每經(jīng)編輯｜張錦河    

9月24日，在杭州召開的云棲大會(huì)上，阿里巴巴集團(tuán)CEO、阿里云智能集團(tuán)董事長兼CEO吳泳銘發(fā)表主旨演講。他認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)通用人工智能AGI已是確定性事件，但這只是起點(diǎn)，終極目標(biāo)是發(fā)展出能自我迭代、全面超越人類的超級人工智能ASI。

吳泳銘首次系統(tǒng)闡述了通往ASI的演進(jìn)路線，具體分為三個(gè)階段：“智能涌現(xiàn)”，AI通過學(xué)習(xí)海量人類知識(shí)具備泛化智能；“自主行動(dòng)”，AI掌握工具使用和編程能力以“輔助人”，是行業(yè)當(dāng)前所處的階段；“自我迭代”，AI通過連接物理世界并實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)，最終實(shí)現(xiàn)“超越人”。

吳泳銘表示，阿里巴巴正在積極推進(jìn)三年3800億的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)計(jì)劃，并將會(huì)持續(xù)追加更大的投入。根據(jù)遠(yuǎn)期規(guī)劃，為了迎接ASI時(shí)代的到來，對比2022年這個(gè)GenAI的元年，2032年阿里云全球數(shù)據(jù)中心的能耗規(guī)模將提升10倍。

此外，在云棲大會(huì)上，阿里巴巴正式宣布與英偉達(dá)開展Physical AI合作。合作覆蓋了Physical AI的實(shí)踐的各個(gè)方面，包括數(shù)據(jù)的合成處理，模型的訓(xùn)練，環(huán)境仿真強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及模型驗(yàn)證測試等。

市場方面，阿里巴巴港股股價(jià)24日一路走高，截至發(fā)稿前上漲9.16%，市值增長約2784億港元（約合人民幣2549億元）。

吳泳銘：AGI的目標(biāo)是將人類從80%的日常工作中解放出來

吳泳銘稱，最近的三年，我們已經(jīng)清晰地感受到它的速度。幾年時(shí)間，AI的智力從一個(gè)高中生迅速提升到博士生的水平，還能拿到國際IMO的金牌。AI Chatbot是人類有史以來用戶滲透率最快的功能。AI 的行業(yè)滲透速度超過歷史上所有技術(shù)。Tokens 的消耗速度兩三個(gè)月就翻一番。最近一年，全球AI行業(yè)的投資總額已經(jīng)超過4000億美元，未來5年全球AI的累計(jì)投入將超過4萬億美元，這是歷史上最大的算力和研發(fā)投入，必然將會(huì)加速催生更強(qiáng)大的模型，加速AI應(yīng)用的滲透。

實(shí)現(xiàn)AGI——一個(gè)具備人類通用認(rèn)知能力的智能系統(tǒng)，現(xiàn)在看來已成為確定性事件。然而，AGI并非AI發(fā)展的終點(diǎn)，而是全新的起點(diǎn)。AI不會(huì)止步于AGI，它將邁向超越人類智能、能夠自我迭代進(jìn)化的超級人工智能（ASI）。

AGI的目標(biāo)是將人類從80%的日常工作中解放出來，讓我們專注于創(chuàng)造與探索。而ASI作為全面超越人類智能的系統(tǒng)，將可能創(chuàng)造出一批“超級科學(xué)家”和"全棧超級工程師"。ASI將以難以想象的速度，解決現(xiàn)在未被解決的科學(xué)和工程問題，比如攻克醫(yī)學(xué)難題、發(fā)明新材料、解決可持續(xù)能源和氣候問題，甚至星際旅行等等。ASI將以指數(shù)級的速度推動(dòng)科技的飛躍，引領(lǐng)我們進(jìn)入一個(gè)前所未有的智能時(shí)代。

