阿里20GW算力布局野心

作者 | 石灿

9月22日上午，吴泳铭再次站上云栖大会的主舞台。

台上的词语换了一批。2025年，吴泳铭花了大把时间描绘AGI与ASI。他当时断言AGI只是起点，技术终将滑向自我迭代的超级智能；千问要当“AI时代的操作系统”，阿里云要做“下一代计算机”。那年，阿里抛出三年至少3800亿元的投资计划，砸向云与AI底座，数字压过了过去十年的总和。

到了今年，ASI退回讲台背景板，工业供应浮上台面。吴泳铭把重点转到了现实问题：庞大的机器智能由谁制造，怎样输送。阿里现场亮出新家伙：5万亿至10万亿参数的新模型、真武V900芯片、支撑50万卡的超大集群，以及阿里云定在2032年的远景——全球算力中心规模冲过20GW。

GW即吉瓦，是衡量功率规模的单位，1GW等于10亿瓦。过去，数据中心多以MW（兆瓦）计算，进入GW级，意味着其用电规模已经可以与大型核电机组相比。算力中心不再只是放服务器的机房，而是变成了消耗海量能源的超级重工业。

话语体系跟着换轨。吴泳铭把Token比作电，芯片看作发电机，云看作电网。机器智能被压成一种标准工业品。去年悬空的超级愿景，今年拆解成了芯片、服务器与机房，标上了GW的刻度。

云栖大会变了。顺着两年的发言看下去，变轨的不只是这个会场。

战壕打通，三块技术家底合流

很长一段时间里，云栖大会是阿里云的单兵主场。数据库、中间件、存储与物理服务器，搭起了早年云栖大会最稳定的技术谱系。

生成式AI浪潮席卷全球之后，千问被推到台前。2025年，千问大模型集中迭代，开源生态迅速扩容，阿里顺势将千问推向“AI时代操作系统”的生态高位。那时的大会，底色依然是软件与模型层面的交锋。

到了今年，台上的东西变重了，整座展厅散发出一股重工业的气息。

吴泳铭在主论坛拿出了自研芯片真武V900。按照官方披露的数据，该芯片综合性能达到上一代M890的3倍，单一集群支持最高扩展至50万颗规模。平头哥在数据中心的布局铺开，覆盖GPU、CPU、智能网卡与互联芯片；阿里同时在底层推进芯片、服务器、超节点、网络、模型与推理系统的全链路软硬件联合调优。

把一系列产品串联起来看，能看得出来，这或许标志着阿里内部协作关系的重组工作已彻底完成。

以往很长一段时间，平头哥主攻芯片研发，千问负责前沿大模型，阿里云搭建对外售卖的基础设施，各守一段战壕。

随着大模型参数规模迈向万亿级，训练与推理成本指数级飙升，外部采购的供应链不确定性与高昂溢价，倒逼巨头必须向下扎得更深。三块业务之间的物理距离迅速抹平：千问的高并发训练依靠自研底座压低成本，阿里云需要自主可控的高性能硅片支撑客户需求，平头哥则借由阿里云庞大的算力底座，获得源源不断的工作负载与真实业务打磨。

财报数据让我们侧面看到了这场内部重构的成果。阿里最新季度财报显示，AI云与算力服务收入达到484.37亿元，同比增长45%；AI相关产品收入突破123.76亿元，连续第12个季度维持三位数高速增长。上一代自研芯片M890已通过阿里云服务超过650家外部客户，渗透进自动驾驶、互联网、工业制造等20多个关键产业。算力自研不再停留在实验室参数，而是直接转化成资产负债表里的利润护城河。

模型、芯片与云，终于完成了这场漫长而紧密的咬合。千问吃进数据吐出智能，阿里云调度管网输送算力，平头哥在底层锻造硅片发动机。面对算力军备竞赛，阿里把原本分散的技术家底逐一收拢，嵌进同一套自给自足的垂直循环系统。

所以，继续将云栖大会当成一场阿里云的业务推介会，已经装不下台前的野心。

从单点发力的云计算，到大模型攻坚，再到如今芯片、超节点与数据中心全线出列，大会虽然依旧挂着“云”的招牌，兜售的却已是一整套垂直整合的AI工业体系。吴泳铭站上聚光灯中心，阿里为这场算力马拉松准备的重武器，也第一次毫无保留地排成了战斗队形。

算力出厂，把Token做成电

今年，吴泳铭演讲里有一个词很重要：供给。

在事后公开发布出来的演讲稿中，“供给”一词共出现了12次。

吴泳铭判断，未来机器提供的思考总量会达到人类的1000倍以上，目前，机器思考总量还不到人类的3%。他由此推算，机器思考还有数万倍的增长空间。支撑判断的另一端来自需求。一个复杂任务可以拆成上千万个子任务，再交给大量Agent持续工作，思考的消耗不再只取决于有多少人使用AI，也取决于每项任务愿意调用多少机器智能。

所以，吴泳铭今年没有把重点停在模型能力上。模型当然还要继续扩大。Qwen团队计划训练5万亿至10万亿参数的新模型，也在研究递归式自我改进，让模型根据任务反馈寻找短板、设计实验、构建数据，再用结果继续改进模型。

