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交易所最新数据显示 ,易点天下于2026年9月14日获融资买入1.41亿元,融资偿还1.57亿元,当日融资净偿还1633.77万元 。目前 ,该股融资余额13.16亿,占流通市值比例为7.81% 。

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  AI超级应用还没有出现,阿里巴巴已经开始为下一轮算力基础设施铺路。

  9月22日的2026杭州云栖大会上,阿里巴巴集团CEO吴泳铭给出激进判断:未来,机器思考的总量将达到人类的1000倍以上。今天,机器思考的总量,大概不到人类的3%。

  在吴泳铭看来,今天的AI Coding,可能类似机器智能时代早期的电灯,替代的是人类社会现有的工作,古法编程、写报告等。当下,AI正进入更广泛的办公市场,但仅替代现有工作不可能创造一个新的时代。

  “我们很难预测,当机器智能爆发之后会出现什么样的新产品、新发明。就像站在1882年的电灯下,人们很难想象出电气时代的完整图景。”吴泳铭说。

  真正的AI时代还没到来,阿里为什么要大举建设基础设施?答案藏在吴泳铭对未来AI需求的判断里。

  过去人类能投入多少思考,受限于人的数量、时间和能力。未来,一个复杂任务可以被拆成数百万个子任务,由大量Agent持续执行。机器思考的需求因此不再受人口数量约束,而是取决于机器智能的供给规模。

  吴泳铭据此推算,未来,机器思考的总量至少有几万倍的增长空间。

  这大概能解释阿里为什么把AI模型、AI芯片和AI云放到同一张战略图。

  先建基础设施

  当下,AI最热闹的是应用。从聊天机器人到AI Coding,再到Work Agent,创业公司和大厂都在寻找下一个超级应用。

  吴泳铭认为,这些可能只是机器智能的早期形态。他以电气时代,类比——1882年,爱迪生建成珍珠街电站,最初只点亮约400盏电灯。之后几十年,空调、洗衣机、冰箱乃至计算机陆续出现,这些产品的诞生都建立在更大规模的电力基础设施之上。

  某种程度上,阿里现在做的事也是先把“电站”建起来。

  吴泳铭在大会现场提出,AI模型、AI芯片和AI云,是机器智能时代的三大基石。围绕这三条线,阿里同时公布了新的模型、芯片和数据中心计划。

  在模型端,Qwen团队正推进递归式自我改进(RSI),计划训练5万亿至10万亿参数规模的新模型,承担更复杂、更长程的任务,并向ASI迈进。

  云端则是更大规模的投入。吴泳铭称,近来 客户AI需求非常强劲,但行业中长期需求已远超供给能力,AI数据中心供应链的紧缺正在限制算力增长。阿里因此提出,到2032年,阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。

  20GW已经不是普通意义上的云计算扩容。

  作为参照,Meta今年7月宣布在加拿大阿尔伯塔省建设一座1GW数据中心,投资超130亿加元(约合人民币619亿元)。询问 机构麦肯锡预计,到2030年,全球数据中心容量需求将达约220GW。其中,AI负载约156GW。美国数据中心的电力需求则可能从2024年的25GW增至2030年的80GW以上。

  因此,20GW不是一个单纯的“云规模”数字,它背后对应的是电力、机房、网络、芯片和服务器等一整套基础设施投入。

  芯片开始成为核心

  数据中心规模越大,芯片的重要性就越高。

  过去,阿里的芯片业务更多被视作云业务背后的基础设施。现在,随着AI算力需求快速增长,芯片开始成为阿里整个AI体系中的关键一环。

  近来 ,平头哥已形成包括真武AI芯片、倚天服务器CPU、ICN Switch互联芯片、磐脉智能网卡和镇岳存储主控芯片在内的数据中心芯片布局。

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2026/09/23 13