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面向Agentic時代,阿里云重構“芯-云-模型-推理”全棧技術體系

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5月20日,阿里云在峰會上宣布完成"芯片-云-模型-推理"全棧Agent化升級,同步推出全新AI產品官網"千問云"、搭載自研AI芯片真武M890的超節點服務器,以及最新旗艦模型Qwen3.7-Max。

這是國內云廠商首次圍繞Agent進行全棧產品發布。阿里云資深副總裁劉偉光表示, Agent突破臨界點之后可以24小時不間斷工作,對AI和云的需求無窮無盡。阿里云正在進行全棧技術革新,從底層芯片、Agentic Cloud、模型到推理平臺全面升級,建設中國最大的AI工廠。



更值得注意的信號來自資本市場,上周阿里財報披露,AI模型及應用服務ARR已超過80億元,預計年底突破300億元,消息發布當天阿里股價飆漲8%。這次激進升級之后,Agent驅動的MaaS收入將取代ECS成為阿里云最大的產品線——這意味著阿里云的增長引擎,正在全面切換為以Token為計量單位的AI收入。

這場變化有一個最直觀的注腳:阿里云新推出的"千問云"官網,突出的不是產品列表,也不是控制臺入口,只有一行Agent可讀的代碼指令,意思是“請安裝千問云skills”。云的用戶正在從人變成Agent,而阿里云決定讓整套技術體系為此全面重構。

芯片:基于新一代真武芯片的超節點服務器

在芯片層,阿里云亮出了一張目前國內云廠商中獨一份的牌——覆蓋算力、網絡、存儲的完整自研數據中心芯片矩陣。

峰會上,阿里發布基于新一代AI芯片真武M890的磐久AL128超節點服務器,搭載自研互聯芯片ICN Switch 1.0,可讓128張AI芯片組成一臺計算機,P2P時延低于150ns,主打解決Agent場景下的海量并發推理和大模型訓練需求,目前已上線阿里云百煉,支持Qwen、DeepSeek、Kimi等主流模型。



平頭哥新一代訓推一體AI芯片真武M890首次亮相,規格相當硬核:144GB顯存,片間互聯帶寬800GB/s,性能是上一代真武810E的3倍。

平頭哥同時首次公布了真武系列芯片的路線規劃:未來兩年將陸續推出算力更強的真武V900、真武J900兩代芯片。目前真武系列AI芯片累計出貨56萬片,已服務中國電信、中國一汽、浦發銀行等20多個行業的400多家客戶。



加上自研的倚天系列CPU、磐脈智能網卡、鎮岳存儲主控芯片、ICN Switch互聯芯片,平頭哥的芯片版圖已經從"單點突破"走到了"全面覆蓋"。

平頭哥半導體副總裁高慧表示,Agentic時代,一個Agent在執行任務時可能在毫秒間連續發起數十次模型調用,同時需要CPU、GPU、網絡和存儲等核心部件緊密協同。平頭哥構建全棧自研芯片矩陣,核心就是希望實現算力、網力、存力的系統級協同,讓每一個Agent都能流暢、穩定運行。

全面邁入Agentic Cloud

阿里云還在做一件更底層的事:把云產品本身變成Agent能用的東西。傳統云產品的設計邏輯是面向人的:打開控制臺,看到一堆菜單、配置項、儀表盤,這些視覺化的信息對人很友好,但對Agent毫無意義。

為此,阿里云對云產品進行了Skill化、MCP化和CLI化改造,讓每一個云產品都變成Agent可以"像調函數一樣調用"的標準化能力模塊。

阿里云首席技術官李飛飛認為,傳統云產品的交互邏輯是為人設計的——用戶看著控制臺點擊按鈕,或者通過API編寫代碼調用。但Agent工作負載是“無規律彈性、短生命周期、瞬時起量即走”,與傳統云計算的穩態負載截然不同。



對此,阿里云為Agent構建了完整的運行環境支撐,提供輕量高效的沙箱執行環境、多Agent協同能力、跨任務的記憶能力、順暢的數據流轉通路,以及全域智能運維能力。

Qwen3.7-Max國產第一,勝任35小時長程任務

Qwen3.7-Max是阿里巴巴最新發布的旗艦大模型。在三方機構Arena全球大模型盲測總榜中,Qwen3.7-Max超過Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-pro、GLM-5.1,與GPT、Claude、Gemini最強模型接近,位列國產模型第一。



