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阿里云刘伟光:做智能体化的云,建设中国的AI工厂

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来源:市场资讯

(来源:贝壳财经)

当一名旅客抵达杭州萧山机场,在走出机场的路上,能看到最明显、数量最多的广告牌就是写有“AI就用阿里云”的巨幅广告。这一广告词在北上深杭的机场亮相已久,但在当前的智能体时代,其含义有了新的变化。

5月20日,在杭州西湖湖畔举行的2026阿里云峰会上,阿里云副总裁刘伟光、CTO李飞飞等一众高管在演讲中表明了阿里云当前重点发力的方向——这家云厂商决定抓住智能体时代的浪潮,打造“最Agent(智能体)化的一朵云”。具体产品表现上,其发布了千问云这一秉持对Agent友好设计理念的产品,更新Qwen模型至3.7-Max并强调了Agent能力,还在硬件层面推出了训推一体的AI芯片真武M890。但这一切都围绕着三个字“智能体”。

值得注意的是,大会上,MiniMax、Kimi、阶跃星辰、智谱等AI大模型明星企业的管理层悉数到场,展示了阿里云生态的“朋友圈”。

阿里云要从服务人到服务智能体

新京报贝壳财经记者注意到,大会主论坛上午场所有发言的峰会嘉宾,全都提到了同一个词:智能体。譬如阿里云副总裁刘伟光的演讲题目是“Transform to Agentic Era(迈入智能体的时代)”,阿里云CTO李飞飞的演讲题目是“智能体化的云:创造token(词元),成就智能体”。

“过去模型服务平台为人服务,未来用模型的主力将是智能体。”刘伟光说,他介绍了阿里云专门为智能体打造的AI产品官网“千问云”,并强调,千问云“正在全面重构模型服务平台,为开发者和智能体提供更友好的体验”。值得注意的是,在这句话里,智能体被摆到了和开发者一样的“客户”的位置。

新京报贝壳财经记者发现,千问云的产品特性很好地解释了何为“为智能体服务”。例如,将模型服务链路全面Skill和CLI化。Skill将模型选型、模型调用、认证配置、用量查询等完整链路能力封装,用户无需编写任何代码,Agent即可动态路由不同模型;CLI则可覆盖登录认证、模型查询、模型调用、用量查询和环境诊断等能力,可直接通过脚本或命令行自动化完成所有模型服务的工作流。

不过,做服务智能体的云,这一转变也并非易事。李飞飞表示,“从智能体的突发负载来看,实际上从小龙虾(OpenClaw)快速地流行起来以后,我们发现智能体运行的工作负载非常复杂,对我们云设施提出了非常大的要求。”他具体提出了六个方向的挑战,包括沙箱隔离、复杂任务并发、智能体身份认证等。

“2023年、2024年,我们是AI Native Cloud(AI原生云),专注于模型训练与推理,提供弹性、高效的算力调度,支撑大模型的生产迭代。而在Agent Native Cloud、Agentic Cloud(智能体原生云),我们面向的方向有很大的改变,面向智能体运行时,提供沙箱、AI网关、记忆管理、安全防护、编排与治理等关键能力,为Agent的稳定运行保驾护航。”刘伟光说。

智能体化已“全线就绪”,AI工厂雏形初现

新京报贝壳财经记者注意到,在强调“智能体原生云”方向的同时,阿里云也在硬件端和模型端两翼进行了革新。

在硬件端,基于平头哥新一代AI芯片真武M890的128卡超节点服务器发布,其搭载了互联芯片ICN Switch 1.0,通信时延低至百纳秒级,可让128张AI芯片组成一台计算机,满足Agentic时代的并发推理和大模型训练需求。

阿里云还公布了这一国产芯片和国产大模型的“联动”。

在模型端,新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max在第三方机构Arena全球大模型盲测总榜中分数位列国产模型第一。其特别面向智能体进行了全新设计,实现了编程、推理等核心能力的持续突破,阿里巴巴集团通义大模型事业部负责人周靖人称,Qwen3.7-Max在训练时从未接触过真武M890芯片,但“仅凭一份任务说明,没有人类干预、纠错,它工作了35小时,自我迭代、调优,交出了一套代码”。

“其实AI时代本质上是一场计算范式的革命,今天的AI特别像新型制造业,要获得AI收入,我们必须同时建设两个工厂:AI训练工厂和AI推理工厂。阿里云今天是中国唯一从底层芯片到Agentic Cloud(智能体化的云)到全模态模型矩阵,再到模型服务平台和Agentic(智能体化)应用,完整打通五层全栈的云厂商和AI厂商,我们正在建设的就是中国的AI工厂。”刘伟光说。

新京报贝壳财经记者 罗亦丹

编辑 岳彩周

校对 杨许丽

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