吴泳铭首先要给20GW“找工作”

文 | 强调Next 9月22日的云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭给出一组目标：到2032年，阿里云运营的全球数据中心规模超过 20GW 。平头哥新一代AI芯片真武V900单芯片算力达到上一代M890的 3倍 ，2027年一季度量产。Qwen后续模型参数规模将扩展到 5万亿至10万亿 。 参数规模决定模型能做什么，集群规模决定阿里能供多少，而这两件事合起来决定谁来付电费和折旧。 按高盛等机构预测，阿里云现在的算力约 4-6GW 。彭博报道，微软计划到2032年把数据中心容量扩至 38GW ，AWS此前披露过一年新增 3.8GW 的节奏。 阿里要在六年里把算力翻约四倍，年增速需要贴近全球两家头部云厂商的节奏。吴泳铭在同一场演讲里也承认，AI数据中心供应链的全球性紧缺，仍在限制算力的增长速度。 规模只是故事的一半。芯片买回来、机房建成、电力和网络接通以后，无论算力有没有被调用，折旧、运维和能源成本都会按秒计提。真正要看的是，这些机柜有多少时间在为外部客户运行。 吴泳铭在演讲里把未来的机器智能比作电，插上插座就有。这个比喻恰好点出这门生意的另一面： 电网的价值从来不取决于电网本身有多先进，而取决于有多少人愿意为用电付费。 这个判断不只有阿里一家在做。一周前，华为全联接大会刚发布昇腾960超节点，技术答案高度一致：制程受限，就不追单芯片性能，靠互联协议和系统级创新把集群做成“一台计算机”。 分歧在卖法，华为明确“硬件变现”，超节点本身是商品，客户买回去，利用率是客户的账。平头哥不追求独立的芯片利润，算力是阿里自己持有的资产，利用率是阿里自己的利润表问题。 20GW先写进现金流 2025年2月，阿里宣布未来三年至少投入 3800亿元 建设AI和云基础设施。截至2026年6月30日的2027财年第一季度，这笔钱已累计投入约 1900亿元 。时间过去不到一半，金额用掉一半。 3800亿元大概率只是第一张支票。瑞银测算，每新增1GW的AI数据中心，仅IT设备资本开支就需要约1000亿元人民币。从现在的规模到20GW是15GW上下的新增，对应万亿级投入。 投行已经按这个目标反推收入，花旗认为20GW对应2033财年约1600亿美元的外部云收入，瑞银测算2032年约1700亿美元，两种算法都隐含约40%的年复合增速。按阿里当前季度云收入年化折算约270亿美元， 这意味着六年里云收入要做到现在的近六倍。 单季数据更陡。阿里今年二季度资本开支 676.78亿元 ，同比增长 75% ，远超市场预期的360亿元。同一季度，AI云与算力服务收入 484.37亿元 。资本开支是这块业务收入的 1.4倍 。 现金流上已经能看到压力。本季自由现金流净流出 446.7亿元 ，上年同期为 188.15亿元 。集团经营利润同比下降 57% 至 151.61亿元 。 8月，阿里完成 800亿港元 配股，较收盘价折让8.4%，是2019年港股上市以来首次，消息公布当天港股下跌8.54%。蔡崇信、吴泳铭随后分别增持约 8000万 和 4000万港元 。 钱花得比计划快，是因为需求确实在增长，也是因为芯片在涨价。管理层把本季资本开支偏高归因于硬件交付节奏、CPU需求增长和芯片价格上涨。 阿里对这笔钱的回报有自己的算法。 吴泳铭在财报电话会上给出的判断是：行业共识是2030年之前看不到AI算力的需求天花板，按现有AI产品平均毛利水平，算力投入可在 三年内回本 ，毛利率提升后有望缩短至2.5年甚至2年。 这个说法把20GW从愿景变成了有期限的财务承诺。