摘要：在2025年云栖大会上，阿里巴巴集团董事兼CEO吴泳铭宣布追加3800亿元AI基础设施投入，并发布了通义大模型的七项升级、全栈AI算力产品以及智能体开发平台。然而，在这份“All in AI”战略的落子中，最具外溢意义的一项合作被低调披露：阿里云将与英伟达在P
作者：高恒
在2025年云栖大会上，阿里巴巴集团董事兼CEO吴泳铭宣布追加3800亿元AI基础设施投入，并发布了通义大模型的七项升级、全栈AI算力产品以及智能体开发平台。然而，在这份“All in AI”战略的落子中，最具外溢意义的一项合作被低调披露：阿里云将与英伟达在Physical AI（物理AI）领域展开技术合作。
根据现场信息，阿里云人工智能平台PAI将集NVIDIAIsaacSim、NVIDIAIsaac Lab、NVIDIACosmos和PhysicalAI数据集在内的全套PhysicalAI软件栈，为企业用户提供数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试等全链路平台服务，进一步缩短具身智能、辅助驾驶等应用的开发周期。这一合作，标志着阿里AI系统开始延伸出“连接现实世界”的能力，也成为其通义模型体系向行动智能拓展的关键一步。
在大模型逐步标准化、Agent生态迅速成型的当下，阿里选择与英伟达“握手”，不仅是对系统闭环能力的补全，也释放出两层深意：一是将AI能力转向可部署、可执行的具身智能体系；二是为AI出海与全球适配建立可迁移的训练与执行平台。当AI进入下半场，模型性能不再是唯一指标，系统落地与物理世界接口的建设，正成为新一轮智能竞争的焦点。
01：英伟达是谁？阿里缺的正是它
在过去这一轮大模型竞赛中，英伟达鲜少直接参与模型层的公开竞争，却始终是最关键的基础设施提供者。从GPU芯片到AI训练平台，再到具身智能软件栈，英伟达已在AI全栈生态中构建出一套以算力为核心的行业标准体系。此次阿里云宣布与英伟达在Physical AI领域合作，正是将其引入到通义模型体系之外的另一条战略路径中——行动智能与仿真训练闭环。
根据云栖大会公布的信息，阿里云人工智能平台PAI将整合英伟达旗下NVIDIA Isaac Sim、Isaac Lab、Cosmos平台及相关数据集，提供完整的具身智能链条能力，涵盖数据预处理、仿真数据生成、模型训练与评估、机器人强化学习、仿真测试等环节。这意味着阿里AI系统将在推理之外，首次具备与现实物理环境交互、模拟、响应的能力，进一步推进“从语言到行动”的路径延伸。
而这一拼图，恰是阿里现阶段自研体系中尚未覆盖的部分。虽然通义大模型已发布包括Qwen3-Max、Qwen3-Next、Qwen3-VL、Qwen3-Omni在内的多模态模型矩阵，在语义理解、图像识别、语音交互、代码生成等能力方面均有突破，且Agent平台百炼系统已形成超过80万个智能体的生态，但在模型“动起来”、与物理世界形成决策反馈闭环这一维度，尚缺核心支撑平台。
知名科技产业时评人彭德宇对我们表示：通义模型更强的推理、指令理解与多模态融合能力，使其具备“认知中枢”的潜力，而磐久超节点服务器、灵骏集群等算力设施，则是保障训练与调用效率的底座。但要真正完成吴泳铭所提出的AI“三段式演进路径”中第三阶段——“自我迭代、超越人类”，必须让AI模型从二手知识（归纳数据）走向原始数据（物理世界感知），并具备在现实环境中试错、学习、优化的能力。这恰恰是NVIDIA Isaac Sim等平台的价值所在。
在整个阿里AI架构中，这次合作的作用不只是“英伟达补了一块技术”，更是“为阿里AI闭环体系打开了连接真实世界的入口”。这条路径，不但决定阿里AI系统在自动驾驶、机器人、工业控制等领域的适应性，也将在模型能力已达瓶颈的当下，提供另一种增长空间：AI不只是能说，更要会做。
