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阿里李飛飛首秀:一口氣面向Agent發(fā)了32個新品

任敏一口氣發(fā)了154張照片

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智東西
作者 李水青
編輯 漠影

2026阿里云峰會,可能是阿里云成立17年來釋放信號最為密集的一場發(fā)布會。

智東西5月20日杭州報道,今天,阿里云宣布完成“芯片-云-模型-推理”全棧Agent化升級,同步推出搭載自研AI芯片真武M890超節(jié)點服務器、最新旗艦模型Qwen3.7-Max、全新AI產(chǎn)品“千問云”等超50項新品及升級。這是國內(nèi)云廠商首次圍繞Agent進行全棧產(chǎn)品發(fā)布。

“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。”阿里云資深副總裁劉偉光說,“阿里云正在進行全棧技術(shù)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?!?/p>


放眼全球,云巨頭們正在展開一場全棧AI競賽。谷歌有TPU+Gemini+GCP,亞馬遜有Trainium+Nova+AWS,而阿里云此次亮出的“芯-云-模型-推理”全棧體系被業(yè)內(nèi)稱為阿里“通云哥”:通義+阿里云+平頭哥。主要發(fā)布內(nèi)容如下:

1. 平頭哥首發(fā)新一代訓推一體AI芯片真武M890,性能為上一代3倍,并公布未來兩年路線圖;磐久AL128超節(jié)點服務器實現(xiàn)128卡互聯(lián),P2P時延低于150ns。


2. 阿里云全面邁入Agentic Cloud,發(fā)布了至少32項Agentic Cloud新品及更新,覆蓋運行時、編排、治理、安全、記憶、數(shù)據(jù)平面六大能力;對云產(chǎn)品進行Skill化、MCP化和CLI化改造,讓Agent像調(diào)函數(shù)一樣調(diào)用云能力。

3.Qwen3.7-Max正式發(fā)布,模型登頂Arena國產(chǎn)第一,可在全新芯片上自主工作35小時,將內(nèi)核性能提升10倍。(智東西實測→《阿里Qwen3.7競技場殺至國產(chǎn)第一!一手實測:分分鐘破解奧賽難題,圖文視覺全都難不倒》)

4.百煉平臺開放并池調(diào)度、上下文緩存等彈性技術(shù),接入智譜、MiniMax、Kimi等150多款模型。

5.千問云官網(wǎng)(www.qianwenai.com)上線,以一行指令替代傳統(tǒng)導航,全面Skill/CLI化,對Agent更友好。

一、李飛飛首秀:連發(fā)32大新品及更新

這是阿里云首席技術(shù)官李飛飛自4月8日就任后在峰會上的重要首秀。

李飛飛宣布,阿里云通過Agent Infrastructure為Agent負載提供支持,并推出Agentic Products——面向Agent的云產(chǎn)品。


Agentic時代,云業(yè)務面臨短生命周期、數(shù)據(jù)模態(tài)與存儲形式復雜、無規(guī)律突發(fā)負載、動態(tài)環(huán)境依賴、任務級安全管控和大規(guī)模動態(tài)編排六大挑戰(zhàn),而Agent Infrastructure以運行時、編排、治理、安全、記憶、數(shù)據(jù)平面六大能力來應對挑戰(zhàn):


具體到運行環(huán)境,阿里云為Agent構(gòu)建了完整的支撐體系:輕量高效的沙箱執(zhí)行環(huán)境、多Agent協(xié)同能力、跨任務的記憶能力、順暢的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)通路,以及全域智能運維能力。

Agentic Cloud運行時五大新品及更新如下:


Agentic Cloud編排一大新品及更新如下:


Agentic Cloud治理四大新品及更新如下:


Agentic Cloud安全五大新品及更新如下:


Agentic Cloud記憶七大新品及更新如下:


Agentic Cloud數(shù)據(jù)平面十大新品及更新:


阿里云Agent Infrastructure已助MiniMax企業(yè)級Agent大規(guī)模落地。


有了這些產(chǎn)品及更新,未來一個開發(fā)者只需要給Agent一句自然語言指令,Agent就能自動完成從資源識別到應用部署的全流程,無需人工點擊控制臺或編寫復雜腳本。

李飛飛認為,傳統(tǒng)云產(chǎn)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(diào)用。但Agent的工作負載是“無規(guī)律彈性、短生命周期、瞬時起量即走”,與傳統(tǒng)云計算的穩(wěn)態(tài)負載截然不同。