吳泳銘：通往ASI之路將經(jīng)歷三個(gè)階段

吳泳銘稱，我們認(rèn)為，通往ASI之路將經(jīng)歷三個(gè)階段：

第一階段是“智能涌現(xiàn)”，特征是“學(xué)習(xí)人”。過去幾十年的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，為智能涌現(xiàn)提供了基礎(chǔ)。互聯(lián)網(wǎng)將人類歷史上幾乎所有的知識(shí)都數(shù)字化了。這些語言文字承載的信息，代表了人類知識(shí)的全集?；诖?，大模型首先通過理解全世界的知識(shí)集合，具備了泛化的智能能力，涌現(xiàn)出通用對話能力，可以理解人類的意圖，解答人類的問題，并逐漸發(fā)展出思考多步問題的推理能力。現(xiàn)在，我們看到AI已經(jīng)逼近人類各學(xué)科測試的頂級水平，比如國際數(shù)學(xué)奧賽的金牌水平。AI逐漸具備了進(jìn)入真實(shí)世界、解決真實(shí)問題、創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值的可能性。這是過去幾年的主線。

第二個(gè)階段是“自主行動(dòng)”，特征是“輔助人”。這個(gè)階段，AI不再局限于語言交流，而是具備了在真實(shí)世界中行動(dòng)的能力。AI可以在人類的目標(biāo)設(shè)定下，拆解復(fù)雜任務(wù)，使用和制作工具，自主完成與數(shù)字世界和物理世界的交互，對真實(shí)世界產(chǎn)生巨大影響。這正是我們當(dāng)下所處的階段。

實(shí)現(xiàn)這一跨越的關(guān)鍵，首先是大模型具備了Tool Use能力，有能力連接所有數(shù)字化工具，完成真實(shí)世界任務(wù)。人類加速進(jìn)化的起點(diǎn)是開始創(chuàng)造和使用工具，現(xiàn)在大模型也具備了使用工具的能力。通過Tool Use，AI可以像人一樣調(diào)用外部軟件、接口和物理設(shè)備，執(zhí)行復(fù)雜的真實(shí)世界任務(wù)。這個(gè)階段，由于AI能夠輔助人類極大提高生產(chǎn)力，它將快速的滲透到物流、制造、軟件、商業(yè)、生物醫(yī)療、金融、科研等幾乎所有行業(yè)領(lǐng)域。

隨后AI將進(jìn)入第三個(gè)階段——“自我迭代”，特征是“超越人”。這個(gè)階段有兩個(gè)關(guān)鍵要素：

第一、 AI連接了真實(shí)世界的全量原始數(shù)據(jù)

目前AI的進(jìn)步最快的領(lǐng)域是內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)學(xué)和Coding領(lǐng)域。我們看到這三個(gè)領(lǐng)域有明顯的特征。這些領(lǐng)域的知識(shí)100%是人類定義和創(chuàng)造的，都在文字里，AI可以100%理解原始數(shù)據(jù)。但是對于其他領(lǐng)域和更廣泛的物理世界，今天的AI接觸到的更多是人類歸納之后的知識(shí)，缺乏廣泛的、與物理世界交互的原始數(shù)據(jù)。這些信息是有局限的。AI要實(shí)現(xiàn)超越人類的突破，就需要直接從物理世界獲取更全面、更原始的數(shù)據(jù)。

舉一個(gè)簡單的例子，比如一家汽車公司的CEO要迭代明年的產(chǎn)品，大概率會(huì)通過無數(shù)次的用戶調(diào)研或者內(nèi)部的討論來決定下一款汽車將要具備什么樣的功能，與競對相比要實(shí)現(xiàn)哪些方面的長板，保留什么方面的能力。現(xiàn)在AI要去做還是很難的，核心點(diǎn)在于它所獲得的數(shù)據(jù)和信息，全都是調(diào)研來的二手?jǐn)?shù)據(jù)。如果有一天AI有機(jī)會(huì)，能夠連接這款汽車的所有的資料和數(shù)據(jù)，它創(chuàng)造出來的下一款汽車會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過通過無數(shù)次頭腦風(fēng)暴所創(chuàng)作出來的。這只是人類世界當(dāng)中的一個(gè)例子，更何況更復(fù)雜的物理世界，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是通過人類知識(shí)歸納就能夠讓AI理解的。

第二、Self-learning自主學(xué)習(xí)

