东莞股票配资平台科技巨头同日押注Agent化，阿里云交出“芯-云-模型-推理”全栈答卷

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（文/陈济深编辑/张广凯）

5月20日，阿里云在2026阿里云峰会上宣布完成"芯片-云-模型-推理"全栈Agent化升级，同步推出全新AI产品官网"千问云"、搭载自研AI芯片真武M890的超节点服务器，以及最新旗舰模型Qwen3.7-Max。

千问云是阿里云成立17年来首次在主官网之外推出的全新产品官网，据阿里云介绍，也是国内云厂商率先专门面向Agent（智能体）设计的模型服务入口。而从芯片到推理引擎的这次全栈升级，更是国内云厂商首次围绕Agent进行完整的产品体系发布。

就在不到24小时前，谷歌刚在I/O开发者大会上把开发平台Antigravity升级为agent-first架构，发布了定位为"24/7 personal agent"的Gemini Spark，宣布Gemini从AI助手全面转向自主执行任务的Agent。

谷歌和阿里云在同一天做了同一个判断：云和AI的主要消费者正在从人变成Agent。

智能体作为AI的下一个主战场的判断在全球科技行业已经接近共识，但想要体系化围绕Agent做全栈重构，要求一家公司同时在底层AI芯片、中间层云计算基础设施和前沿大模型三个领域拥有顶级自研能力，芯片决定算力自主性，云决定规模化服务能力，模型决定Agent的智能上限，缺任何一层都交不出完整答卷。放眼全球能同时满足这三个条件的科技公司屈指可数。

阿里云资深副总裁刘伟光在现场表示，Agent突破临界点之后可以24小时不间断工作，对AI和云的需求无穷无尽。"云的用户正在从人变成Agent，而阿里云决定让整套技术体系为此全面重构。"

千问云的设计正是这次全栈变革的一个注脚。网站同时提供了两套入口：人类用户看到的是模型对比、体验和API接入的完整界面，Agent看到的是一条标准化的Skills安装指令，解析后即可获取平台全部能力并根据需求自主调用。

自研芯片走向商用：真武M890与128卡超节点

阿里云本次智能体全栈重构从最底层开始发力。

在芯片层面，阿里发布了基于新一代AI芯片真武M890的磐久AL128超节点服务器，搭载自研互联芯片ICN Switch 1.0，128张AI芯片组成一台计算机，P2P时延低于150ns，主打解决Agent场景下的海量并发推理和大模型训练需求。

真武M890拥有144GB显存，片间互联带宽800GB/s，芯片原生支持FP32到FP4多种数据精度，性能是上一代真武810E的3倍。

在阿里云峰会上，平头哥同时首次公布真武系列芯片路线规划，未来两年将陆续推出真武V900、真武J900两代芯片。

目前真武系列AI芯片累计出货56万片，服务了中国电信、中国一汽、浦发银行等20多个行业的400多家客户。

平头哥半导体副总裁高慧表示，Agentic时代一个Agent在执行任务时可能在毫秒间连续发起数十次模型调用，同时需要CPU、GPU、网络和存储紧密协同。平头哥构建全栈自研芯片矩阵，核心是实现算力、网力、存力的系统级协同。

磐久AL128超节点已上线阿里云百炼，支持Qwen、DeepSeek、Kimi等主流模型。新一代真武芯片由此进入了百炼的对外模型服务链路。

从控制台到一行代码：云平台的Agent化重构

芯片是地基，地基之上，阿里云开始改造云平台本身。

传统云产品的交互逻辑面向人：控制台、菜单、配置项、仪表盘。阿里云CTO李飞飞指出，Agent工作负载是"无规律弹性、短生命周期、瞬时起量即走"，与传统云计算的稳态负载截然不同。

阿里云据此对云产品进行了Skill化、MCP化和CLI化改造，每一个云产品都变成Agent可以像调函数一样调用的标准化能力模块。Skills门户同步上线，用户仅需一句自然语言指令，Agent即可完成从资源识别到应用部署的全流程。

千问云是这套逻辑的集中体现。150多款主流模型的API被封装为标准化Skills和CLI工具，OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code等主流智能体框架仅需一条指令即可"学会"平台全部能力，根据用户需求自主调用模型、处理图片、生成视频。人类开发者同样可以通过千问云完成模型选型、对比、体验和接入的全流程。

上一次中国头部科技公司以这种力度重构产品入口，可能要追溯到移动互联网早期所有人把PC官网的流量让位给App的阶段。

阿里云还为Agent构建了完整的运行环境支撑，包括轻量高效的沙箱执行环境、多Agent协同能力、跨任务记忆能力，以及全域智能运维能力。

35小时自主进化：旗舰模型从"说得好"到"做得到"

