共计 1224 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。
从 GMV 到机器思考总量, 吴泳铭给机器找了一个“马力”。
三百年前, 蒸汽机最早只是在煤矿口抽水 , 没人能预见它会重塑整个工业社会。今天, 阿里 CEO 吴泳铭在云栖大会上抛出一个新概念——“机器思考总量”, 试图为尚未定型的 AI 生产力找一个可计量的“马力”。
📌 导语: 从抽水机到 AI Coding, 历史在押韵
1712 年纽可门蒸汽机热效率仅约 1%, 却在煤矿抽水中存活下来 。吴泳铭把今天的 AI Coding 比作 1882 年的电灯——机器能写代码、做纪要, 但承担的仍是人类已有的工作, 标志性产品尚未出现。
🔍 核心信息: 机器开始有了“工时”概念
- Qwen3.8-Max 在无人干预下连续运行一个多月, 完成 33 轮有效迭代, 自主搭建训练流程、构造数据、定位缺陷。
- 另一项芯片设计实验持续超 60 小时, 调用 EDA 工具超一万次, 将芯片总线模块物理面积减少 42%。
💡 动力先铺开: 芯片、云和 Agent 基础设施
平头哥公布新一代训推一体 AI 芯片真武 V900, 官方称单芯片性能达上一代 M890 的 3 倍 , 计划 2027 年 Q1 量产。超节点架构可将服务器 CPU、互联芯片、智能网卡和存储主控连接成最高 50 万卡规模的单一集群。
📊 影响与看点: 电灯亮了, 工厂还没改变
1882 年爱迪生珍珠街电站最初只点亮约 400 盏灯。 电灯很快让人看见电的用途 , 工厂的变化却慢得多——早期工厂换上大型电动机后, 头顶的传动轴和皮带全部保留, 生产率几乎没有变化。
AI 进入企业也遇到类似门槛。 很多公司把 AI 放进日常办公 , 却很少让它接触合同审批、客户账户、研发发布和财务系统。数据、工具和权限没有接通, 模型只能停留在业务流程之外提供辅助。
阿里展示的路径是: 会议结束后,QwenNote 设备留下现场内容 , 钉钉和 MyContext 补齐上下文,AgentCore 管理执行权限和进度。任务也可以从手机发起, 荣耀 Magic9 系列将成为首批搭载 Qwen Intelligence 的机型。
中国平安披露了一组数据: 日均 Token 用量在不到一年里从约 300 亿增至超过 3000 亿, 算力从 800PF 增至 1500PF。算力增加不到一倍,Token 用量却扩大了十倍。超过 1 亿次 AI 服务在不到半年时间里完成。
🚀 行业观察: 增长单位换了, 公司也会变
截至 2026 年 6 月 30 日的季度, 阿里把云智能集团和平头哥合并为 AI 云与算力服务 。该板块当季收入 484.37 亿元, 同比增长 45%; 资本性支出却达到 676.78 亿元, 同比增长 75%, 自由现金流净流出 446.70 亿元。
这组数字说明: 阿里正在把 AI 从一项横向能力, 变成一套可以单独经营的业务系统 。前者在交易发生后获得收入, 后者需要先把机器造出来, 再等待足够多的工作进入机器。
🧭 总结: 马力留下了, 马匹退出了工厂
如果机器迟迟找不到足够多的工作, 今天提前建设的芯片、数据中心和 Agent 基础设施 , 也会变成利用率、折旧和现金流压力。这可能才是“机器智能”作为一门生意, 和传统互联网生意最不一样的地方。
