今年是阿里云栖大会 10 周年，也是我第三次现场参会。
云栖大会是全球技术的风向标，每年都会给我一些新的思考，但今年，阿里巴巴的新帅吴泳铭，带来的不只是思考，准确点说，是一份 AI 未来预告。
过去一年，在 OpenAI 等巨头的引领下，我们几乎都把 AGI（通用人工智能）当成了最终的“罗马”。
但吴泳铭的观点，把望远镜看得更远了一些...
他认为，AI 的发展速度已经超越了所有人的想象，我们不应只盯着山腰的风景，现场抛出这么一句话：
AGI只是起点，超级人工智能ASI才是终极目标。
而且，是全面超越人类的 ASI。
你相信 AI 会超越人类吗？
先别慌，我们先说说 ASI 是什么？
大家应该都知道 ChatGPT、Deepseek 这些吧，它们叫 AGI（通用人工智能），能聊天、写代码、画图。但在阿里吴泳铭眼里，这些都只是"起点"。
真正的 ASI 是什么概念？
现场吴泳铭描绘了一幅让人脊背发凉的画面：ASI 将创造出一批"超级科学家"和"全栈超级工程师"，它们能以"难以想象的速度"解决人类搞不定的问题——攻克癌症、发明新材料、解决气候危机，甚至实现星际旅行。
这么说，还是有点飘渺，我也很好奇为什么吴老师这样说，于是我就拿小本本记下来了，通往 ASI 之路的三级之路，每个阶段都有很明确的特征：
第一阶段：智能涌现（学习人）
特征：AI 通过学习人类数字化的全部知识，具备了泛化智能
现状：基本完成，通义千问、GPT-4 都是这个阶段的代表
第二阶段：自主行动（辅助人）
特征：AI 掌握 Tool Use 和编程能力，开始在真实世界中行动
现状：我们就在这个阶段，AI 开始用工具、写代码、解决实际问题
第三阶段：自我迭代（超越人）
特征：AI 直接从物理世界获取原始数据，实现自主学习和进化
现状：还没到，但这是最终目标
第三阶段才是真正的革命，是通往 ASI 最关键的一步跃迁。
这里是我的小本本记得做多的一步。现场说了一个非常形象的例子：
现在汽车 CEO 要设计新车，需要无数次用户调研和内部讨论。但如果 ASI 能直接连接这款汽车的所有数据，它创造出的下一代汽车会远远超过通过头脑风暴设计出来的产品。
为啥直接连接汽车设计出来的更好？
因为目前 AI 之所以在内容、数学和编程上很强，是因为这些领域的知识是人类 100% 定义好的“纯净数据”，是人类总结、归纳、甚至有偏见的“二手知识”。
要实现这次“超越”，AI 的第一件事是摆脱“二手知识”，直接从物理世界学习。
我强烈认同！只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能真的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。
第二件事是 AI 必须获得自我进化的闭环能力。
AI 需要强大到能为自己搭建训练 infra、优化数据流程、升级模型架构，形成一个完美的“自主学习”（Self-learning）闭环。
每一次与真实世界的交互，都是一次微调；每一次结果的反馈，都是一次参数优化。
这就是强化学习的本质，也是各大厂商都在迭代的技术方向之一，此处可以看我们之前的推文。
完成上面两件事，就是 AI 才算是跨过"奇点"，那么至此，人类社会就按下了加速键。
所以，接下来吴老师提出了两个判断，也就是开头我用的一个词：AI 未来预告。
如果你是一名刚刚踏入计算机领域的学生，会颠覆你对计算机的认知。
第一个判断：大模型，就是下一代的操作系统 (OS)
吴泳铭认为，我们今天所熟悉的 Windows、iOS、Android 的地位，未来将被大模型所替代。
我下意识看了下自己的 MacBook。难道这玩意儿真的要被淘汰了？
按吴泳铭的说法，未来你不需要安装各种 APP，只要用自然语言对话，大模型就能帮你搞定一切。自然语言就是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件。
未来的所有软件、硬件和服务，都会像插件一样连接到大模型这个“中枢”上，由它来统一调度，响应我们的需求：
自然语言 = 新的编程语言Agent Context (上下文) = 新的内存 (Memory)
为什么？
因为当自然语言成为代码，意味着创造软件的门槛被无限降低。过去，只有几千万专业工程师能开发商业软件；未来，数以亿计的普通用户，只需要用自己的母语下达指令，就能创造出满足个性化需求的 Agent。
这就是大模型将会吞噬软件。
第二个判断：超级 AI 云，就是下一代的计算机
这个更狠。按吴泳铭的逻辑，既然大模型是新 OS，那什么是新"计算机"？答案是超级 AI 云。
这个逻辑非常清晰，我也很认同。
他同时给出了未来的预测：
每个人未来都会有几十上百个Agent，24小时干活。
这将产生对计算资源的“恐怖”需求。按照预测：“2032 年数据中心能耗要比 2022 年提升 10 倍”。
听到这里我明白了，怪不得要砸 3800 亿搞 AI Infra 建设计划。
这种需要稠密算力、高效网络和超大集群的全新范式，只有“超级 AI 云”才能承载。
要么是吴泳铭看到了我们看不到的未来，要么就是...算了，不敢想。
吴老师绘制的通往 ASI 的宏大叙事蓝图，阿里手中有哪些王牌可打呢？
首先亮出的第一张王牌，就是以通义千问为核心的开源模型矩阵：一张我相信所有 AI 开发者都无法忽视的王牌。
说句心里话，现在搞 AI 开发的，谁还没上手配置过 Qwen 呢？
目前通义千问已开源 300 多款模型，全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个。
“开源”这一选择，直接让它坐稳“AI 时代的 Android”称号。
除了核心的模型能力，配套的开发全流程组合拳也有：
用于模型定制与优化的一站式服务平台——阿里云百炼平台
专门用于 Agent 丝滑运行的环境 AgentBay
Coding 的开发者套件灵码/Qoder
藏在水面之下、更硬核的第三张牌—阿里的 AI 基础设施。
吴泳铭在现场特别强调，阿里云目前运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到“软硬件垂直整合”的云平台。
从自研的计算芯片、网络架构到核心存储系统，阿里正在把最底层的“地基”全部牢牢掌握在自己手里。
走出云栖大会的会场，杭州带着草香味的风吹在脸上，我脑子里还在反复回响着吴泳铭描绘的那个通往 ASI 的未来。
讲真，作为一名从业者，我已经很少再为单纯的概念炒作而激动。
但次，我感受到了一种久违的笃定—校准了我对 AI 终局的想象，更让我清晰地看到了行业竞争的真实底牌。
这张底牌就是：
未来衡量一个玩家实力的，不再仅仅是某个模型的参数量，而是你能调动多大规模的“电力”（Token），以及你是否拥有从“发电厂”（自研芯片）到“电网”（AI 云），再到“电器”（开发者生态）的全产业链能力。
这才是吴泳铭这场演讲背后的，阿里的宣言。从发布会后，阿里的股价飙升了 7%，是最近四年最高的记录。
吴泳铭是 23 年 9 月执掌阿里，到现在正好 700 多天，也就这短短 700 多天，阿里焕然一新，All in AI 从设想蓝图变成了坚定、可信、值的憧憬的落地实践，
看看阿里会在这条路上蹚出怎样一条路，而 AI 的下半场，绝对比我们想象的更加颠覆。
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