數字人的新革命，BAT的“沖高”戰場
來源：劉曠ChatGPT橫空出世，讓人們看到了數字人的另一種可能，將ChatGPT與虛擬數字人融合，研發出更加智能化、擬人化的虛擬數字人成為數字人廠商的新命題、新方向。2月份，嶺南股份
在近期舉辦的一場行業峰會上，阿里巴巴集團首席執行官兼阿里云智能集團董事長吳泳銘發表了關于人工智能未來發展的深度演講。他明確指出，實現通用人工智能（AGI）已非理論假設，而是正在成為現實，但這僅僅是技術演進的一個起點，終極目標在于構建具備自我迭代能力的超級人工智能（ASI）。
吳泳銘描繪了AGI的愿景：通過技術手段將人類從重復性勞動中解放，使人類能夠專注于創造性思維與探索未知。而ASI則被定義為全面超越人類智能的系統，它不僅能夠解決醫學難題、開發新材料、應對能源危機與氣候變化，甚至可能推動星際旅行等前沿領域的發展，以指數級速度引領人類進入全新的智能時代。
通往ASI的路徑被劃分為三個關鍵階段。第一階段為“智能涌現”，其核心特征是“學習人類”。得益于互聯網對知識的數字化整合，大模型通過吸收全球知識，逐漸展現出通用對話與多步推理能力，目前已在多個學科測試中接近人類頂尖水平，為解決實際問題奠定了基礎。
第二階段聚焦于“自主行動”，強調AI從語言交互向真實世界操作的跨越。這一階段，AI不僅具備理解人類意圖的能力，還能通過工具使用（Tool Use）與編碼能力（Coding）在數字與物理世界中自主完成任務。例如，AI可調用外部軟件、接口及物理設備，執行復雜任務；同時，通過提升編碼能力，AI能解決更復雜、長周期的問題，甚至像工程師團隊一樣自主完成編碼與測試。這一階段，AI將深度滲透至物流、制造、醫療、金融等多個行業，顯著提升生產力。
第三階段為“自我迭代”，其標志是AI超越人類智能。這一階段需滿足兩個條件：一是AI能夠直接獲取物理世界的全量原始數據，而非僅依賴人類歸納后的知識；二是AI具備自主學習（Self-learning）能力，通過與真實世界的持續交互，優化模型架構、修正偏差，實現自我進化。例如，自動駕駛領域從基于規則的方法轉向端到端訓練，直接從原始數據中學習，顯著提升了性能。吳泳銘強調，只有讓AI與物理世界深度互動，才能發現超越人類認知的規律，創造出更強大的智能。
基于上述判斷，阿里巴巴提出了兩大戰略方向。首先，大模型將成為下一代操作系統，替代傳統OS的地位。未來，幾乎所有連接真實世界的工具接口都將與大模型鏈接，用戶需求與行業應用將通過大模型相關工具執行任務。大模型作為中間層，將承載用戶、軟件與AI計算資源的交互調度，成為AI時代的OS。大模型將“吞噬”軟件，允許任何人用自然語言創造無限多的應用，潛在開發者規模將從幾千萬擴展至數億。模型部署方式也將多樣化，運行在所有計算設備中，具備持久記憶與端云聯動能力。
為此，通義千問選擇了開放路線，旨在打造AI時代的Android。通過開源模型，阿里巴巴希望支持開發者生態，與全球開發者共同探索AI應用的無限可能。截至目前，通義千問已開源300多款模型，覆蓋全模態、全尺寸，全球下載量超6億次，衍生模型超17萬個，成為全球最受歡迎的開源模型矩陣。
阿里巴巴的第二個判斷是，超級AI云將成為下一代計算機。大模型運行于AI Cloud之上，滿足海量計算需求。數據中心計算范式正從CPU為核心轉向GPU為核心的AI計算，需要更稠密的算力、更高效的網絡與更大的集群規模。這要求超大規模的基礎設施與全棧技術積累，只有超級AI云能夠承載。未來，全球可能僅存在5-6個超級云計算平臺，AI將成為最重要的商品，以Token的形式在云計算網絡上產生與輸送。
作為全棧人工智能服務商，阿里云提供世界領先的智能能力與遍布全球的AI云計算網絡。其大模型通義千問覆蓋全模態、全尺寸，是全球第一的開源模型矩陣；一站式模型服務平臺百煉支持模型定制化與Agent快速開發；同時，阿里云運營著中國第一、全球領先的AI基礎設施與云計算網絡，自研核心存儲系統、網絡架構與計算芯片，構成大型計算集群的堅實底座。目前，阿里云正全力打造全新的AI超級計算機，協同基礎架構設計與模型架構創新，確保大模型調用與訓練的最高效率。
面對AI行業遠超預期的發展速度與基礎設施需求，阿里巴巴正在積極推進三年3800億的AI基礎設施建設計劃，并計劃持續追加投入。預計到2032年，阿里云全球數據中心的能耗規模將較2022年提升10倍，以飽和式投入推動AI行業發展，迎接ASI時代的到來。
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