通义+阿里云+平头哥，阿里用“通云哥”复刻谷歌AI护城河

1月29日，平头哥官网悄无声息地更新了。

平头哥官网上线

“真武”

PPU

一款名为“真武810E”的高端AI芯片静静上线，这颗曾在央视新闻联播画面中一闪而过的阿里自研PPU，终于不再遮遮掩掩。

阿里筹谋已久的AI战略拼图，至此揭开全貌——通义实验室、阿里云、平头哥，三者组成的“通云哥”黄金三角，第一次完整地站到了聚光灯下。

全球科技圈正在达成一个新共识，未来的AI竞争，拼的不再是单一模型，而是"算力+算法+基础设施"的系统工程。

此前，全球只有谷歌一家同时握有顶尖自研芯片(TPU)、世界级云平台(Google Cloud)和头部大模型(Gemini)。

现在，阿里成了第二个。

通义实验室负责模型，阿里云提供基础设施，平头哥输出底层算力。

三者在软硬件层面深度咬合，把算力效率榨到了极致，这套组合拳下来，“1+1+1>3”的系统级效应自然显现。

在摩尔定律放缓、高端芯片供应链受限的当下，谁能把每一滴算力都榨干，谁就握住了AI时代的定价权。

“通云哥”正在为阿里构建新的AI护城河。

阿里“通云哥”的黄金三角

“通云哥”是阿里AI战队的代号，由三块核心拼图紧密咬合。

第一块拼图：通义实验室。

阿里的大脑。2019年启动大模型研发，如今千问已是全球第一开源模型家族。

数据最能说明问题。千问衍生模型突破20万个，下载量破10亿次，平均每天110万次下载。彭博社统计显示，截至2025年10月，千问下载量已超越美国Llama。

Hugging Face上的数据更直观，全球开发者每天基于千问新增超200个模型。在机器人控制、代码生成、多语种翻译等领域，千问已是事实标准。2025年12月，仅凭5款小尺寸模型，单月下载量就超过Mistral、OpenAI、英伟达等6家国际头部AI厂商的总和。

沙利文报告显示，2025年上半年中国企业级大模型调用市场，千问占比第一。服务客户超100万家，包括OPPO、vivo、国家电网、中科院。连Meta的新模型“牛油果”项目，都选择蒸馏千问的开源版本。

第二块拼图：阿里云。

阿里的骨架。2009年成立，2013年实现单一集群5000台服务器规模。

2025年，Gartner年度报告给出定论：阿里云在IaaS基础设施能力上拿下全球第一。计算、存储、网络、安全四项核心指标全部最高分。

目前，阿里云运营着亚太第一的云计算网络。Omdia数据显示，已采用生成式AI的财富中国500强企业中，超53%选了阿里云。

为承载AI高强度计算，阿里云重构了底层架构。自研的HPN 8.0高性能网络，支持GPU互联带宽高达6.4Tbps，能让单集群10万卡GPU高效互联。自研CPFS并行文件存储系统，单客户端吞吐提升至40GB/s，解决了大模型训练中海量小文件的读取瓶颈。

第三块拼图：平头哥。

阿里的心脏。2018年成立的平头哥在芯片圈是个异类，一出生就背靠达摩院和中天微，拥有全栈自研能力。

这次亮相的“真武810E”PPU，参数相当激进：96GB HBM2e显存，片间互联带宽700GB/s，功耗400W。

这些数字意味着，在显存容量和互联带宽上，它已经能和英伟达主流产品正面交锋。96GB大显存精准命中了当前大模型训练的显存瓶颈，单张芯片可承载更大模型权重，推理吞吐量显著提升。

更关键的是，这个产品已在阿里云内部实现多个万卡集群部署，服务了国家电网、中科院、小鹏汽车等400多家客户。

至此，硬件、大模型、云，三位一体，阿里的全栈AI版图正式补齐。

“通云哥”对阿里的想象力

市场对阿里的科技定价一直非常模糊。

长期以来，公众眼中的阿里是一家电商公司，关注的是GMV，是商业模式创新。而谈到硬科技，人们只会想到英伟达、微软。

“通云哥”的出现，正在打破这种刻板印象。当一家公司同时握有全球领先的云、自主研发的高端芯片、以及第一梯队的开源模型，它就不应只是互联网平台，而应该对它的硬科技属性重新定价。

市场需要评估英伟达、谷歌的逻辑，重新审视阿里。

回头看阿里的AI布局，极具前瞻性。2017年达摩院成立，2018年平头哥诞生，2021年M6模型落地，2022年阿里云首提MaaS理念，2023年确立“用户为先、AI驱动”战略。