隨著AI滲透更多的物理世界場景，理解更多物理世界的數(shù)據(jù)，AI 模型和agent能力也會(huì)越來越強(qiáng)，有機(jī)會(huì)為自己模型的升級迭代搭建訓(xùn)練infra、優(yōu)化數(shù)據(jù)流程和升級模型架構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn) Self learning。這會(huì)是AI發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)刻。

吳永洺：大模型是下一代的操作系統(tǒng)

吳泳銘表示，我們的第一個(gè)判斷是：大模型是下一代的操作系統(tǒng)。我們認(rèn)為大模型代表的技術(shù)平臺(tái)將會(huì)替代現(xiàn)在OS的地位，成為下一代的操作系統(tǒng)。未來，幾乎所有鏈接真實(shí)世界的工具接口都將與大模型進(jìn)行鏈接，所有用戶需求和行業(yè)應(yīng)用將會(huì)通過大模型相關(guān)工具執(zhí)行任務(wù)，LLM將會(huì)是承載用戶、軟件 與 AI計(jì)算資源交互調(diào)度的中間層，成為AI時(shí)代的OS。來做一些簡單的類比：自然語言是AI時(shí)代的編程語言，Agent就是新的軟件，Context是新的Memory，大模型通過MCP這樣的接口，連接各類Tools和Agent類似PC時(shí)代的總線接口，Agent之間又通過A2A這樣的協(xié)議完成多Agent協(xié)作類似軟件之間的API接口。

大模型將會(huì)吞噬軟件。大模型作為下一代的操作系統(tǒng)，將允許任何人用自然語言，創(chuàng)造無限多的應(yīng)用。未來幾乎所有與計(jì)算世界打交道的軟件可能都是由大模型產(chǎn)生的Agent，而不是現(xiàn)在的商業(yè)軟件。潛在的開發(fā)者將從幾千萬變成數(shù)億規(guī)模。以前由于軟件開發(fā)的成本問題，只有少量高價(jià)值場景才會(huì)被工程師開發(fā)出來變成商業(yè)化的軟件系統(tǒng)。未來所有終端用戶都可以通過大模型這樣的工具來滿足自己的需求。

正是基于這個(gè)判斷，我們做了一個(gè)戰(zhàn)略選擇：通義千問選擇開放路線，打造AI時(shí)代的Android。我們認(rèn)為在LLM時(shí)代，開源模型創(chuàng)造的價(jià)值和能滲透的場景，會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于閉源模型。我們堅(jiān)定選擇開源，就是為了全力支持開發(fā)者生態(tài)，與全球所有開發(fā)者一起探索AI應(yīng)用的無限可能。

我們的第二個(gè)判斷：超級AI 云是下一代的計(jì)算機(jī)。

大模型是運(yùn)行于 AI Cloud之上新的OS。這個(gè)OS可以滿足任何人的需求。每個(gè)人都將擁有幾十甚至上百個(gè)Agent，這些Agent 24小時(shí)不間斷地工作和協(xié)同，需要海量的計(jì)算資源。

數(shù)據(jù)中心內(nèi)的計(jì)算范式也在發(fā)生革命性改變，從CPU為核心的傳統(tǒng)計(jì)算，正在加速轉(zhuǎn)變?yōu)橐?GPU為核心的 AI 計(jì)算。新的AI計(jì)算范式需要更稠密的算力、更高效的網(wǎng)絡(luò)、更大的集群規(guī)模。

這一切都需要充足的能源、全棧的技術(shù)、數(shù)百萬計(jì)的GPU和CPU，協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、芯片、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫高效運(yùn)作，并且24 小時(shí)處理全世界各地的需求。這需要超大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施和全棧的技術(shù)積累，只有超級AI云才能夠承載這樣的海量需求。未來，全世界可能只會(huì)有5-6個(gè)超級云計(jì)算平臺(tái)。

在這個(gè)新時(shí)代，AI將會(huì)替代能源的地位，成為最重要的商品，驅(qū)動(dòng)千行百業(yè)每天的工作。絕大部分AI能力將以Token的形式在云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生和輸送。Token就是未來的電。在這個(gè)嶄新的時(shí)代，阿里云的定位是全棧人工智能服務(wù)商，提供世界領(lǐng)先的智能能力和遍布全球的AI云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，向全球各地提供開發(fā)者生態(tài)友好的AI服務(wù)。

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