02：阿里到底要什么？是海外落地的钥匙，还是ASI蓝图的燃料？
此次与英伟达在具身智能领域的合作，被阿里纳入AI全栈服务体系，并非仅出于技术能力层面的补位，更反映出其AI战略正从单一模型性能的竞争，转向整体系统落地能力的构建。而这种构建，不仅面向中国本土市场的应用效率提升，更可能为阿里下一阶段的“智能基础设施出海”提供关键支点。
早在2023年到2024年间，全球主要AI公司便已陆续启动基础设施“外延化”部署，包括OpenAI与微软合作的超算中心、谷歌Cloud TPU服务全球化升级，以及Meta在开源模型框架背后构建的硬件适配体系。在国内，阿里是最早提出全球AI云基础设施扩张的企业之一。根据2025云栖大会公布的信息，阿里云当前已覆盖全球29个地域、91个可用区，并将在法国、荷兰、巴西等国家新增设地域节点，同时扩建墨西哥、日本、韩国、马来西亚和迪拜的数据中心。
战略定位专家吴玉兴认为：在这样的全球布局之下，阿里必须解决两个关键问题：一是模型、Agent在海外落地时的合法合规问题，二是在海外不同市场本地化适配过程中，是否具备足够的仿真、训练与验证能力。此次与英伟达达成合作的Physical AI平台，恰恰具备高标准、跨区域、可模拟真实场景数据的训练优势，具身智能平台也因此可能成为“阿里Agent出海”的关键通道。
“另一方面，英伟达自身也在全球范围内持续扩展其仿真平台生态，NVIDIA Isaac系列已在自动驾驶、机器人制造、工业模拟等多个垂直行业落地。而阿里此番合作，不仅有望让其AI智能体系统与全球主流硬件标准更好适配，也可能形成AI服务层的一种“国际版交付能力”。相比单一模型对话式的输出，阿里更倾向于在云上构建一个“可调用、可控制、可迁移”的通义+Agent+Infra全套方案。”吴玉兴说到。
这也对应着吴泳铭提出的战略判断，即AI不仅是下一代的“操作系统”，更是新一代“计算平台”。以通义千问为基础的开源模型体系，结合百炼Agent平台和灵骏智算集群构成的算力平台，阿里试图打造的是一个支持从模型训练、任务执行到系统升级的闭环式AI服务能力。在这个闭环中，模型并不是唯一主角，Agent的实际部署能力与执行环境同样重要。而要想让模型能“在外面跑起来”，除了语言、图像等感知能力，还必须具备“现实世界适配”能力——这就是英伟达提供的平台价值所在。
从开源通义、发布全新的Agent开发框架 ModelStudio-ADK，再到持续升级的低代码平台 ModelStudio-ADP，再到引入英伟达Physical AI，阿里正在逐步完成“软硬件协同+智能体运行”全流程能力的拼图。这种拼图逻辑不仅用于应对国内产业AI化需求，也是在为其AI生态国际化扩张搭建标准化平台。而英伟达的加入，可能成为阿里AI系统实现跨境输出、适配合规、对接海外软硬件生态的一个技术中继站。
换句话说，此次合作背后的意义，既包括对通义模型行动能力的加速支持，也隐含着阿里在全球AI产业链竞争中，提前“搭建基础设施出口能力”的布局预判。
03：从阿里出海，到技术主权：这场合作的真正意义
如果说阿里与英伟达的合作在功能层面填补了AI智能体与物理世界之间的连接空白，在系统层面为出海提供了训练与适配环境，那么在更宏观的视角下，这场握手也可以被看作是中国AI产业在全球技术标准重构背景下的一次主权试探。
彭德宇表示：过去十年，AI行业的主导权大多由算法和芯片决定。英伟达以GPU为核心，成为全球AI算力的绝对枢纽；谷歌、OpenAI、Meta等则通过Transformer框架、大模型训练范式与开源工具链掌握了算法话语权。但进入大模型阶段后，特别是2023年“百模大战”开启之后，产业逐渐意识到，仅有强大的模型或算力不足以构建完整AI能力，模型部署的路径、执行的环境、与现实世界的互动方式，将成为下一阶段AI系统能力的核心要素。
