当整个科技行业仍在为 AI Agent 带来的生产力变革而狂欢时，阿里巴巴的目光已经投向了更远的地方。
9 月 24 日，在杭州举行的 2025 云栖大会的主题演讲中，阿里巴巴集团董事兼首席执行官，阿里云智能集团董事长兼首席执行官吴泳铭向世界描绘了一幅远超当下的 AI 未来图景。
他判断，行业当前正处在 AI 辅助人类的「自主行动」阶段，即 Agent 时代。然而，这仅仅是通往终点的必经之路，而非终点本身。阿里的终极目标，是发展出能够自我迭代、全面超越人类的超级人工智能——ASI（Artificial Superintelligence）。
这个论断，为阿里在 AI 时代的狂飙突进写下了全新的注脚。它意味着，阿里不仅仅满足于打造强大的工具，更致力于构建一个能够自我进化的硅基生命体。而这并非是遥不可及的科幻畅想，是一条已经被清晰规划的战略路径。
在这场技术盛会上，从「石破天惊」的 ASI 路线图，到「七剑齐发」的通义大模型家族，再到围绕 AI 软硬协同优化、系统创新的全栈基础设施，阿里云的战略画卷已经逐渐清晰。而它也在向外界传达出一个信号：当行业热议「百模大战」的胜负手时，阿里已经在思考如何赢得下一个时代。
01
通往 ASI 之路：从「学习人」
到「超越人」的三级跳
「实现 AGI（通用人工智能）已是确定性事件，但这只是起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。」吴泳铭在演讲中开宗明义，并首次系统性地阐述了阿里眼中通往 ASI 的演进路线图，这条路分为三个清晰的阶段，构成了一套完整的「三级跳」理论。
第一阶段：「智能涌现」，核心是「学习人」。这是过去数年 AI 发展的主线。得益于互联网将人类知识全面数字化，大模型通过学习海量的知识集合，涌现出泛化智能，具备了理解人类意图、回答问题和初步推理的能力。AI 在各类学科测试中逼近甚至超越人类顶级水平，标志着这一阶段已基本完成，为 AI 进入真实世界、解决真实问题奠定了基础。
第二阶段：「自主行动」，核心是「辅助人」。这是整个行业当前所处的阶段，也是 Agent 概念爆发的根源。在这一阶段，AI 不再局限于语言交流，而是开始具备在真实世界中行动的能力。吴泳铭指出，实现这一跨越的关键在于两大能力的突破：Tool Use（工具使用）Coding（编程）
通过 Tool Use，AI 能像人一样调用软件、API 接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。而 Coding 能力的飞跃，则让 Agent 能够自主编写代码，来帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。一个具备 Coding 能力的 AI Agent，理论上能像一个工程师团队一样，理解需求、完成编码、测试和部署。
吴泳铭预言：「未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。」在这个阶段，AI 将作为强大的生产力工具，迅速渗透到制造、物流、金融、科研等所有行业。未来也许会有超过人类数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。这能够让 AI 连接真实世界和数据，为未来的进化创造条件。
第三阶段：「自我迭代」，核心是「超越人」。这是阿里 AI 路线图中更具前瞻性一步，也是通往 ASI 的终极关隘。吴泳铭认为，要实现从「辅助人」到「超越人」的飞跃，必须具备两个关键要素：
首先，AI 必须连接真实世界的全量原始数据。目前 AI 学习的大多是经过人类归纳、总结后的「二手知识」。而要实现真正的突破，AI 需要像新一代自动驾驶技术那样，直接从物理世界的原始传感器数据（如摄像头、雷达）中学习，从而发现超越人类认知的深层规律。
其次，AI 必须具备 Self-learning（自主学习）的能力。当 AI 足够强大，能够为自身的模型升级搭建训练环境、优化数据流程、甚至改进模型架构时，质变的奇点就将来临。通过与真实世界的持续交互、获取反馈、并借助强化学习机制，AI 将能够实现自我修正与智能升级，最终演化为超越人类智能的 ASI。
这条从「学习人」到「辅助人」再到「超越人」的路径，不仅是一个理论框架，更是阿里全栈 AI 技术布局的战略罗盘，指引着其模型研发、平台建设和基础设施投入的每一个动作。
02
通义模型家族七连发，
构建 AI 时代的操作系统
在这个通往超级智能的蓝图中，大模型依然是一切的基石。吴泳铭判断，「大模型是下一代的操作系统」。而在今年的云栖大会上，阿里云智能首席技术官周靖人一口气发布的通义模型家族七项更新，全面展示了通义在语言、编程、视觉、多模态等维度的进化。
