三年3800亿砸向AI，36T数据喂出全球第三！阿里云要做下一代计算机，让中国引领世界科技发展

摘要：9月的港股市场，阿里巴巴用1万亿港元市值涨幅撕开了一个时代裂口。当吴泳铭在云栖大会上抛出“超级人工智能（ASI）”的终极目标时，资本市场突然读懂了这个电商巨头的新叙事——不是对电商基本盘的守成，而是以3800亿基建投入为赌注，在AI算力革命中重构商业规则。

9月的港股市场，阿里巴巴用1万亿港元市值涨幅撕开了一个时代裂口。当吴泳铭在云栖大会上抛出“超级人工智能（ASI）”的终极目标时，资本市场突然读懂了这个电商巨头的新叙事——不是对电商基本盘的守成，而是以3800亿基建投入为赌注，在AI算力革命中重构商业规则。

这不是科幻电影的台词，而是阿里用万亿市值增长背书的战略宣言：当大模型成为下一代操作系统，超级AI云化身新型计算机，这家公司正在将“AI取代能源成为核心商品”的预言，从PPT加速照进现实。

一、从电商估值到AI信仰：1万亿市值背后的逻辑重构

2025年9月的资本市场上演了一场罕见的估值逻辑切换。9月25日收盘，阿里巴巴港股单月市值激增1万亿港元，其中仅9月24日单日涨幅就达9.16%，3000亿港元市值的增长几乎相当于一个中等规模科技公司的全部身家。这轮暴涨的导火索，是吴泳铭在云栖大会上那场“气场全开”的演讲——当他说出“AGI只是起点，ASI才是终极目标”时，投资者突然意识到：阿里的故事已经从“卖货”彻底转向了“造智能”。

长期以来，阿里的估值锚点牢牢绑定在电商GMV（商品交易总额）和用户数上。但2025年第二季度财报显示，阿里云收入达333.98亿元，同比增长26%创下三年新高，AI相关收入连续八个季度三位数增长，占外部商业化收入比例超20%。这种结构性变化让资本市场开始用“AI基础设施提供商”的标尺重新丈量这家公司：过去看GMV增速，现在看智算中心规模；过去算活跃用户价值，现在估大模型Token流通量；过去关注电商利润率，现在追踪算力集群的利用率。

吴泳铭显然深谙这种估值逻辑的切换密码。他在演讲中精准抛出两个核心判断：“大模型是下一代的操作系统，超级AI云就是下一代的计算机。”这相当于为阿里贴上了“AI时代微软+英特尔”的双重标签——既掌握软件生态的定义权，又控制硬件基础设施的入口。更具颠覆性的是他对AI商品属性的定义：“AI将取代能源的地位，成为最重要的商品，大模型的Token就成了未来的‘电’。”当Token像电力一样渗透到社会运转的每个环节，阿里3800亿的AI基建投入就不再是成本项，而是构建“智能电网”的战略投资。

这种叙事转换击中了资本市场的兴奋点。对比美国科技巨头的动作：英伟达50亿美元投资英特尔、1000亿美元押注OpenAI，谷歌微软累计超2650亿美元的AI基建投入，阿里的3800亿人民币（约合520亿美元）投入虽然绝对值不占优，但在“中美AI竞赛”的地缘语境下，却被赋予了“中国力量”的特殊溢价。当吴泳铭宣布“投入不会降低，反而会加码”时，市场用脚投票的结果，就是1万亿市值涨幅背后的信仰充值。

二、ASI愿景与现实落地：从“科幻宣言”到“三级跳”路径

“全面超越人类的超级人工智能”——这个听起来像《黑客帝国》台词的概念，被吴泳铭堂而皇之地列为阿里的“终极目标”。在AGI（通用人工智能）尚未实现的当下，直接喊出ASI口号，是狂妄还是清醒？答案藏在他公布的“三级跳”演进路径里：智能涌现（学知识）→自主行动（用工具）→自我迭代（超人类）。这不是空想家的呓语，而是技术路线图的清晰拆解。

第一级：智能涌现的“36T数据革命”

通义千问Qwen3-Max的36T预训练数据量，是阿里“智能涌现”阶段的核心武器。36T是什么概念？相当于把人类文明史上所有可数字化的书籍、论文、代码等知识精华，浓缩后喂给AI。这种规模的数据投喂，让模型在中英文理解、复杂推理等能力上实现了“智力跃迁”——性能超越GPT5、Claude Opus 4，跻身全球前三。更关键的是“幻觉减少”技术，通过多源数据交叉验证和逻辑链追踪，让AI从“一本正经地胡说八道”进化为“有理有据的分析判断”。当AI开始具备“常识”，“智能涌现”就不再是实验室里的偶然现象。

