阿里云栖大会深度解读：吴泳铭提出“思考力商品化”，构建AI经济基础设施

事件概述

2026年9月22日，在杭州云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发表主旨演讲。与往年侧重具体技术路线不同，本次演讲重心转向经济学视角，提出了“思考力商品化”的新经济范式，并详细阐述了阿里在AI时代的战略布局与基础设施投入逻辑。

核心信息：思考力商品化的经济学推演

吴泳铭指出，工业革命将动力转化为规模化商品，而AI时代的核心变化在于将“思考”转化为商品。其供需机制的演变如下：

• 供给端突破：人类顶级思考（如顶尖科学家）极其稀缺且培养成本高昂。随着算力变得充足且廉价，百万个AI Agent可并行进行模拟、验证和研究，使顶级思考能力首次具备规模化供给的可能。
• 需求端爆发：传统工业时代消费受限于人口数量，而AI时代一个创意目标可分解为千万个子任务，由海量Agent执行。思考的消耗量不再与人口成正比，而是与机器智能的深度和规模成正比。
• 规模效应：基于上述供需变化，吴泳铭预测未来机器供给的思考总量将是人类思考总量的1000倍以上，每个超级个体可获得上万倍的智力杠杆。

战略基石：构建完整的“思考力”生产链

阿里将AI模型、AI芯片和AI云定义为机器智能时代的三大基石，三者并非并列关系，而是构成一条完整的生产-流通-消费链条：

1. 生产端（芯片）：解决“思考力”的生产效率问题。通过平头哥真武V900、倚天CPU、磐脉智能网卡及ICN互联芯片，确保算力的规模化供给。芯片被视为掌握定价权的核心环节，旨在摆脱供应链制约。
2. 产品端（模型）：决定Token的智能水平与交互广度。Qwen团队致力于RSI（递归式自我改进）探索，目标达到5-10T参数规模，提升思考深度；同时强化多模态能力，增强感知与交互维度。
3. 流通端（云）：负责将Token输送至终端。阿里云计划到2032年运营超过20GW的全球数据中心规模，构建一张覆盖全球的“思考力电网”，通过规模效应形成网络壁垒。

落地实践：面向Agent的全栈优化

针对当前企业级Agent落地的痛点，阿里采取了全栈联合调优策略，解决算力效率、长任务可靠性和成本三大问题：

• 底层硬件协同：CPU负责Agent的任务规划、状态管理和工具调用；AI芯片、超节点、网络与存储共同保障长时间、高并发任务的算力供给。
• 云平台升级：发布AgentCore和新一代CPFS，构建面向Model、Harness和Context的Agentic Cloud环境。
• 服务层整合：千问AI平台一方面升级MaaS模型服务以提升推理效率和弹性，另一方面推出Agent Studio，将模型、工具、记忆、运行环境和企业治理整合为一套完整的Agent服务体系。

关键结论与展望

吴泳铭将当前的AI Coding类产品比作1882年的电灯——虽能替代现有工作，但尚未定义新时代的生活方式。这表明阿里对短期产品形态持谨慎态度，认为真正的原生AI应用范式仍在演化中。因此，阿里的核心逻辑是务实的基础设施先行：在等待代表性产品出现的同时，尽早完成“修路架桥”的工作，为未来无上限增长的机器智能需求准备土壤。