2026年9月22日，云栖大会在杭州开幕，阿里巴巴集团CEO吴泳铭明确，阿里将围绕AI模型、AI芯片与AI云进行长期战略投入。AI云给出到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW的目标，验证AI基础设施资本开支的中长期上行。
　　模型层面，公司沿基模智能水平、交互能力、商业化同步推进。基模端，大模型RSI软硬件两端同步发力，已初步进入模型训练、推理及芯模协同等环节中；交互端，多模态能力是提升AI交互的关键，以理解与生成一体化的多模态能力将补齐模型感知与交互；商业化层面，千问大模型落地多款智能终端，阿里发布AI手机全栈解决方案QwenIntelligence与随身硬件QwenNote，融合千问办公，加速端侧AI商业化落地。
　　算力层面，阿里实现从单芯片延伸至超节点与大规模集群的全方位布局。1）AI芯片：发布新一代训推一体AI芯片真武V900，单芯片性能是真武M890的3倍，还原生支持FP8、FP4低精度计算，在大幅提升算力密度的同时显著降低推理成本；2）CPU：发布倚天720、倚天730和倚天750多款服务器CPU后续规划，单核性能、CPU与AI芯片的协同效率将持续提升；3）超节点：发布新一代磐久超节点服务器，集成真武V900、ICNSwitch、磐脉智能网卡及镇岳SSD主控芯片，单一AI集群可扩展至50万卡。
　　云层面，围绕Model、Harness、Context三大核心场景，构建AINative Cloud、Agent Native Cloud与Context Engine技术栈。1）AINative Cloud：提升集群利用率与Token分发效率，并缩短模型从开发验证到规模化服务的工程路径；2）Agent Native Cloud：围绕企业级Agent构建，提供Infra、Platform、Desktop三层能力；3）ContextEngine：针对企业端Agent落地缺乏专有语境，围绕“存储—计算处理—上下文工程”，将企业全域数据转化为实时上下文。
　　建议关注：
　　需求端，Coding、AI办公等AI应用场景落地持续放大推理需求，吴泳铭云栖大会表示当前机器思考总量不到人类的3%，未来将达到1000倍以上。供给端，阿里云给出2032年全球数据中心超20GW目标，并确立智能时代基建框架：模型端Scaling与多模态主线确立，芯片端从单芯走向超节点与大规模集群，云端以Agentic Cloud承接商业变现。智能需求中长期增长与供给框架落定，阿里中长期投入方向明确，AI产业链投入确定性抬升，看好产业链景气度持续上行。建议关注：1）模型层：智谱，MiniMax等；2）国产算力：寒武纪、海光信息、天数智芯、壁仞科技、沐曦股份、摩尔线程等。
　　风险提示：技术迭代不及预期风险；经济下行超预期风险；行业竞争加剧风险。