这是条清晰的草蛇灰线。

平头哥走到聚光灯下，让外界第一次看清了阿里的底牌——它早已掌握AI时代最重要的底层技术。未来的阿里，是为AI时代铺设“水电煤”的科技航母。

这种“三位一体”结构，将带来质变。

对平头哥而言，自研芯片可以直接在阿里云的万卡集群中验证、迭代。研发周期被极致压缩。真武芯片针对以Qwen3为代表的主流MoE架构模型做了大量优化，算子融合与指令集硬化，让千问跑得更快。

对通义而言，拥有底层硬件的定义权，意味着模型架构可以针对芯片特性进行原生优化。实测数据显示，在阿里云PAI平台上，通义大模型训练的端到端加速比提升了3倍以上；在推理层，吞吐量增加了71%，时延降低了70.6%。

对阿里云而言，自研芯片意味着摆脱了对外部算力的绝对依赖。在算力紧缺的当下，这是最大的护城河。自研芯片还能为企业客户提供更差异化的算力选择，进一步提升市场竞争力。

看一组数据，阿里云AI相关产品收入已连续9个季度实现三位数增长，AI已成为驱动阿里增长的核心引擎。

谷歌已经证明了这条路的价值。

谷歌的TPU配合TensorFlow和Gemini，让其在AI算力成本上拥有了极高的护城河。高盛的研究指出，随着迭代，专用ASIC芯片的推理成本降幅远超通用GPU。

阿里正在复刻，甚至超越这一路径。

“通云哥”的全栈AI优势在全球竞争力

全球云市场已经进入寡头时代。

亚马逊、微软、谷歌、阿里巴巴，这“四强”占据了全球超过80%的云平台市场份额，阿里是除美国三朵云外最重量级的玩家。

在这场超级AI云竞赛中，四巨头分化出了两条截然不同的路径。

第一条路：“云+生态”。

代表是亚马逊和微软。

微软深度绑定OpenAI，亚马逊重注Anthropic。它们利用资本纽带，快速将庞大的企业客户与外部顶尖模型连接。

这条路快，但有隐忧。

它们需要向英伟达支付高昂的“算力税”，每一块H100/H200芯片，都包含了英伟达极高的毛利，这意味着云厂商的成本底线被锁死。

它们需要依赖外部模型的IP。

微软虽然强大，但核心模型能力掌握在OpenAI手中，这是一种微妙的共生关系。

第二条路：“全栈自研”。

代表是谷歌和阿里。

这条路更难走。它们选择自己做芯片、做云、做模型，全球唯二。

但好处是显而易见的。

首先是极致的成本控制。高盛在最新的AI单位经济性报告中指出，从TPU v6到v7，每百万token的推理成本下降约70%，使其在绝对成本上与英伟达GB200 NVL72相当甚至略优。通过软硬一体化优化，单位算力的成本可以被压到最低。

这对于像阿里这样的巨头至关重要，在海外云巨头亚马逊AWS、谷歌云纷纷宣布涨价的背景下，算力成本控制将愈发重要。

此外，巴克莱的报告显示，中国独立AI实验室（如智谱、MiniMax）虽然模型优秀，但面临着极高的研发投入和昂贵的推理成本，它们的利润空间被底层算力厂商挤压。

而阿里实现了内部循环。

左手阿里云，右手通义，中间是平头哥。算力成本内部化，随着规模扩大，边际成本递减，这种成本优势，最终将转化为定价权。

其次是供应链的安全。在复杂的国际形势下，拥有自研芯片意味着掌握了生存的主动权。虽然先进制程受到限制，但阿里通过先进封装和架构优化（如HPN 8.0网络），用系统级能力弥补了单点性能的不足。

最后是服务的差异化。当所有人都用着一样的GPU、跑着一样的模型时，唯有全栈自研，才能根据客户需求，从芯片指令集到模型架构进行端到端的定制。

阿里巴巴选择了难走的路。

但科技行业的历史证明，难走的路，往往是通向最高壁垒的路。

随着“真武”亮相，“通云哥”成型，阿里已经拿到了通往AI决赛圈的门票。

在未来的全球计算版图上，这家中国公司，将占据一个不可替代的位置。它将成为全球AI基础设施中，除了美国体系之外的另一种极具竞争力的选择。

“通云哥”，不仅重塑了阿里的估值逻辑，也将对全球AI技术版图产生深远影响。

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