阿里正是在这一背景下，重新定义了自己的AI定位。吴泳铭在2025云栖大会上将阿里云的角色定位为“全栈人工智能服务商”，不仅要做模型，不仅要做算力，还要构建从底层基础设施到上层服务场景的完整闭环。而这条路径的起点，是自研大模型与通用平台；中段是磐久超节点服务器、灵骏集群等AI Infra能力；而末端，则是以Agent为代表的AI行动能力，以及能够与现实环境对接的具身智能执行系统。
正是在这一末端环节，阿里过去的技术体系还存在一定空缺。自研通义系列尽管覆盖了大语言、多模态、语音、代码等方向，但在物理世界仿真与现实任务执行路径设计方面，仍需依赖外部成熟平台。而英伟达的Isaac Sim与Cosmos生态，正是目前全球少数具备仿真训练、物理反馈与交互数据链路的系统平台。这种合作，某种程度上不只是对AI能力的“协作补齐”，也代表了阿里在技术路径选择上的一次现实性判断。
另一方面，这也可能是中国科技公司在中美技术摩擦长期化背景下，少有的“可控合作窗口”。在AI芯片领域，英伟达的高端GPU供应持续受到出口管制政策影响，但在仿真平台、软件生态等非敏感领域，中方仍具备一定的技术引入空间。而阿里与英伟达在具身智能领域的合作，避开了GPU核心供应限制，转而在物理AI通用平台层面建立协同机制，不仅符合当前合规空间，也具备较强的产业协同性。
更重要的是，这种平台层面的合作本身就带有标准制定意味。英伟达在全球智能驾驶、机器人制造、数字孪生等产业中扮演着训练环境与执行平台的提供方，而阿里则拥有中国最具落地能力的通义模型体系与Agent生态。二者合力，有望在具身智能这一尚未形成统一接口规范与生态协议的“前沿技术区”中，抢占标准定义的主动权。
阿里的目标并不止于国内产业赋能，而是谋求AI能力的出口与生态影响力。此次合作构建的具身智能平台，正好切入到“既能与国内产业深度结合、又可向海外迁移部署”的关键环节之中。通义模型的开源路径，磐久服务器的开放架构，以及英伟达平台的国际通用性，为阿里构建了一个跨境、可迁移、具备训练-推理-执行闭环的AI能力通道。
从这一角度看，阿里与英伟达的这次合作，不仅是一项AI能力的技术协作，更是一种AI时代平台主权与技术联盟的再分配尝试。它所指向的，不是模型参数谁更大，而是AI系统谁能完整运行、谁能跨境复制、谁能代表新一代智能标准。
尾声：AI的下半场，在中国，也在现实世界里
2025年，通义模型升级、Agent生态成型、磐久服务器与灵骏集群完成部署，阿里基本完成了从模型、平台到基础设施的闭环搭建。而与英伟达在具身智能领域的合作，则让这个系统第一次具备了连接真实世界的能力。AI不再只是“能说”，而是开始“能动”。
AI系统的演进正走向“自我迭代”的阶段，超级智能（ASI）将成为产业长期目标。在吴泳铭定义的三阶段路径中，“连接真实世界原始数据”是通往ASI的前提之一。而英伟达具身智能平台所提供的仿真能力、训练反馈与执行逻辑，正是AI迈向“感知+决策+行动”闭环过程中不可或缺的一环。
合作的现实意义也不仅限于能力补齐。在全球AI监管分化、基础设施出海难度持续上升的背景下，阿里通过这种“非敏感路径”的国际协作方式，构建了一条相对可控的AI出海通道。既具备平台生态的开放性，又兼顾系统落地的完整性，为中国AI产业在国际标准制定与能力输出层面提供了新的可能。
当外界依然聚焦在大模型性能榜单、参数规模与多模态精度时，阿里已将视线转向另一个关键变量——AI系统是否真正具备在现实世界中执行任务的能力。而这场与英伟达的握手，或许只是开端。
AI的竞争不止于“谁回答得更好”，而是“谁能真正动起来”。当下半场开启，算法不再是唯一护城河，平台能力、执行接口、系统闭环与生态渗透，才将决定新一轮技术主权的重构方向。在这场被重新定义的竞赛里，阿里正在以一套更大的图谱，重新落下关键一子。
来源：高见观潮
