面向Agentic時代，阿里云重構“芯-云-模型-推理”全棧技術體系

5月20日，阿里云在峰會上宣布完成"芯片-云-模型-推理"全棧Agent化升級，同步推出全新AI產品官網"千問云"、搭載自研AI芯片真武M890的超節點服務器，以及最新旗艦模型Qwen3.7-Max。

這是國內云廠商首次圍繞Agent進行全棧產品發布。阿里云資深副總裁劉偉光表示， Agent突破臨界點之后可以24小時不間斷工作，對AI和云的需求無窮無盡。阿里云正在進行全棧技術革新，從底層芯片、Agentic Cloud、模型到推理平臺全面升級，建設中國最大的AI工廠。

更值得注意的信號來自資本市場，上周阿里財報披露，AI模型及應用服務ARR已超過80億元，預計年底突破300億元，消息發布當天阿里股價飆漲8%。這次激進升級之后，Agent驅動的MaaS收入將取代ECS成為阿里云最大的產品線——這意味著阿里云的增長引擎，正在全面切換為以Token為計量單位的AI收入。

這場變化有一個最直觀的注腳：阿里云新推出的"千問云"官網，突出的不是產品列表，也不是控制臺入口，只有一行Agent可讀的代碼指令，意思是“請安裝千問云skills”。云的用戶正在從人變成Agent，而阿里云決定讓整套技術體系為此全面重構。

芯片：基于新一代真武芯片的超節點服務器

在芯片層，阿里云亮出了一張目前國內云廠商中獨一份的牌——覆蓋算力、網絡、存儲的完整自研數據中心芯片矩陣。

峰會上，阿里發布基于新一代AI芯片真武M890的磐久AL128超節點服務器，搭載自研互聯芯片ICN Switch 1.0，可讓128張AI芯片組成一臺計算機，P2P時延低于150ns，主打解決Agent場景下的海量并發推理和大模型訓練需求，目前已上線阿里云百煉，支持Qwen、DeepSeek、Kimi等主流模型。

平頭哥新一代訓推一體AI芯片真武M890首次亮相，規格相當硬核：144GB顯存，片間互聯帶寬800GB/s，性能是上一代真武810E的3倍。

平頭哥同時首次公布了真武系列芯片的路線規劃：未來兩年將陸續推出算力更強的真武V900、真武J900兩代芯片。目前真武系列AI芯片累計出貨56萬片，已服務中國電信、中國一汽、浦發銀行等20多個行業的400多家客戶。

加上自研的倚天系列CPU、磐脈智能網卡、鎮岳存儲主控芯片、ICN Switch互聯芯片，平頭哥的芯片版圖已經從"單點突破"走到了"全面覆蓋"。

平頭哥半導體副總裁高慧表示，Agentic時代，一個Agent在執行任務時可能在毫秒間連續發起數十次模型調用，同時需要CPU、GPU、網絡和存儲等核心部件緊密協同。平頭哥構建全棧自研芯片矩陣，核心就是希望實現算力、網力、存力的系統級協同，讓每一個Agent都能流暢、穩定運行。

全面邁入Agentic Cloud

阿里云還在做一件更底層的事：把云產品本身變成Agent能用的東西。傳統云產品的設計邏輯是面向人的：打開控制臺，看到一堆菜單、配置項、儀表盤，這些視覺化的信息對人很友好，但對Agent毫無意義。

為此，阿里云對云產品進行了Skill化、MCP化和CLI化改造，讓每一個云產品都變成Agent可以"像調函數一樣調用"的標準化能力模塊。

阿里云首席技術官李飛飛認為，傳統云產品的交互邏輯是為人設計的——用戶看著控制臺點擊按鈕，或者通過API編寫代碼調用。但Agent工作負載是“無規律彈性、短生命周期、瞬時起量即走”，與傳統云計算的穩態負載截然不同。

對此，阿里云為Agent構建了完整的運行環境支撐，提供輕量高效的沙箱執行環境、多Agent協同能力、跨任務的記憶能力、順暢的數據流轉通路，以及全域智能運維能力。

Qwen3.7-Max國產第一，勝任35小時長程任務

Qwen3.7-Max是阿里巴巴最新發布的旗艦大模型。在三方機構Arena全球大模型盲測總榜中，Qwen3.7-Max超過Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-pro、GLM-5.1，與GPT、Claude、Gemini最強模型接近，位列國產模型第一。

