阿里发布真武 V900 芯片，并把 Qwen 目标调到 5 至 10 万亿参数，港股涨 5%

先看芯片本身。按路透社的报道，真武 V900 由平头哥半导体研发，性能是上一代 M890 的三倍，而 M890 是在今年 5 月发布的；这款芯片最多可以连接 50 万颗组成集群，用于训练和运行最大的 AI 模型，计划在 2027 年第一季度量产并商用。阿里巴巴首席执行官吴永明表示，公司预计 AI 芯片的年出货量会「显著增长」。据 TechNode 报道，平头哥在这次大会上还展示了完整的芯片解决方案，并围绕 SAIL 软件栈举办了动手工作坊，覆盖模型训练、推理与软件优化。TechNode 的表述是，对阿里巴巴而言，V900 是构建一个横跨芯片、网络、存储与软件的 AI 计算栈的努力的一部分，而不是依赖单个加速器。

再看模型那一半，这边的数字比芯片更直白。据路透社报道，吴永明说 Qwen 团队计划训练一个参数量在 5 万亿至 10 万亿之间的新模型，用来处理「更复杂、周期更长的任务」，目标是追求超越人类能力的人工超级智能。作为对照，阿里巴巴当前的旗舰模型 Qwen 3.8 Max 有 2.4 万亿参数；参数量是衡量模型规模与能力的一个粗略指标。在另一份声明中，阿里巴巴表示公司正在训练下一代模型 Qwen 4，之后的 Qwen 4.5 与 Qwen 5 预计会把规模扩展到 5 万亿至 10 万亿参数。吴永明还提到，Qwen 团队在让模型自我改进方面取得了「有意义的」进展——具体方式是识别自身弱项、做实验、以及在有限人工参与下生成训练数据。

第三件事是这两条线为什么会放在同一个发布会上讲。路透社的报道给出的背景是：中国科技公司正在竞相开发英伟达 AI 处理器的国产替代品，而美国的出口管制正在收紧。把芯片、模型与数据中心放在一起看，这是同一件事的三个环节——模型越大，需要的算力越多；算力越依赖外部供应，受管制影响越大；所以从基础模型到半导体再到训练与推理所需的数据中心，阿里巴巴在推的是每一层。报道也提到，这些努力覆盖了从基础模型、半导体到数据中心的完整链条。

第四件事是吴永明在台上说的那几句话，它们透露的是这家公司怎么看当下这个阶段。据路透社报道，他说机器智能时代真正具有突破性的产品「还没有出现」，并把即将到来的阶段比作工业革命；他预测机器最终将产生超过全人类 1000 倍的「思考」量，而今天这个比例还不到 3%。他还把 AI 编码比作电气时代里的电灯泡——是早期的应用，而不是那个突破性的产品本身。这几句话和发布会上的产品清单放在一起读，意思就比较清楚：芯片和更大的模型都是为了搭地基，公司自己也不认为现在的应用形态就是终点。

第五件事是算力基础设施的目标与它遇到的限制。据路透社报道，吴永明为阿里云设定了目标：到 2032 年，全球数据中心容量要超过 20 吉瓦。他表示客户对 AI 的需求「异常强劲」，正在加速阿里云的营收增长，但供应链限制压制了扩张的速度；他的原话是，行业中长期的「需求远远超过我们的供应能力」。他还说，阿里云将在本季度开始以商业规模上线 AI 超级节点。据中国日报报道，他在会上表示阿里云会对构建支撑越来越强大模型与应用所需的基础设施「全力投入」。

最后是市场的反应，以及一点需要保持清醒的地方。据路透社报道，消息公布当天，阿里巴巴港股上涨 5.1%，达到一个月以来的最高点。需要提醒的是，这一轮公告里最受关注的两个数字——5 至 10 万亿参数的模型，以及 2027 年第一季度量产——都还是计划而不是已交付的事实：模型尚在训练阶段，芯片的量产时间是公司自己的时间表。参数量与性能之间也没有线性关系，这一点在业界已经讨论了很久。本文所有事实与数字均来自路透社报道（经 McClatchy 媒体网络转载）、TechNode 与中国日报，未加入推测。