阿里吴泳铭云栖大会演讲全文:未来机器思考总量将达到人类的1000倍以上,今天还不到3%;把繁重留给机器,把创造力留给人

2026-09-22 12:14:13
来源:都市快报
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问财摘要

1、阿里巴巴集团CEO吴泳铭在2026杭州云栖大会上发表演讲,阐述了对“机器智能”时代的思考。他预测未来机器思考总量将达到人类的1000倍以上,机器智能时代的代表性产品尚未出现。吴泳铭认为,帮人编程、写报告,只是机器智能的初级阶段。当机器智能的供给变得无限充沛,它对人类社会的意义,将远远超出对现有脑力劳动的替代。不过在他看来,这种变化将比工业革命更加深刻。 2、阿里巴巴公布了最新进展与目标:Qwen团队在递归式自我改进RSI方面取得进展,未来模型将扩展至5-10T参数规模,目标是能够完成更复杂、更长程的任务,向ASI迈进;平头哥发布最强国产AI芯片真武V900,算力提升至真武M890的3倍;目标是到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。
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“智能正在成为一种规模化的商品,未来机器思考总量将达到人类的1000倍以上。”

9月22日,在2026杭州云栖大会上,阿里巴巴(BABA)集团CEO吴泳铭发表最新演讲,阐述了对“机器智能”时代的思考时说,机器正在成为思考的主力,而今天机器思考的总量大概不到人类的3%。

这和之前埃隆·马斯克的预判不谋而合。

就在今年7月,埃隆·马斯克在接受《经济学人》杂志总编辑赞妮·明顿·贝德斯采访时大胆预测了机器智能进化速度:“5年左右是我的猜测,届时,除了做人之外,AI或许几乎在所有方面都会比人类做得更好。”

机器思考总量将远超人类

代表性产品尚未出现

对于未来机器智能时代,吴泳铭给出了两个判断。第一个判断,认为机器供给的思考总量将是人类思考总量的1000倍以上。“这件事在物理世界其实已经发生过,”他说,蒸汽机发明开创了一个新的时代,所有机械动力承担的这个世界的物理工作,现在已经接近99.9%。

随着机器思考总量规模以更快的速度扩张,他预测未来机器思考的总量也会承担整个世界思考总量的99.9%。

“人类顶级思考供给有限,培养顶级科学家和专家需要数十年;而AI一旦具备专业研究能力,只要算力足够多、足够便宜,每个细分领域都可能组织上百万个Agent持续研究、模拟和验证。”

他举了一个例子,让AI去造一艘飞船去火星,这样一个现在看起来天方夜谭的复杂任务,“AI也许未来可以将它分解成成千上万个子任务,由上百万个AI不眠不休地持续工作,直到任务完成。”

而今天,机器思考总量不到人类的3%,未来有数万倍增长空间。

吴泳铭认为,机器智能时代的代表性产品还没有出现。“今天的AICoding就像1882年的电灯,替代的是现有工作,还不足以创造一个新的时代。”

他认为,帮人编程、写报告,只是机器智能的初级阶段。当机器智能的供给变得无限充沛,它对人类社会的意义,将远远超出对现有脑力劳动的替代。不过在他看来,这种变化将比工业革命更加深刻。

吴泳铭说,1882年,爱迪生在纽约曼哈顿建成并投运了珍珠街电站(PearlStreetStation),这是世界上最早的商业中央发电站之一。这个电站点亮了附近大概400盏灯。

“但是有意思的时候,最早的时候爱迪生卖灯泡送半年的电,就像今天的Agent软件大战,下载软件就送他一个月的token。很多改变世界的东西是后来才出现的,”吴泳铭说,1902年空调(884113)才出现,后来大家习以为常的洗衣机、电冰箱等才陆续进入家庭。

“但无论后来出现多少新发明,第一步都要建足够多的发电站、铺足够广的电网。1900年前后,很多电器已经开始进入家庭生活,但当时全世界一整年的发电量,放到今天,只够用两个小时。”

Qwen团队在递归式自我改进方面取得进展

2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW

机器智能时代同样需要强大的基础设施。吴泳铭表示,机器智能时代的三大基石是AI模型、AI芯片和AI云,这是机器思考能够规模化供给的前提。围绕三大基石,阿里公布了最新进展与目标:

第一:AI模型:Qwen团队在递归式自我改进RSI方面取得进展,未来模型将扩展至5-10T参数规模,目标是能够完成更复杂、更长程的任务,向ASI迈进。

第二,AI芯片:平头哥发布最强国产AI芯片真武V900,算力提升至真武M890的3倍。单一集群可扩展至50万卡。平头哥AI芯片的年出货量预计将大幅提升。

第三,AI云:当前客户AI需求非常强劲,中长期需求远超供给能力。阿里巴巴(BABA)将与所有合作伙伴一起,全力投入AI基础设施建设,目标是到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。

把繁重留给机器

把创造力留给人

当机器成为思考主力,人类会走向哪里?

