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阿里云栖大会：玄武V900芯片与10万亿参数蓝图

在 2026 云栖大会上，阿里 CEO 吴泳铭发布自研 AI 芯片玄武 V900，称其为中国最强芯片、单集群可扩至 50 万卡，同时公布训练 10 万亿参数模型、机器智能千倍扩展的战略路线图。

2026-09-22 ~ 2026-09-22 · 2 集 · 9 条

第 1 集 · 阿里发布最强 AI 芯片玄武 V900，并计划训练 5-10 万亿参数模型(2026-09-22,4 条)

在 2026 云栖大会上，阿里巴巴 CEO 吴泳铭发布自研 AI 芯片玄武 V900，称其为中国最强 AI 芯片，单集群可扩展至 50 万卡。据路透社及爆料，阿里还计划训练参数规模达 5 万亿至 10 万亿的 Qwen 未来模型，以人工超级智能为目标，Qwen 4 已在训练中，显示其在算力与模型两条线上同时大幅加码。

第 2 集 · 阿里云栖大会：Qwen 冲刺 10 万亿参数，机器智能瞄准千倍扩展(2026-09-22,5 条)

2026 年 9 月 22 日，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭在杭州云栖大会（Apsara Conference 2026）上发布面向「机器智能时代」的战略路线图，核心判断是：当前机器思考能力尚不足人类的 3%，机器智能存在扩展至人类能力 1000 倍的巨大空间。路透社等多方转述均确认了这一表述。

已确认

  • 模型：阿里计划训练参数规模 5 万亿至 10 万亿的新 Qwen 模型，规模远超当前主流模型（m2、m5 转引路透社报道）。
  • RSI：Qwen 团队正在探索递归式自我改进（RSI），让模型根据真实任务反馈自己发现短板、设计实验、构造数据后继续训练（m2、m4）。
  • 基础设施：阿里同步布局自研芯片，并规划到 2032 年建成 20GW 数据中心（m3、m4），形成模型—芯片—算力的全栈投入。
  • 多位发帖者（m4、m3）将其概括为阿里在三条线上「全栈押注」，押注超大规模模型路线。

为什么重要

  • 5–10 万亿参数若落地，将是当前主流模型数倍以上的规模，代表「大力出奇迹」路线的延续，也与业界部分转向小模型、推理优化的趋势形成对照，其训练成本与实际效果值得持续关注。
  • RSI 意味着模型训练范式可能从人工构造数据转向模型自我发现与自我迭代，若可行将大幅改变能力增长曲线。
  • 自研芯片与 20GW 数据中心规划显示阿里试图掌控算力底层，这对中国 AI 基础设施格局影响深远。