排列组合。

想象一下，一个研发实验室，以前几十个科学家轮班搞几年，才可能筛出一个候选分子；未来可能是「科学家+AI 联合实验」，一晚上跑几百万个候选分子。

说到底，这是一次生产关系的重构。

蒸汽机解放了体力，电力加速了工业化，而 AI 正在改写智力的分工。以后，人+AI 组合才是新的生产单元，协同才是常态。

在这里，阿里的定位很清楚：

搭好舞台，铺好底座。通义千问做模型，超级 AI 云做算力和网络，把环境建好，让企业和个人都能无缝接入人机协同。

换句话说，阿里以后，即是电厂，也是操作系统，更是人机协同的舞台。

好吧，事已至此，先吃饭吧；AI 接管大量工作那天到来之前，碳基生命，至少还有权利好好吃一顿，把爱的人抱牢，把不太讲道理的冲动和好奇心先喂饱。

来源：王智远一点号