阿里“通云哥”凭什么重塑全球AI产业格局？

1月29日，阿里巴巴集团旗下芯片半导体公司平头哥官网上线了一款高端AI芯片“真武810E”，去年9月16日，央视《新闻联播》曾报道过阿里这款自研芯片，在此之前，美媒《The Information》亦曾披露，阿里初代PPU整体性能与英伟达H20相当，而升级版甚至在部分指标上超越了英伟达A100。

平头哥“真武810E”系列高端AI芯片成功推出，意味着由通义实验室（通）、阿里云（云）、平头哥芯片（哥）组成的阿里AI黄金三角首次浮出水面。至此，阿里不仅完成了AI领域云+AI+芯片的全栈自研和战略闭环，有望将“通云哥”打造成AI时代的“水电煤”，而且和谷歌一起成为了全球唯二在芯片、云和大模型三大领域均具备顶级实力的科技公司。

悄然之间，阿里“通云哥”不仅开始重塑全球AI产业格局，而且走出了中国AI的战略自信，它是如何做到的，又为什么可以，这些问题将是本文探讨的核心。

“通云哥”前世今生

阿里云成立于2009年，从创立第一天就坚持自研，研发出了中国唯一的云计算操作系统——飞天。过去17年来，阿里云先后经历了双11海量高并发交易流量洗礼、政企金融等千行百业扩张、AI云化并逐渐转变为AI时代的基础设施。

根据此前国际权威机构Gartener的报告，阿里云Iaas基础设施能力拿下全球第一，这是中国云服务商首次超越亚马逊、微软、谷歌等国际大厂。

目前，阿里云全球基础设施覆盖29个地域、92个可用区，总计服务了全球500多万客户，市场份额位居亚太第一，全球前四。

超级AI时代，未来全世界可能只会有5-6个超级云计算平台，阿里要成为其中之一，已启动了未来三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将持续追加更大的投入。

通义实验室于2019年开始大模型研发，它的前身源自阿里达摩院的人工智能团队。

2021-2022年，通义大模型从研究走向系统工程化；2023年正式发布千问大模型，并从服务内部走向公共服务，至此，千问成为阿里云的智能内核；随着大模型行业监管政策落地，阿里于2024年发布千问系列开源大模型，迎来了开源模型生态爆发；2025年后，千问大模型开始Agent/OS化；2026年1月26日，千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking发布，创下多项权威评测全球新纪录，性能媲美GPT-5.2、Gemini 3 Pro。

目前，千问衍生模型数量已突破20万，在全球下载量超10亿次，稳居全球开源模型第一。

在国内，据权威调研机构沙利文于2025年9月发布的报告，千问位居2025年上半年中国企业级大模型调用市场第一。

在海外，千问更是横扫硅谷：亚马逊、Airbnb等公司用千问发展新业务，英伟达、微软、Meta等知名科技企业基于千问开发衍生模型，斯坦福李飞飞团队、硅谷独角兽Thinking Machines Lab等机构基于千问进行前沿技术创新。就连曾经的全球开源霸主Meta新模型“牛油果”（Avocado）项目，也选择蒸馏千问的开源模型。

放眼全球，国际奥组委、LV、欧莱雅、星巴克、宝马等全球知名品牌也已接入千问大模型。

平头哥成立于2018年，与通义实验室一样，它的前身同样始于阿里达摩院。

更早之前，阿里内部已形成战略共识：AI+云，必须有“自有算力路径”。

在这样的共识驱动下，阿里在2018年果断收购了中国最成熟的RISC-V CPU公司中天微，达摩院内部芯片团队与中天微结合，平头哥正式成立。

此后数年，平头哥相继推出含光800、倚天710、镇岳510、羽阵610等自主研发芯片，引起强烈反响，通过自研芯片替代外购方案，提升算力效率。

平头哥一贯低调，实际上“真武”PPU早在2020年AI爆发前夜就开始秘密研发，验证调用也几乎始终处在“只对内部开放”状态。

2025年，媒体对阿里这款高端AI芯片的关注逐渐升温，先是美媒《The Information》披露，平头哥首代PPU 的整体性能可对标英伟达H20；随后，央视《新闻联播》也有报道。

2026年1月29日，平头哥官网正式上线进一步揭开了它的神秘面纱：96GB HBM2e显存、700GB/s 的片间互联带宽、PCIe 5.0×16 接口，以及 400W 的功耗水平。

由于性能卓越、成本优势显著，“真武”系列芯片不仅在阿里云内部实现多个万卡集群部署，还成功走出体系，服务外部客户包括水利部、国家电网、中科院、北京大学第三医院、小鹏汽车、新浪微博等400多家，成为出货量最高的国产GPU之一，市场供不应求。