平台为Agent准备了运行环境，Agent能做什么，取决于驱动它的模型。

Qwen3.7-Max是阿里新一代旗舰大模型，在第三方评测机构Arena全球大模型盲测总榜中，Qwen3.7-Max超过Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-pro、GLM-5.1，与GPT、Claude、Gemini最强模型接近，位列国产模型第一。

阿里同时披露了一个实战案例。在训练时从未接触过的真武M890芯片上，Qwen3.7-Max仅凭一份任务说明，从零开始自主工作35小时，独立进行了432次内核评估和1158次工具调用，完成了一个生产级AI计算内核的编写与调优，最终性能较SGLang Triton官方参考实现提升10倍。全程没有人类干预。测试轨迹显示，模型在运行超过30小时后仍能发现有效优化点，甚至主动发起了一次架构重设计。

这个案例的含金量需要放在行业语境下理解。芯片级的算子优化，过去是资深AI Infra工程师最核心的工作之一，需要极强的硬件经验、算法能力和反复调试迭代。Qwen3.7-Max在一块从未见过的芯片上完成了这件事，而且结果比官方参考实现好一个数量级。Agent正在从"替人写代码"进入"替人优化硬件性能"的阶段，这个门槛的跨越，比跑分榜上的名次变化更能说明问题。

阿里巴巴通义大模型事业部负责人周靖人表示，大模型正在经历核心范式转移，从对齐人类偏好到对齐任务目标。"过去我们追求的是模型'说得好'，现在要求模型'做得到'。"

近3个月内，千问旗舰模型连续迭代了3.5、3.6、3.7三个版本，阿里在刻意加速模型进化，匹配Agent场景对模型能力的指数级需求。据了解，千问3.7系列后续还将推出Qwen3.7-Plus等版本，覆盖从编程智能体到视觉智能体的全场景。

百炼开放与资本验证：增长引擎已经在切换

模型能力到位之后，规模化的问题交给了百炼。

阿里云在百炼平台上构建了大规模GPU资源集群，通过并池调度、上下文缓存、吞吐弹性调度应对Agent场景下的并发挑战。百炼内建安全治理能力，确保24小时不间断运行的Agent始终在预设权限范围内行动。

李飞飞强调，在Agent自主运行的语境下，一个全天候执行任务的Agent如果没有边界约束，后果不可控。

生态策略上，百炼保持开放接入。除阿里自研的千问模型矩阵外，平台已接入智谱GLM-5.1、MiniMax M2.7、月之暗面Kimi K2.6、可灵、Vidu Q3等第三方模型。GLM-5.1、Kimi K2.6、MiniMax M2.7是当下国内最强的几个竞品模型，阿里云把它们全部放上了自家平台。这个动作的逻辑很清楚：阿里云赌的不是千问一家模型赢，是百炼成为Agent调用模型的默认入口。当Agent需要根据任务动态选择最合适的模型时，谁的平台上模型最全、切换成本最低，谁就是Agent的第一站。百炼正在做的是Agent时代的模型超市。

比产品发布更早的信号来自资本市场。上周阿里财报电话会上披露，AI模型及应用服务ARR已超过80亿元，预计年底突破300亿元，消息发布当天阿里股价飙涨8%。截至2026年3月，百炼平台客户数量同比增长8倍，过去三个月token消耗规模较上一季度大幅提升。

按管理层预计，此次全栈升级之后，Agent驱动的MaaS收入将取代ECS成为阿里云最大的产品线。如果兑现，将是阿里云收入结构的一次重大切换。

过去，阿里云卖的是算力时长，企业按小时、按核数付费；现在卖的是Token消耗量，Agent按调用次数和生成长度付费。计量单位变了，增长逻辑也跟着变了：人类有工作时间上限，Agent没有。当Agent开始7x24小时消费Token，云的增长天花板就不再由人类的工作时长决定。按公开数据看，ARR从80亿到年底300亿的增速，在阿里云历史上罕见。

Omdia数据显示，阿里云是国内云市场份额第一的厂商。这样一家公司在这个时间窗口里把芯片、云平台、模型和推理引擎全部围绕Agent重新配置一遍，本身就是一个重要的行业信号。

上一次阿里云做这种级别的技术体系调整东莞股票配资平台，还是2019年全面拥抱云原生的时候。那次重构花了两年消化，奠定了此后五年云原生时代的竞争优势。而在旗舰模型三个月迭代三个版本的AI时代，率先完成全栈重构的速度本身就是壁垒。

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