“当机器承载了更多不得不做的事情,人便有时间去做真正想做的事情。”吴泳铭说。

他回顾了历史,比如工业革命让机器承担体力劳动,人类反而发展出足球、篮球、现代奥运会、世界杯和NBA;印刷术推动文化创作爆发,照相机没有让绘画消失,反而催生印象派和抽象艺术;留声机没有让歌手失业,反而让音乐成为大众艺术。

他认为,机器智能时代才刚刚开始,阿里希望把繁重的任务留给机器,把时间、创造力以及对美好事物的感受留给人类。

“去年我们说AI越强大,人类更强大。今天我们依旧这么认为,这也是我们全力迈向机器智能时代的意义。”吴泳铭说。

以下为演讲全文——

大家好,欢迎来到2026云栖大会。又是一年云栖大会,过去一年AI技术发展超过设想,技术迭代加速发展。一年前,我们判断,AGI只是起点,AI将继续走向能够自我迭代的超级智能ASI。过去一年,大家已经习惯了从VibeCoding到VibeWorking,AI在长程任务方面取得了非常大的突破,自主进化的技术路径逐渐清晰。

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。上一次这样的变化,是工业革命把「动力」变成了规模化的商品。人类先后发明了蒸汽机、内燃机和电,并围绕它们建立起了我们的现代产业。

这一次,轮到思考。过去,一个复杂问题能得到多少思考,受限于人类的智力总和与价值分配。今天,机器打破了这些限制。随着ASI逐步实现,AI基础设施不断扩展,思考将像动力一样成为规模化供给的商品。未来,我们将进入「机器智能」时代。

今天要讲的,就是我们对「机器智能」时代的思考,和阿里巴巴(BABA)的战略选择。

首先,我想厘清一个概念。大家习惯把AI叫作「人工智能(885728)ArtificialIntelligence」,Artificial这个词在英文里更像是「人造的」,例如人造钻石、人造皮革。谈到AI,我们也习惯用人的能力来理解它,希望造出像人一样思考的AI。过去,我们都在问「它像不像人」、「能不能像人一样思考」,图灵测试也一度成为大家衡量AI的标准。

我们来回顾一下工业革命,蒸汽机、内燃机在早期是替代人和马能做的事情,比如矿井抽水、织布、搬运,「马力」这个词就是这么来的,但很快,机器动力能够做的事便远远超过体力劳动。再多的人和马,也无法让火车飞奔,更无法让飞机和火箭上天。机器动力不是简单的「人造体力」,而是创造了完全不同的物种。机器动力的深度、广度、密度,让人类做到了从未想到过的事情。

同样,今天的机器智能也不是人类智能的替代品,而是完全不同的物种。AI帮人编程、写报告,只是机器智能的初级阶段。当机器智能的供给变得无限充沛,它对人类社会的意义,将远远超出对现有脑力劳动的替代。这种变化将比工业革命更加深刻。对于未来的机器智能时代,我有两个判断。

第一个判断:未来,机器供给的思考总量,将是人类思考总量的1000倍以上。这件事在物理世界已经发生过。从蒸汽机发明开创了一个新的时代,到今天机器动力已经承担了99.9%的物理工作。未来,人类的思考总量还会继续增长,但机器思考规模将以更快的速度扩张,预期将会承担99.9%的思考工作。

我们可以从供给和需求两个方面来推演。首先是供给的变化。

人类顶级思考的供给十分有限。全世界知名科学家和专家非常有限。培养一名顶级科学家、专家,需要数十年的学习和实践,还需要天赋和运气。这让很多领域的研究,长期缺少足够的智力投入。例如新生儿的早衰症,每年全球新增病例仅几十例,全球有记录的患者只有几百人。这样的罕见病很难获得充足的研究资源。从现有医药产业的商业逻辑来看,很少有公司愿意花十几年时间、耗费巨资,为几百人研发一种新药。

但当AI具备专业研究所需的智力水平后,只要算力足够多和便宜,每个细分领域都可以组织上百万个Agent,持续研究、模拟和验证,探索不同的方案。过去这些资源投入不足的研究方向,将第一次获得大规模的智力供给。顶级思考,将从奢侈品变成可规模化供给的商品。想象一下,未来每个细分领域都有上百万量级的AI科学家和专家,持续创新、攻克难题,这会给人类社会带来多大的改变。

其次是需求的变化。工业时代,人类能消费(883434)多少商品,取决于人口数量。咖啡要有人喝,车要有人开,手机要有人用,一个人一生能消费(883434)的物理商品是有限的。但当AI能力越来越强,这个关系就会发生根本性的变化。设想一下未来的场景,当我们让AI造一艘飞船去火星,类似的超长复杂任务,AI可以将它分解成上千万个子任务,由上百万个Agent不眠不休地持续工作,直到任务完成。

人只需要提出一个创意和目标,就能调动庞大的智力资源。每一个超级个体,都可以拥有上万倍的智力杠杆。思考的消耗量,将不再与人口数量成正比,而是与机器智能的思考深度和供给规模成正比。机器思考的总量将远远超过人类思考的总量。今天,机器思考的总量,大概不到人类的3%。如果未来机器思考总量是人类的1000倍,简单推算一下,机器思考未来至少还有几万倍的增长空间。

第二个判断:机器智能时代的代表性产品,还没有出现。「电」最早的用途,是替代煤油灯和蜡烛,用来照明。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。很多改变世界的东西,是后来才出现的。1902年,空调(884113)出现了,后来洗衣机、电冰箱等陆续进入家庭。而第一台计算机要到1946年,距离珍珠街那400盏灯,已经过去了六十多年。当然,今天AI时代的进展,会比当年快得多。

今天的AICoding,可能类似机器智能时代早期的电灯,它替代的是人类社会现有的工作,古法编程、写报告等。当下AI正在进入更广泛的办公市场,但仅仅替代现有工作,不可能创造一个新的时代。今天,我们很难预测,当机器智能爆发之后,会出现什么样的新产品、新发明。就像站在1882年的电灯下,人们很难想象出电气时代的完整图景。

但是,无论后来出现多少新发明,第一步都要建足够多的发电站、铺足够广的电网。1900年前后,很多电器已经开始进入家庭生活,但当时全世界一整年的发电量,放到今天,只够用两个小时。

橙柿互动·都市快报 记者 沈积慧

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