傳統(tǒng)云產(chǎn)品打開控制臺,看到一堆菜單、配置項、儀表盤,這些視覺化信息對人很友好,但對Agent毫無意義。為此,阿里云對云產(chǎn)品進行了Skill化、MCP化和CLI化改造,讓每一個云產(chǎn)品都變成Agent可以“像調(diào)函數(shù)一樣調(diào)用”的標準化能力模塊。


阿里云不是在云上加一層Agent接口,而是把云本身變成Agent能用的東西。這套改造的野心在于讓云從“人的工具”變成“Agent的操作系統(tǒng)”。


二、平頭哥首發(fā)真武M890,扔出128卡超節(jié)點算力王炸

芯片層,阿里云亮出了一張目前國內(nèi)云廠商中獨一份的王牌:覆蓋算力、網(wǎng)絡、存儲的完整自研數(shù)據(jù)中心芯片矩陣。

峰會現(xiàn)場,平頭哥新一代訓推一體AI芯片真武M890首次亮相。規(guī)格相當硬核:144GB顯存,片間互聯(lián)帶寬800GB/s,性能是上一代真武810E的3倍。芯片原生支持FP32到FP4等多種數(shù)據(jù)精度,可應用于高精度訓練到超低精度推理的全場景。在低精度推理場景下,不僅能保證模型輸出質(zhì)量,還能顯著降低單次推理的算力開銷。


更值得關注的是基于真武M890的磐久AL128超節(jié)點服務器,搭載自研互聯(lián)芯片ICN Switch 1.0。這個超節(jié)點可讓128張AI芯片組成一臺計算機,P2P時延低于150ns,單柜帶寬達到Pb/s級。


為什么要做這么大的超節(jié)點?因為Agentic時代,算力集群需要承載成千上萬個Agent同時運行,每個Agent在一次任務中可能連續(xù)發(fā)起數(shù)十次模型調(diào)用,對通信時延和帶寬的要求是指數(shù)級上升的。該超節(jié)點已上線阿里云百煉,支持Qwen、DeepSeek、Kimi等主流模型。


平頭哥還首次公布了真武系列芯片的路線規(guī)劃:未來兩年將陸續(xù)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(fā)銀行等20多個行業(yè)的400多家客戶。


加上自研的倚天系列CPU、磐脈智能網(wǎng)卡、鎮(zhèn)岳存儲主控芯片、ICN Switch互聯(lián)芯片,平頭哥的芯片版圖已經(jīng)從“單點突破”走到了“全面覆蓋”。

三、Qwen3.7-Max來了,登頂Arena榜,勝任35小時長程任務

Qwen3.7-Max是阿里巴巴最新發(fā)布的旗艦大模型。


在三方機構(gòu)Arena全球大模型盲測總榜中,它超過Kimi-K2.6、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.1,與GPT、Claude、Gemini最強模型接近,位列國產(chǎn)模型第一。在細分榜單上,數(shù)學排名第7、專家任務第9、編程任務第10,表現(xiàn)相當均衡。


比跑分更有說服力的,是一個堪稱“極限測試”的實戰(zhàn)案例。在模型訓練時從未接觸過的全新硬件平臺——平頭哥真武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,獨立進行了432次內(nèi)核評估、1158次工具調(diào)用,完全自主地完成了編寫、編譯、性能分析與迭代改進的全流程。最終,它優(yōu)化后的推理內(nèi)核比SGLang Triton官方參考實現(xiàn)快了10倍。


沒有人類干預,沒有中間指導,35小時,從零到生產(chǎn)級。測試軌跡還顯示,模型在獨立運行超過30小時后仍發(fā)現(xiàn)了有效優(yōu)化點,甚至主動發(fā)起了一次關鍵的架構(gòu)重設計。這個案例展示的不是模型“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(yè)部負責人周靖人談道:“大模型正在經(jīng)歷一次核心范式轉(zhuǎn)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(xiàn)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(nèi)核,具備自主規(guī)劃、持續(xù)迭代、跨工具協(xié)作的能力。”


值得注意的是,近3個月內(nèi),千問旗艦模型已經(jīng)連續(xù)迭代了3.5、3.6、3.7三個版本,保持著極高的發(fā)布節(jié)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(shù)級增長需求。