但在吴泳铭的表述里，模型只是三个基石中的一个。另外两个是芯片和AI云。

芯片负责生产Token，云把Token送到需要它的地方。Agent长时间执行任务，模型持续保持训练和推理状态，都会持续消耗算力。阿里要做的，也就不只是训练出一个更聪明的千问，还要把模型能力大量、稳定地供应出去。

“生产”由此成为理解今年云栖大会的一把钥匙。

类似的工业语言，也曾经出现在黄仁勋对AI的描述里。在2025年Computex期间，黄仁勋反复提出“AI Factory”的概念。在他的定义中，数据中心已经不是简单存放服务器的地方，而是一座生产Token的工厂：能源和数据进入，Token从另一端出来。

到了2026年，黄仁勋进一步把衡量标准压到每一瓦电力上。对于一座100MW甚至1GW的AI工厂，每瓦能够生产多少Token，直接关系到产出和收入。

黄仁勋和吴泳铭用了不同的说法，指向的却是相近的产业变化。前者把数据中心称为“AI工厂”，后者把芯片比作发电机，把Token比作电。模型能力仍然重要，如何稳定而廉价地生产足够多的Token，已经成为另一场竞争的关键战役。

阿里过去二十多年最擅长的事情是组织交易。淘宝和天猫把商家、商品和消费者放进同一个市场，支付宝处理交易，菜鸟处理物流。云计算做的是另一门生意，把服务器、存储和数据库变成企业可以随时购买的计算资源。

AI时代，机器智能把阿里往前推了一步。吴永铭认为：“随着AI逐步解锁更强的能力，加速渗透各类场景，我们看到一个深刻的变化：机器正在成为思考的主力，智能正在成为一种规模化的商品。”

由此来看，吴泳铭想把“思考”也变成一种可以购买和大量调用的常规性商品。如果不常规，这个产品会很贵，大众通常很难大量且经常性地消费。

所以，Token、电、发电机、电网才会密集出现在一位互联网公司CEO的演讲里。吴泳铭借用了电力工业的语言，但谈的并不是电力生意。真正要说明的是一种供应关系：模型产出智能，芯片提供算力，云负责把算力和模型送到客户手中。

2025年云栖大会上，吴泳铭回答得更多的是智能会走向哪里。AGI之后还有ASI，模型会自主行动，也会自我迭代。到了2026年，问题往商业世界靠近了一步：如此庞大的机器智能，需要用什么东西生产，又通过什么网络供应出去。

阿里给出的答案，已经从千问扩展到了模型、芯片和云。

三峡量级，20GW算力版图

吴泳铭在今年的演讲里提到了1882年。

“1882年，爱迪生建成珍珠街电站，点亮了附近街区大约400盏电灯。有意思的是，最早的时候，爱迪生卖灯泡就送电，就像今天Agent送Token一样。”吴永铭说道。

他认为，今天的AI Coding很像当年的电灯，主要用来替代人类社会已有工作。电气时代真正改变生活的产品，大量出现是在电灯之后，空调、洗衣机、电冰箱以及更晚出现的计算机，都建立在发电能力和电网逐渐成熟的基础上。

吴泳铭借用这段历史，给阿里的投入找到了时间坐标。机器智能时代真正有代表性的产品尚未出现，基础设施却不能等到产品成熟以后再建。

今年云栖大会又给出了一个新的尺度。到2032年，阿里云运营的全球数据中心规模要超过20GW。

20GW有多大？三峡水电站34台发电机组全部满负荷运行，总出力为22.5GW，阿里的规划已经与一座三峡水电站处在同一个功率量级。若把20GW按全年满功率折算成电量，大约相当于5700万户中国家庭一年的生活用电。

3800亿元和20GW放在一起，阿里的变化就具体了很多。

一家互联网公司曾经可以依靠代码、用户和平台迅速扩张，AI基础设施的扩张却离不开芯片、服务器、机房、土地和电力。50万张卡需要装进数据中心，20GW需要能源供应。模型版本可以在几个月内迭代，数据中心从规划、建设到投入使用，要遵循另一套经济计划时间表。

阿里因而越来越像一家重资产的技术公司。早在上一轮云计算扩张中，阿里就在张北、乌兰察布、杭州、南通和河源建设了五座超级数据中心，分别靠近能源基地和中国几个主要经济带。AI计算资源如今又分布到北京、上海、深圳、新加坡等地。20GW并不是一座超级机房，而是阿里准备在既有全球云网络上继续扩建的一张算力版图。

硅谷同样在走向这条道路。2025年，扎克伯格公布多个GW级AI数据中心计划，其中Hyperion最终规模可达到5GW。2026年1月，Meta又专门成立Meta Compute，负责公司的AI基础设施建设。扎克伯格给出的尺度已经不是多少台服务器，而是未来几年建设数十GW，长期甚至可能达到数百GW。

扎克伯格把基础设施的设计、投资和合作建设直接称为一种“战略优势”。一家靠社交网络和广告成长起来的互联网公司，为AI配置了专门的基础设施组织。Meta的变化与阿里并不完全相同，却提供了一个参照：互联网巨头的竞争范围已经从软件、算法和用户，向芯片、数据中心和能源延伸。

吴泳铭无法回答2032年大众究竟会怎样消费机器智能。他在台上承认，属于这个时代最具颠覆性的终端应用还没露头。

但阿里已经决定，先把庞大的产能建起来。