三年回本有两个前提：AI产品毛利维持现有水平，算力始终被填满。但问题是两个前提都不完全掌握在阿里手里。 平头哥要压低单位算力成本 真武V900在这 套体系里的作用，比“中国最强AI芯片”的称号更具体。 按照阿里披露的数据，V900配备 216GB 显存，片间互联带宽 1200GB/s ，基于该芯片构建的单一集群可扩展至 50万卡 。 216GB显存已经超过英伟达B200的192GB和华为昇腾910C的128GB，远高于寒武纪MLU590的64GB和英伟达H20的96GB。国产AI芯片第一次在显存这个核心指标上越过英伟达的现役产品。 但显存不是算力，发布会没有公布完整的绝对算力、功耗、制程、良率和第三方测试，“最强”目前仍是阿里自己的评价。 迭代节奏透露出另一层信息。今年5月真武M890刚亮相，四个月后V900登场，上一代还没来得及被市场充分验证，下一代已经就位。这在某种程度上也是对手逼出来的节奏。 五天前的华为全联接大会上，昇腾960超节点发布，单节点4096颗NPU通过自研灵衢协议互联，昇腾芯片明确“一年一代”，960DT比原计划提前三个季度、2027年一季度就绪，和V900的量产时间几乎撞在一起。两家都绕开制程、押注互联协议，华为叫灵衢，阿里叫ICN，接下来争的是各自协议的生态跟随者。 一个可以部分交叉验证的信号是：基于M890的灵骏超节点已经是首个国产十万卡云上集群，跑通了Qwen3.8、Kimi K3等超2万亿参数模型的训练和推理，今年四季度将在宁夏中卫新增服务。真武系列累计服务超过 650家 企业客户，但“能用”并不直接等于“划算”。 同一场发布会上，还有一组数字更贴近“利用率”。新一代高性能存储CPFS在实际模型训练中，把模型启动平均耗时降低50%、峰值算力利用率提升30%、AI存储成本降低69%。推理侧的Tair KVCM缓存调度系统让缓存命中率达到99%，每token成本下降50%。GPU等待数据的时间越少，单位算力的有效产出越高：芯片的峰值算力决定上限，利用率决定成本线。 吴泳铭自己在财报电话会上说过，阿里云服务器内几乎没有一张卡是闲置的。这句话的另一面是：他必须这么说，也必须做到。 组织边界已经按这个逻辑重新划开。 今年6月，阿里将云智能集团和平头哥合并为“AI云与算力服务”板块，模型实验室、千问消费者事业群和QwenWork被放进单独的“AI实验室与应用”板块。 这种安排让平头哥的价值更直接地进入云业务：一颗自研芯片即使不靠外售取得独立利润，只要能降低每小时计算成本、改善阿里云毛利，就已经产生价值。管理层在电话会上提到，剔除AI芯片并表影响后，云业务实际利润率更高。 高盛在云栖大会后的研报里给出一个量化坐标：平头哥供应的算力目前约占阿里云的10%，中期目标是50%。如果这个比例兑现，阿里云的成本结构将被重写，一半算力按内部成本计价，一半按市场价格采购，云业务毛利对芯片外购涨价的敏感度会明显下降。这是“自研芯片压成本”第一次有了可跟踪的进度条。 V900能否成功，芯片市场份额是次要指标。阿里云每个token的成本下降多少，才会更快进入利润表。 一个耐人寻味的细节是，云栖大会算力馆的参展商名单里，英伟达、英特尔和AMD都在。阿里在发布全栈自研成果的同一场大会上，仍然把它正在替代的供应商请进展馆。全栈不是全封闭，自研和外采会并行相当长的时间。 AgentCore把调用变成长账单 阿里在发布会上推出Agentic Cloud和AgentCore，商业意义甚至高于再发布一个大模型。 系统阐述这套打法的是阿里云CTO李飞飞。她把Agentic Cloud拆成Model、Harne