四、百煉平臺全面開放,智譜、Minimax、Kimi等頂尖模型首批上架

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(chǎn)車間”。

阿里云在百煉平臺上構(gòu)建了大規(guī)模GPU資源集群,并通過一套完整的技術(shù)棧應對Agent場景的特殊挑戰(zhàn):并池調(diào)度將GPU資源統(tǒng)一調(diào)度提升利用率;上下文緩存消除多輪對話和長鏈路任務中的重復計算開銷;吞吐彈性調(diào)度應對并發(fā)請求的波峰波谷;Agentic RL基于實際執(zhí)行反饋讓模型持續(xù)迭代。此外,百煉內(nèi)建了安全治理能力——在Agent自主運行的語境下,一個24小時不間斷執(zhí)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(quán)限范圍內(nèi)行動。


在生態(tài)策略上,百煉保持開放接入。峰會當天,阿里云宣布與月之暗面、Minimax、智譜、階躍星辰、愛詩科技、生數(shù)科技等達成合作,GLM-5.1、MiniMax M2.7、Kimi K2.6、Pixverse-v6-it2v、Kling-v3-omni-video-generation、Vidu Q3-Pro等模型已上架百煉,并通過千問云官網(wǎng)全面售賣。目前百煉已提供150多款主流模型API。

百煉不僅提供阿里自研模型服務,同時面向頭部AI廠商開放,為用戶提供“一個入口、多模型可選”的一站式服務體驗。目前百煉已推出按需、按時長的靈活計費模式,用戶可通過統(tǒng)一SDK接口接入不同模型,實現(xiàn)靈活切換與高效迭代。據(jù)阿里最新財報,截至2026年3月,百煉平臺該季度客戶數(shù)量同比增長了8倍。

五、首發(fā)千問云,全面Skill和CLI化,對Agent更友好

千問云是阿里云成立17年來,首次在阿里云官網(wǎng)之外推出的全新產(chǎn)品官網(wǎng)。打開頁面,突出的不是產(chǎn)品列表,也不是控制臺,沒有任何傳統(tǒng)意義上的導航結(jié)構(gòu)。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(wǎng)站的全部能力,并根據(jù)需求自主調(diào)用。


過去十年,云的交互邏輯是“人登錄控制臺→選產(chǎn)品→配參數(shù)→調(diào)API”。這套流程對人類來說已經(jīng)足夠順暢,但對Agent來說完全不可用。Agent不看網(wǎng)頁,不點按鈕,它需要的是結(jié)構(gòu)化的能力描述、明確的調(diào)用協(xié)議和可預期的反饋機制。

千問云Skills將模型選型、調(diào)用、認證配置、用量查詢等完整鏈路能力封裝,用戶無需編寫任何代碼,Agent即可動態(tài)路由不同模型——自動用視覺模型處理圖片,用生圖模型生成圖片,用視頻生成模型創(chuàng)作視頻。千問云CLI則可覆蓋登錄認證、模型查詢、調(diào)用、用量查詢和環(huán)境診斷等能力,直接通過腳本或命令行自動化完成所有模型服務的工作流。

基于千問云Skills和CLI,Agent還能實時拉取模型用量數(shù)據(jù),自動分析趨勢、識別異常,為用戶提供成本優(yōu)化建議。目前,千問云Skills和CLI均已在GitHub開源。付費模式上,千問云提供按量付費和Token Plan訂閱兩種模式,后者適用于高頻AI編程和Agent場景,可顯著降低Token成本。

結(jié)語:全球云巨頭展開AI全棧競賽

當云的主要消費者從人變成Agent,所有圍繞人類設計的界面、流程和交互邏輯,都將被重寫。

從芯片真武M890,到Agentic Cloud,到Qwen3.7-Max,到百煉平臺,再到千問云……阿里云在2026年5月20日這一天,完成了一次從底層到入口的全鏈路重構(gòu)。

放眼全球,這場競賽剛剛進入深水區(qū)。谷歌以TPU+Gemini+GCP構(gòu)筑閉環(huán),亞馬遜以Trainium+Nova+AWS正面迎戰(zhàn),微軟手握Maia+ Copilot+Azure。而阿里云此次亮出的“芯-云-模型-推理”全棧體系,證明了中國云廠商有能力在同一張牌桌上競爭。

吳泳銘在財報電話會上把AI投入比作建設“訓練工廠”和“推理工廠”。今天,這兩座工廠已經(jīng)開始全速運轉(zhuǎn)。未來三年,阿里云的AI算力規(guī)模將比2022年增長十倍,是已經(jīng)在執(zhí)行的計劃。

值得一提的是,阿里云選擇了“開放”作為差異化路徑——百煉平臺接入150多款模型,千問云Skills和CLI全部開源,這既是生態(tài)策略,也是對Agent時代“沒有一家模型能通吃一切”這一底層判斷的回應。

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