但比跑分更有說服力的是一個實戰案例：在訓練時從未接觸過的真武M890芯片上，Qwen3.7-Max僅憑一份任務說明，從零開始自主工作35小時，獨立完成了一個生產級AI計算內核的編寫與調優，最終性能較官方版本提升10倍。

沒有人類干預，沒有中間指導，35小時，從零到生產級。這個案例的示范意義在于：它展示的不是模型"回答問題"的能力，而是模型"自主完成復雜工程任務"的能力——這恰恰是Agent場景最核心的需求。

阿里巴巴通義大模型事業部負責人周靖人表示：“大模型正在經歷一次核心范式轉移——從對齊人類偏好，到對齊任務目標。過去我們追求的是模型'說得好'，現在要求模型'做得到'。Qwen3.7-Max的設計初衷，就是讓模型真正成為Agent的智能內核，具備自主規劃、持續迭代、跨工具協作的能力。”

值得注意的是，近3個月內千問旗艦模型已經連續迭代了3.5、3.6、3.7三個版本，保持著極高的發布節奏。阿里巴巴顯然在刻意加速模型進化，以匹配Agent時代對模型能力的指數級增長需求。

百煉推理平臺實現極致彈性

如果說芯片是地基、模型是引擎，那百煉推理平臺就是Agent真正跑起來的"生產車間"。

阿里云在百煉平臺上構建了大規模GPU資源集群，并通過一套完整的技術棧來應對Agent場景的特殊挑戰：

1. 并池調度：將GPU資源統一調度，提升整體利用率；
2. 上下文緩存：消除Agent在多輪對話和長鏈路任務中的重復計算開銷；
3. 吞吐彈性調度：應對Agent并發請求的波峰波谷，確保在流量激增時不崩潰、在低谷期不浪費；
4. Agentic RL：基于Agent實際執行反饋的強化學習機制，讓模型在真實場景中越用越好，持續迭代。

此外，百煉內建了安全治理能力。這一點容易被忽略，但在Agent自主運行的語境下極其關鍵——一個24小時不間斷執行任務的Agent，如果沒有邊界約束，后果不可控。百煉的安全機制確保Agent始終在預設的權限范圍內行動。

在生態策略上，百煉保持開放接入。除了阿里自研的千問模型矩陣，平臺還將接入智譜GLM-5.1、MiniMax M2.7、月之暗面Kimi K2.6、可靈、Vidu Q3等第三方模型。

千問云：Agentic時代的新入口

千問云（www.qianwenai.com）是阿里云成立17年來，首次在阿里云官網之外推出的全新產品官網。

打開頁面，突出的不是產品列表，也不是控制臺，沒有任何傳統意義上的導航結構。首頁只有一行字：安裝 Skills npx skills add QianWen-AI/qianwen-ai

這是一條Agent可讀的prompt指令。阿里云將所有模型服務的核心能力封裝為標準化的Skills和CLI工具，智能體可以直接解析這條指令，"學會"網站的全部能力，并根據需求自主調用。

過去十年，云的交互邏輯是"人登錄控制臺→選產品→配參數→調API"。這套流程對人類來說已經足夠順暢，但對Agent來說完全不可用。Agent不看網頁，不點按鈕，它需要的是結構化的能力描述、明確的調用協議和可預期的反饋機制。阿里云同步推出了Skills門戶，將常用云功能統一封裝為可被Agent直接調用的標準化模塊，用戶僅需一句自然語言指令，Agent即可完成從資源識別到應用部署的全流程。

上一次中國頭部科技公司以如此決絕的方式重構產品入口，可能要追溯到移動互聯網早期，當所有人把PC官網的流量讓位給App的那個階段。只不過這一次更徹底：App至少還需要人去打開，而Agent只需要"讀"一條指令。

阿里云用一行代碼替代了整個官網，這是對未來用戶形態的一次押注——當云的主要消費者不再是人，而是Agent，所有圍繞人類設計的界面、流程和交互邏輯，都將被重寫。