阿里云的智能经济新模式

• 2026-09-25
• 新闻动态

过去两年，人工智能的发展显著加速，不仅变得更加智能，也变得更加普及，许多实用的工具已免费提供给用户。但很少有人关注，这种普惠化是建立在什么基础上的？答案并不浪漫，而是通过巨额投资，为数据中心、能源和芯片等基础设施铺路。微软计划到2032年将全球数据中心容量扩大三倍以上，而全球的主要科技公司也在投入数百亿到数千亿美元，来建设机房和电力网络。这一切背后有一个一致的看法：人工智能未来的发展，关键不仅在于模型的复杂性，更在于谁能以更低的成本和更稳定的方式持续生产智能。这场竞争的焦点也逐渐转向电力、芯片、机房和工程交付的斗争。

这一动态对普通人影响甚大：它不仅关系到你使用的AI工具能否长期保持低价，更关乎“智能”是否能够如同电力般成为一种公共资源。近日，阿里云明确了一个目标：通过大量建设数据中心，来满足近乎无限的未来需求。

阿里云的CEO吴泳铭在9月22日的杭州云栖大会上提到两个重要数字：3%和20GW。前者是目前机器思考总量相对于人类的比例，而后者是阿里云设定的目标，即到2032年其全球数据中心的规模将超过20GW。前者表明需求有多大，后者则显示阿里将建立多大的“电厂”。这其中蕴含着一个尚未被完全理解的商业逻辑：如何将智能转化为一种可持续生产的大规模商品，或者称之为GW经济学。 球友会

AI市场的潜力不仅限于一份简单的收入替代算式，比如计算全球程序员、设计师等职位的薪酬，并评估人工智能能替代的是哪一部分。尽管这种分析一方面是对的，但视野依然局限。根据世界银行和OECD的数据，全球知识工作者年收入可达30万亿至40万亿美元，而根据IDC和Gartner的预测，预计2026年全球AI产业收入还不到1万亿美元。实际上，AI的商业化进程正处于初期阶段。

与此不同，阿里云关注的并不是人工智能能替代多少岗位，而是当机器能够不间断地处理思考时，个人可以调动的智力资源是否能突破工时与人口的瓶颈。答案是肯定的。现阶段机器的思考能力约为人类的3%，未来有可能达到人类的1000倍，中间有着三万倍的增长空间。尽管听起来有些科幻，但历史上工业革命已经验证过类似的情况。蒸汽机最初用于抽水，但真正改变世界的是其推动的火车、飞机和火箭等的出现，而不是单纯替代了人类和马匹的劳动。

阿里将如今的人工智能比喻为电气时代的“电灯”。电灯的重要性不容忽视，但电气时代的真正商业价值在于空调、冰箱、计算机等电力衍生的产品。客户的需求正在变化，最初他们为代码补全支付费用，之后编程代理能够理解整个代码库并完成多项任务。从长远来看，企业所购买的可能不再是单独的工具，而是一整段业务结果的实现。这将推动采购、销售、客服等多领域的工作模式转变：客户支付的对象将从单次模型调用变为整体任务的交付。这种变化将改变企业对增长的要求：不再只是“更多人使用AI”，而是每个人能调动的机器工作效率在成倍提升。 球友会

与此同时，模型能力也在不断推动边界的扩展。目前，Qwen团队正在探索递归式自我改进，通过真实反馈发现模型短板，进行实验设计和数据构建，以验证结果，并且计划训练更大规模的参数模型。关键不在于参数的数量，而在于模型能否处理更复杂的任务，以便将未来尚不存在的工作变为市场需求。

随着需求的快速发展，接下来要考虑的是供给能否跟上。目前来看，供给尚未能够满足需求。吴泳铭在会上指出，尽管客户的AI需求强劲，但行业对数据中心的供给严重不足，全球的芯片、电力和网络等资源短缺，制约了算力的增长。AI数据中心的建设远非简单增加几台GPU那么容易，供电、制冷、存储和调度等多个环节共同决定了最终集群的有效算力。

供给侧的成功取决于两个关键因素：第一是规模。20GW代表什么？根据预测，这接近全球数据中心的10%和亚太地区的三分之一。第二是价格。能否让“思考”的成本大幅下降，实现随需随用的理想状态。 球友会

这个过程类似于历史中的一则故事：1884年，华盛顿纪念碑的塔尖使用铝材，因当时铝的价格与银相当，成为象征，而随着电解铝技术的出现，铝的成本骤降，使其成为日常用品。如今，智能化的进程正在走向相似的道路，只有当“思考”的成本不断降低，更多企业才会将机器投入核心业务中。20GW回答了规模问题，而通过芯片、模型和云的协同优化则是解决价格问题。两者结合，构成了阿里对人工智能供给的全面战略。