从软件到硬件，从AI基础设施到大模型，17年持续战略投入，才换来今天阿里的“通云哥”全栈AI布局，且三端均居于全球第一梯队。

AI时代的“水电煤”

更为难得的是，云、大模型和芯片不是孤立的三个切面，他们是互相耦合、战略协同的完整AI闭环。

众所周知，云计算是AI的系统底座，同时也是AI最大、最确定的商业化落地场景，这一点，无论亚马逊、微软、谷歌还是阿里的云服务商业发展曲线，都证明过了。

而AI大模型是云计算的智能引擎，是高附加值工作负载，有了AI大模型这个超级智能内核，云计算应用场景、商业化价值都将如虎添翼。

芯片则是云计算和大模型的算力来源，反过来，芯片设计、成本也受云计算、大模型结构影响。

大模型越大，需要更多算力，云服务商扩大部署，芯片优化迭代，成本进一步下降，模型可以更大，如此循环往复，AI三位一体的耦合共生关系将形成强大的正反馈闭环，并确立锁定效应：

新进入者没有云，模型成本高，商业化艰难；没有芯片，云负载效率低，成本不可控；没有模型，云只是卖算力，无法提供智能化服务，收入受限；任何一个对手在三个领域有漏洞或弱点，就无法匹配系统化竞争；要同时在模型、云、芯片三个维度补齐与先发者的短板，则几乎不可能。

“通云哥”组合，构成的是AI时代“水电煤”一般的存在：它们不可或缺、有强大的规模效应、定价权在系统而非单点、一旦建成很难被颠覆。

平头哥是AI时代的发电厂，它未必是最先进的芯片，却是成本可控、可定制、可规模化的系统能量来源，为云+大模型定制算力，控制成本曲线和能效比。

阿里云是AI时代的操作系统，就像电网一样，它是一整套智能调度系统、安全体系、合规、计费、客户交付标准化流程，阿里云经历过双11极限压力，而且每一年都在拓展新的边界，政企、金融、央企都在用，还能把AI算力包装成合同里的服务，更重要的是它的边际成本几乎为0。

通义实验室是AI时代的智能流体，它输出的千问模型所产生的tokens就像电流一样，插上插头就是标准电、可调流量、可接任何电器，千问开源模型的战略恰恰是可嵌入、可裁剪、可私有化、可行业化调用。

只有模型，容易昙花一现；只有云，在AI时代就像一个人智力不足必然落伍；没有芯片，成本容易失控，还容易被轻易卡脖子。

三者合在一起，平头哥负责能量，阿里云负责传输和调度，通义负责智能输出，这是系统级不可替代优势，不是产品层面的竞争，就构成了AI时代“水电煤”一样的存在。

重塑全球AI产业格局

全球范围内，能做到AI时代“水电煤”一般存在的公司屈指可数，目前只有亚马逊、微软、谷歌、阿里能忝列其中。

资本开支层面，谷歌、阿里、微软、亚马逊都是千亿级、持续高投入，相对来说谷歌和阿里的投入更加激进。

云计算平台维度，四家公司恰好是全球云计算前四，这也进一步印证了，云计算是AI时代最大、最确定的商业化落地场景。

大模型领域，谷歌与阿里都采取全栈自研策略，而微软和亚马逊则采取生态绑定模式，微软选择与OpenAI资源绑定，亚马逊则绑定Anthropic。

算力层面，四大云计算巨头都有自研芯片路径，谷歌自研TPU，阿里自研平头哥PPU，微软自研Maia，亚马逊自研Trainium。

纵观头部的四家超级AI云，不难发现，全球AI竞赛已经分化出了两种截然不同的路径。

亚马逊和微软都选择了云+生态模式，谷歌和阿里则选择了全栈自研模式。

亚马逊和微软都大手笔投资了明星大模型公司，这样做的好处，是可以快速集成，迅速抢占AI云市场，最早与OpenAI结缘的微软Azure从2023年开始加速，缓过神来的亚马逊抱紧Anthropic，AWS云服务的增速与利润率也在最近几个季度明显加速。

但是这种模式的风险也是不容忽视的，由于AI大模型这一关键变量并不完全掌握在自己手里，合作关系存在一定的解耦风险，随着OpenAI逐渐壮大并吸纳更多外部股东，它与微软关系早已不复当年甜蜜；亚马逊与Anthropic之间则从未进入过“dating”模式，模型能力不足未来可能会制约微软和亚马逊发展。

谷歌和阿里的全栈自研模式迭代更快，综合成本更优，但是投入巨大，且研发周期长，如果缺乏足够的战略定力，有可能功亏一篑。

2024年底之前的阿里和谷歌都曾面临巨大的资本市场压力，谷歌一度被盖棺认定“掉队了”，每一次ChatGPT新版本发布，几乎都是谷歌股东的受难日。但是，随着谷歌Gemini、阿里千问模型取得成功，云业务成长曲线上扬，市场也迅速自我纠错。

