在通用人工智能（AGI）的未来仍存不确定性之际，如何理解阿里云提出的超级人工智能（ASI）愿景及其战略布局？本文将深入探讨阿里巴巴集团CEO吴泳铭在云栖大会上阐述的ASI三阶段演进路径，以及阿里云如何通过开源模型与超级AI云构建其商业闭环的战略逻辑。
1、阿里巴巴集团CEO吴泳铭的ASI愿景
9月24日，在杭州云栖大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭发表主旨演讲。他认为，实现通用人工智能（AGI）已是确定性事件，但这仅仅是起点，终极目标是发展出能够自我迭代、全面超越人类的超级人工智能（ASI）。
吴泳铭首次系统阐述了通往ASI的三阶段演进路线：
- 第一阶段：“智能涌现”：AI通过学习海量人类知识，具备泛化智能。
- 第二阶段：“自主行动”：AI掌握工具使用和编程能力，以“辅助人类”，这被视为行业当前所处的阶段。
- 第三阶段：“自我迭代”：AI通过连接物理世界并实现自学习，最终实现“超越人类”。
为实现这一宏伟目标，吴泳铭明确了阿里云的战略路径。作为“全栈人工智能服务商”，阿里云将通过两大核心路径实施AI战略：其一，通义千问坚定开源开放路线，致力于打造“AI时代的Android”；其二，构建作为“下一代计算机”的超级AI云，为全球提供智能算力网络。
为支撑这一愿景，吴泳铭表示阿里巴巴正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并计划持续追加更大投入。根据远期规划，为迎接ASI时代的到来，对比2022年通用人工智能（GenAI）元年，预计到2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。
2、阿里云战略的深层逻辑解析
阿里云历来偏爱宏大叙事，其背后真实逻辑值得深入探讨。
- 阿里云的核心切入点在于看好AI对云计算算力的巨大消耗。其策略是首先做大市场蛋糕，然后从中分得最大份额。
- 为了做大蛋糕，关键在于推动开发者和企业用户真正应用大模型。这要求模型具备更强大的能力，并采取开源策略。通义千问已开源300多个模型，正是出于此原因，但为实现商业转化，阿里巴巴并未将所有最强模型开源。
- 随着大模型应用的普及，对基础设施的需求自然增长，从而扩大了云计算的市场规模。
- 当云计算市场规模扩大后，阿里巴巴通过两方面策略最大化转化率，确保阿里云占据最大份额：
- 通过开源模型培养生态。企业和开发者可免费使用开源的阿里模型，但若需更优质的服务，自然会选择阿里云。
- 投入3800亿进行大规模投资。这带来了规模效应，降低了成本，确保了最优的性价比。
总结而言，阿里云通过开源模型培养生态，并利用云计算规模效应实现利润增长，形成了一个正向循环：
A（开源模型+大规模投资，扩大市场）->
B（生态培养+规模效应，获取最大份额）->
C（最大份额反哺，进一步增强模型+云计算竞争力，推出更强模型）->
A（循环往复，形成飞轮效应）
3、阿里云ASI战略的可行性分析
该战略的可行性如何？以下将进行分析。
可行性方面：
- 当前大模型确实有望带来大规模投资。若大模型相关应用能成功普及，阿里云的逻辑与上一代云计算依靠移动互联网和大数据形成正循环相似，因此有可能形成新的正循环。
争议与待观察点：
- 大模型是否能有效带动长尾场景的数字化转型（例如，门槛是否足够低？）。
- 未来是否正的会 从vide coding 走向 vide working
- 此轮大模型技术浪潮能否真正迈向通用人工智能（AGI），业界仍存在争议，更遑论超级人工智能（ASI）。
若此战略未能成功，对阿里巴巴而言将是灾难性的，正如马云早期提出的新零售战略曾将公司引入歧途一样。
4、未来大模型落地路径的多元性探讨
另一个值得深思的问题是，在吴泳铭的定义和理解中，大模型被认为有可能获取所有原始数据，从而有机会超越人类智慧。这一观点是否具备可靠性？
更可能的情况是，未来大模型将走向两条主要路径：
- 面向2C（消费者）场景： 在可以获取大量数据的场景下，大模型将持续增强智能，并不断扩展其适应范围。
- 面向2B（企业）场景： 数据将成为核心，模型本身可能并非中心。在这种情境下，模型作为操作系统（OS）的说法将难以成立。AI数据操作系统或许才是真正的核心操作系统。
