作者 ｜ 华卫

9 月 19 日，阿里云 CTO 周靖人发布通义千问新一代开源模型 Qwen2.5，涵盖多个尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型。每个尺寸都有基础版本、指令跟随版本、量化版本，总计上架 100 多个模型。截至 2024 年 9 月中旬，通义千问开源模型累计下载量已突破 4000 万，成为仅次于 Llama 的世界级模型群。

“人们对新技术革命，往往对短期高估，又对长期低估，但它会在你的怀疑中成长，在你在迟疑中错过大趋势。”

当日，在刚刚开幕的阿里 2024 云栖大会上，阿里巴巴集团 CEO、阿里云智能集团董事长兼 CEO 吴泳铭发表主题演讲，分享了对 AGI 变革趋势、生成式 AI 的应用巨变和 AI 算力发展的最新观点。

他认为，过去 22 个月，AI 发展的速度超过任何历史时期，但我们依然还处于 AGI 变革的早期。下一阶段，全世界先进模型的投入门槛是几十亿、几百亿美金级别。

吴泳铭表示，生成式 AI 最大的想象力，绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级 app，而是接管数字世界，改变物理世界。并且，他预测道，机器人将是下一个迎来巨变的行业，未来所有能移动的物体都会变成智能机器人。

算力方面，吴泳铭指出，过去一年，阿里云投资新建了大量的 AI 算力，但还是远远不能满足客户的旺盛需求。未来几乎所有的软硬件都会具备推理能力，它们的计算内核将变成 GPU AI 算力为主、CPU 传统计算为辅的计算模式。

以下为演讲全文（在不改变原意上有删减）：

在刚刚过去的夏天，阿里云全面支撑巴黎奥运会实现了历史性突破，云计算首次超越卫星，成为奥运主要转播方式。AI 也首次广泛应用于奥运会。今天，云栖大会的焦点也是 AI。我主要分享三点内容：

大模型发展远超摩尔定律

第一，过去 22 个月，AI 发展的速度超过任何历史时期，但我们现在依然还处于 AGI 变革的早期阶段。

大模型技术快速迭代，技术可用性大幅提升。大模型已经具备了文本、语音、视觉的多模态能力，能够开始完成复杂指令。去年，大模型还只能帮助程序员写简单的代码，今天已经能直接理解需求，完成复杂的编程任务。去年，大模型的数学能力还只有中学生水平，今天已达到国际奥赛金牌水平，并在物理、化学、生物等多方面学科接近博士水平。

同时，模型推理成本指数级下降，已经远远超过摩尔定律。一年来，通义千问 API 在阿里云百炼上的调用价格下降了 97%，百万 Tokens 调用花费最低已经降到了 5 毛钱。推理成本是应用爆发的关键问题，阿里云会努力把成本继续降下去。

开源生态蓬勃发展。今年 6 月，通义千问开源 Qwen2，迅速登顶 Huggingface 的全球开源模型排行榜。在 Huggingface 上，Qwen 的原生和衍生模型接近 5 万个，排名全球第二。阿里云魔搭社区上有超过 1 万个模型、服务了超过 690 万开发者。

这一切才刚刚开始，要实现真正的 AGI，下一代模型需要具备更大规模、更通用、更泛化的知识体系，同时也将具备更复杂更多层次的逻辑推理能力。全世界先进模型竞争的投入门槛，将达到数十亿、数百亿美金的级别。AI 具备创造能力、帮助人类解决复杂问题的路径清晰可见，也打开了 AI 在各行业场景中广泛应用的可能性。

生成式 AI 将创造超互联网十倍价值

第二，AI 最大的想象力不在手机屏幕，而是接管数字世界，改变物理世界。

今天很多行业内人士一直在想 AI 最大的应用是什么，可能一直在想手机上有什么 AI 时代创新的超级 APP。但我们认为 AI 最大的想象力绝对不是在手机屏幕上，AI 最大的想象力是在通过渗透数字世界、接管数字世界，并改变物理世界，这才是 AI 最大的想象力。

我们不能只停在移动互联网的视角看未来。生成式 AI 最大的想象力，绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级 app，而是接管数字世界，改变物理世界。