谷歌和阿里全栈自研都展示了超强的战略定力，除此之外，阿里十年磨一剑还有两层额外的意义：

第一，阿里正在重塑全球AI产业格局。

2025年前，中国AI与美国同行的差距似乎有越拉越大的趋势，背后是模型技术、云计算、芯片三位一体的差距，尤其是高端AI芯片领域被卡脖子。

过去一年多，中国AI产业进步明显，DeepSeek在2025年初横空出世、震惊世界，阿里开源模型千问后来居上、持续霸榜，中美AI的技术差距缩小了。

2026年初，阿里平头哥“真武”系列高端AI芯片的成功，进一步增强了中国AI产业链的底气，通过在模型、云计算、芯片三个维度的饱和投入，中国AI产业第一次有公司全方位跻身全球第一阵营，我们不仅有了独立自主的现实路径，而且有了重塑全球AI版图的可能。

第二，阿里用行动证明了，中国AI路线的战略自信。

AI时代的竞争不仅是企业之间的竞争，也是地缘政治与贸易冲突的前沿，美国政府正试图主导一场AI去中国化的阳谋。5000亿美金的星际之门项目，芯片、模型等关键领域卡脖子屡见不鲜。

如果说GPT、Claude等高端模型的推出是大模型前沿技术的单点突破，阿里通义千问、阿里云、平头哥的全方位突围，则是一场艰苦卓绝的系统性反围剿。

AI时代的竞争也是全产业链的竞争，阿里在诸多核心领域的突破不仅为自己的发展打开了天花板，也为中国AI产业链同行注入了能量，产业链上下游数以万计的科技公司可以站在“通云哥”肩膀上参与全球竞争。

为什么阿里可以做到

从定义中国电商到引领中国云计算浪潮，如今阿里再次在AI领域开风气之先，拓展了中国AI产业的广度和深度，为什么阿里可以做到这些，而且是一而再、再而三地做到？

究其原因，是历史进程、行业红利与企业自身不懈努力的结果。

首先，没有一家企业可以脱离历史进程取得成功，阿里也不例外。2018年以来，随着地缘政治与贸易冲突加剧，企业寻求自主可控发展与国家安全底线思维成为了一场双向奔赴，在高质量发展战略和国产替代浪潮中，阿里这样的高科技公司加大在云计算、AI、芯片等前沿科技的投入，本质上是顺势而为。

其次，过去20年中国互联网事实上享受了一个中美共治的历史阶段，互联网发端于美国，但是应用普及和红利扩散更多发生在中国，规模和竞争是双重驱动因素。在这样的背景下，高度成熟的中国互联网市场，足够支撑云服务、大模型、芯片的高额长周期研发和消费，这是阿里的幸运。

最后，阿里巴巴的组织基因和内驱力发挥了关键作用。

阿里本身自带敢为天下先的气质，其本质是敢于创新、不怕失败。什么样的人最不怕失败，一无所有的人，或者那些敢于心态归零的人，亚马逊创始人贝佐斯一直推崇day one思维，说的也是这个意思。

浙江素有七三二水一分田的说法，农业时代地理资源贫瘠的现状，可能恰恰激发了浙江人敢为天下先的勇气，这就是为什么浙江的中小企业如此发达。

所以，带有浓郁浙江气质的阿里，在它的发展历程中始终保持创新气质，我也并不奇怪。初创期的阿里最能反映这种特质，而最近两年公司状态焕然一新，某种程度上是这种组织精神的回归。

站在旁观的角度，我们明显能感觉到，阿里巴巴最近两年变得越发具有活力、生机，也更加稳定。

这种稳定的底气主要来自AI业务表现超预期，尤其是模型层的布局和突破。

阿里千问大模型能在全球脱颖而出，离不开底层基础设施的支持，阿里云是中国最大的AI基础设施，并通过自研芯片实现了软硬件的垂直整合，这种优势在模型进入推理时代后更加明显。

阿里巴巴正将这些能力整合，打造一台全新的“超级AI计算机”——一个集成了顶尖基础设施、顶级模型和自研定制芯片的统一技术体系。软硬件的协同创新，可以为开发者和客户提供最高效、最好用的AI云服务，成为AI时代的“水电煤”。

无论从哪个角度来看，AI都处于发展周期的开端，一个万物皆智能、超级智能涌现的时代即将开启，模型能力、应用场景、云计算、芯片算力都将迎来指数级增长。

在这样的时代浪潮下，阿里将如何发展，又将引领中国AI产业走向何方，这是一件有趣、也令人兴奋的事情。