但比跑分更有說服力的是一個實戰案例:在訓練時從未接觸過的真武M890芯片上,Qwen3.7-Max僅憑一份任務說明,從零開始自主工作35小時,獨立完成了一個生產級AI計算內核的編寫與調優,最終性能較官方版本提升10倍。



沒有人類干預,沒有中間指導,35小時,從零到生產級。這個案例的示范意義在于:它展示的不是模型"回答問題"的能力,而是模型"自主完成復雜工程任務"的能力——這恰恰是Agent場景最核心的需求。

阿里巴巴通義大模型事業部負責人周靖人表示:“大模型正在經歷一次核心范式轉移——從對齊人類偏好,到對齊任務目標。過去我們追求的是模型'說得好',現在要求模型'做得到'。Qwen3.7-Max的設計初衷,就是讓模型真正成為Agent的智能內核,具備自主規劃、持續迭代、跨工具協作的能力?!?/p>



值得注意的是,近3個月內千問旗艦模型已經連續迭代了3.5、3.6、3.7三個版本,保持著極高的發布節奏。阿里巴巴顯然在刻意加速模型進化,以匹配Agent時代對模型能力的指數級增長需求。

百煉推理平臺實現極致彈性

如果說芯片是地基、模型是引擎,那百煉推理平臺就是Agent真正跑起來的"生產車間"。

阿里云在百煉平臺上構建了大規模GPU資源集群,并通過一套完整的技術棧來應對Agent場景的特殊挑戰:

  1. 并池調度:將GPU資源統一調度,提升整體利用率;
  2. 上下文緩存:消除Agent在多輪對話和長鏈路任務中的重復計算開銷;
  3. 吞吐彈性調度:應對Agent并發請求的波峰波谷,確保在流量激增時不崩潰、在低谷期不浪費;
  4. Agentic RL:基于Agent實際執行反饋的強化學習機制,讓模型在真實場景中越用越好,持續迭代。

此外,百煉內建了安全治理能力。這一點容易被忽略,但在Agent自主運行的語境下極其關鍵——一個24小時不間斷執行任務的Agent,如果沒有邊界約束,后果不可控。百煉的安全機制確保Agent始終在預設的權限范圍內行動。

在生態策略上,百煉保持開放接入。除了阿里自研的千問模型矩陣,平臺還將接入智譜GLM-5.1、MiniMax M2.7、月之暗面Kimi K2.6、可靈、Vidu Q3等第三方模型。

千問云:Agentic時代的新入口

千問云(www.qianwenai.com)是阿里云成立17年來,首次在阿里云官網之外推出的全新產品官網。

打開頁面,突出的不是產品列表,也不是控制臺,沒有任何傳統意義上的導航結構。首頁只有一行字:安裝 Skills npx skills add QianWen-AI/qianwen-ai



這是一條Agent可讀的prompt指令。阿里云將所有模型服務的核心能力封裝為標準化的Skills和CLI工具,智能體可以直接解析這條指令,"學會"網站的全部能力,并根據需求自主調用。

過去十年,云的交互邏輯是"人登錄控制臺→選產品→配參數→調API"。這套流程對人類來說已經足夠順暢,但對Agent來說完全不可用。Agent不看網頁,不點按鈕,它需要的是結構化的能力描述、明確的調用協議和可預期的反饋機制。阿里云同步推出了Skills門戶,將常用云功能統一封裝為可被Agent直接調用的標準化模塊,用戶僅需一句自然語言指令,Agent即可完成從資源識別到應用部署的全流程。

上一次中國頭部科技公司以如此決絕的方式重構產品入口,可能要追溯到移動互聯網早期,當所有人把PC官網的流量讓位給App的那個階段。只不過這一次更徹底:App至少還需要人去打開,而Agent只需要"讀"一條指令。

阿里云用一行代碼替代了整個官網,這是對未來用戶形態的一次押注——當云的主要消費者不再是人,而是Agent,所有圍繞人類設計的界面、流程和交互邏輯,都將被重寫。

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