过去三十年，互联网浪潮的本质是连接，互联网连接了人、信息、商业和工厂，通过连接提高了世界的协作效率，创造了巨大的价值，改变了人们的生活方式。但生成式 AI 是通过生产力的供给创造了新的价值，从而为世界创造了更大的内在价值，也就是总体提高了整个世界的生产力水平。这种价值创造，可能是移动互联网连接价值的十倍、几十倍。

我们认为生成式 AI 将逐渐渗透数字世界，并接管数字世界，物理世界的大部分事物都会具备 AI 能力，形成下一代的具备 AI 能力的全新产品，并与云端 AI 驱动的数字世界连接产生协同效应。

很长一段时间，AI 的焦点主要集中在模拟人类的感知能力，比如自然语言理解、语音识别、视觉识别。但是生成式 AI 的崛起，带来了质的飞跃，AI 不再仅仅局限于感知，而是首次展现了思考推理和创造的力量。

生成式 AI 让世界有了一个统一的语言——Token。它可以是任何文字、代码、图像、视频、声音，或者是人类千百年来的思考。AI 模型可以通过对物理世界数据的 Token 化，理解真实世界的方方面面，比如人类行走、奔跑、驾驶车辆、使用工具，绘画、作曲、写作、表达、教学、编程的技巧，甚至是开公司创业。理解之后，AI 就可以模仿人类去执行物理世界的任务。这将带来新的产业革命。

我们看到，汽车行业正在发生这样的变革。之前的自动驾驶技术，是靠人来写算法规则，几十万行代码，仍然无法穷尽所有的驾驶场景。采用“端到端”的大模型技术训练后，AI 模型直接学习海量人类驾驶视觉数据，让汽车具备了超越大部分司机的驾驶能力。

机器人将是下一个迎来巨变的行业。未来，所有能移动的物体都会变成智能机器人。它可以是工厂里的机械臂、工地里的起重机、仓库里的搬运工、救火现场的消防员、包括家庭里的宠物狗、保姆、助理。

未来，工厂里会有很多机器人，在 AI 大模型的指挥下，生产机器人。现在每个城市家庭里有一辆或者两辆车，未来每个家庭可能会有两三个机器人，帮助人们提升生活当中的效率。

可以想见，AI 驱动的数字世界连接着具备 AI 能力的物理世界，将会大幅提升整个世界的生产力，对物理世界的运行效率产生革命性的影响。

GPU AI 算力将改写所有应用

第三，AI 计算正在加速演进，成为计算体系的主导。

无论是我们看到端侧的计算，还是云端的世界，这都是一个非常明显的趋势。生成式 AI 对数字世界和物理世界的重构，将带来计算架构的根本性变化。过去几十年，CPU 主导的计算体系，正在加速向 GPU 主导的 AI 计算体系转移。未来几乎所有的软硬件都会具备推理能力，它们的计算内核将变成 GPU AI 算力为主、CPU 传统计算为辅的计算模式。

我们看到，在新增算力市场上，超过 50%的新需求由 AI 驱动产生，AI 算力需求已经占据主流地位。这一趋势还会持续扩大。过去一年，阿里云投资新建了大量的 AI 算力，但还是远远不能满足客户的旺盛需求。

今天我们接触到的所有客户、所有开发者、所有 CTO，几乎都在用 AI 重构自己的产品。大量新增需求正在由 GPU 算力驱动，大量存量应用也在用 GPU 重新改写。在汽车、生物医药、工业仿真、气象预测、教育、企业软件、移动 APP、游戏等行业，AI 计算正在加速渗透。在各行各业，看不见的新产业革命正在悄然演进。

所有行业，都需要性能更强、规模更大、更适应 AI 需求的基础设施。

阿里云正在以前所未有的强度投入 AI 技术研发和基础设施建设。我们的单网络集群已拓展至十万卡级别，正在从芯片、服务器、网络、存储到散热、供电、数据中心等方方面面，重新打造面向未来的 AI 先进基础设施。

从历史经验来看，人们对新技术革命，往往对短期高估，又对长期低估。因为在新技术应用早期，渗透率还比较低，人们经验没有发生过此类事件，大部分人的本能会产生怀疑，这很正常。但新技术革命会在人们的怀疑中成长，让很多人在迟疑中错过。