第二级：自主行动的“工具使用革命”
阿里云CTO周靖人坦言，当前行业正处于“让AI学会使用工具”的第二阶段。这一点在Qwen3-Coder编程模型和Agent生态上体现得淋漓尽致：前者能直接生成可执行代码，后者通过阿里云百炼平台实现“任务自主拆解”。过去一年，百炼平台日均调用量增长15倍，背后是企业对“AI员工”的迫切需求——不是简单的信息查询，而是能独立完成市场分析、客户服务、供应链优化等复杂任务。徐志远透露的“自主决策、多次反思”技术路线，正在让AI从“被动响应”转向“主动规划”，这正是“辅助人”向“替代人”跨越的关键一步。

第三级：自我迭代的“终极悬念”
吴泳铭没有给出ASI实现的时间表，但他指出了一个关键指标：模型能否自主优化算法、更新知识体系。这涉及到“AI自我意识”的哲学命题，但阿里的务实之处在于，先从“物理世界连接”做起——通过视觉模型Qwen3-VL、语音模型通义百聆Fun构建多模态交互能力，让AI能“看见”、“听见”并“记住”真实世界。当AI硬件设备成为“人类第二大脑”，持续获取并处理视觉、听觉等实时数据，自我迭代的“数据闭环”就有了实现基础。

这种“科幻愿景+工程化落地”的组合拳，让阿里的ASI叙事有了可信度。资本市场最忌讳“画饼充饥”，但当阿里同时拿出7个模型产品——从基础架构Qwen3-Next到全模态Qwen3-Omni，从视觉模型Wan2.5到语音模型通义百聆Fun，形成覆盖“文本-代码-图像-语音”的全模态矩阵时，投资者看到的就不是空想，而是一套正在搭建的“超级AI生态系统”。

三、阿里云的“超级AI云”野心：从“算力卖水人”到“规则制定者”

吴泳铭亲自兼任阿里云CEO，释放出一个强烈信号：阿里云是阿里AI战略的“中军帐”。Omdia报告显示，阿里云以35.8%的份额稳居中国AI云市场第一，但这个“第一”并不稳固——火山引擎两年冲到14.8%，华为云以13.1%紧追不舍。在“未来只剩5-6个超级云计算平台”的判断下，阿里云的“超级AI云”战略，本质上是一场“算力霸权”争夺战。

算力基建的“10倍能耗革命”

“2032年能耗规模提升10倍”的计划，暴露了阿里的算力野心。这不是简单的“多建机房”，而是“智能算力网络”的全球布局——通过液冷技术、芯片自研、分布式调度等手段，让算力效率提升10倍，能耗却不同比增加。英伟达与英特尔的合作，正是瞄准“算力芯片国产化”的痛点，而阿里的应对之策是“软硬协同”：一方面与英伟达共建Physical AI生态，另一方面加速自研AI芯片，避免“卡脖子”风险。当算力从“稀缺资源”变为“基础设施”，掌握核心调度权的玩家就能制定游戏规则。

生态协同的“Android式野心”
吴泳铭将通义千问的开放开源路线，比作“AI时代的Android系统”。这是一个高明的战略：通过开放模型底座，吸引开发者基于通义生态开发应用，形成“模型-工具-场景”的正循环。就像Android通过开放打败Symbian，阿里希望用开源对抗闭源的OpenAI生态。语音模型通义百聆Fun提供上百种预制音色，就是“生态繁荣”的具体动作——让电商直播用AI主播、有声书用AI配音、儿童玩具用AI对话，这些碎片化场景的聚合，将形成足以对抗任何单一巨头的生态力量。

商业化的“生死线”
阿里云当前12%的集团营收占比，还不足以支撑“AI巨头”的估值。吴泳铭的压力在于，必须证明AI投入能转化为真金白银的收入。好消息是，AI相关收入连续八个季度三位数增长，且占外部收入比例超20%。当超级AI云成为“水电一样的必需品”，按Token（算力消耗单位）收费的模式就能复制互联网时代的“流量变现”神话。但这需要时间——企业客户的AI转型不是一蹴而就，从“尝试使用”到“深度依赖”，阿里需要在华为、字节等对手的夹击中，快速跑通商业化闭环。

四、全球AI竞赛中的“中国坐标”

当英伟达、微软、谷歌在北美构建“AI铁三角”，当OpenAI与甲骨文签下3000亿美元算力大单，全球AI产业正形成“资源高度集中”的竞争格局。吴泳铭判断“未来只有5-6个超级云计算平台”，本质上是对“AI霸权争夺战”的清醒认知——不是所有玩家都能活下来，只有掌握算力、模型、生态三大核心要素的巨头，才能最终问鼎。

阿里的优势在于“场景落地能力”。中国庞大的制造业、电商、金融等实体经济场景，为AI提供了“练兵场”。通义百聆Fun在客服、直播电商的应用，Qwen3-Coder在工业软件领域的渗透，都是“技术-场景”双向迭代的典型案例。相比海外巨头“实验室技术领先”，阿里更擅长“用市场反推技术进步”。