Alibaba pianifica un modello da 5 a 10 trilioni di parametri nell’AI a tutto tondo

Il CEO di Alibaba Group, Eddie Wu, ha dichiarato che l’azienda intende addestrare un nuovo modello di intelligenza artificiale su scala da 5 a 10 trilioni di parametri, presentando una roadmap AI a tutto tondo che copre modelli, chip e infrastruttura cloud durante un intervento principale alla Apsara Conference 2026 a Hangzhou il 22 settembre 2026.

La Apsara Conference è l’evento annuale di punta di Alibaba Cloud. Il programma ufficiale della conferenza ha inserito l’intervento di Wu nella Cerimonia di Apertura e nella Sessione Principale Apsara, che ha anche incluso sessioni dedicate a Qwen e al lavoro sui siliconi di T-Head. L’organizzatore descrive l’edizione 2026 come comprendente tre forum principali di keynote, più di 120 forum paralleli e una esposizione tecnologica di 50.000 metri quadrati che riunisce oltre 1.000 imprese.

Piani per un modello da 5 a 10 trilioni di parametri

Wu ha affermato che la via tecnica verso l’intelligenza artificiale superintelligente, o ASI, è diventata sempre più chiara, facendo riferimento al Miglioramento Autoreferenziale Ricorsivo, o RSI, un processo in cui i modelli si confrontano con compiti e feedback del mondo reale, identificano le proprie limitazioni e progettano autonomamente esperimenti, sintetizzano dati e valutano i risultati in un ciclo continuo di auto‑evoluzione. Ha dichiarato che il team Alibaba’s Qwen sta esplorando il RSI e ha compiuto progressi significativi, continuando al contempo la ricerca sull’architettura dei modelli e sull’ottimizzazione dei dati.

Il modello previsto, con 5‑10 trilioni di parametri, è destinato a svolgere compiti più complessi e a lungo termine e a progredire verso l’ASI, ha affermato Wu. Ha aggiunto che i modelli multimodali che unificano comprensione e generazione rappresentano un’altra direzione di ricerca fondamentale, sostenendo che i modelli necessitano di profonde capacità multimodali per comprendere e comunicare i segnali umani quali voce, immagini, espressioni facciali e gesti, e per allinearsi alla cultura, all’estetica e ai valori umani.

Wu ha inquadrato l’anno passato come un periodo in cui l’AI è passata dall’intelligenza artificiale generale come punto di partenza verso un’ASI auto‑iterante, con il paradigma del \”vibe coding\” che si è evoluto in un \”vibe working\” a spettro completo e con quello che ha definito come progressi decisivi nell’esecuzione di compiti a lungo termine. Ha presentato due visioni dell’era: che le macchine produrranno più di 1.000 volte il pensiero di tutta l’umanità combinata, e che i prodotti che definiranno veramente l’era non sono ancora arrivati. Il pensiero delle macchine attualmente rappresenta meno del 3 % di tutto il pensiero umano, ha detto, mentre la potenza delle macchine già alimenta il 99,9 % del lavoro fisico mondiale, e prevede che il pensiero delle macchine finirà per sostenere il 99,9 % di tutto il pensiero.

Wu ha definito la programmazione AI \”semplicemente la lampadina dell’era dell’Intelligenza delle Macchine\”, sostenendo che l’automazione del lavoro umano esistente da sola non potrà mai definire una nuova era. Tracciando un’analogia con l’elettrificazione, ha osservato che la Pearl Street Station di Thomas Edison nel 1882 alimentava appena 400 lampadine, mentre la climatizzazione è arrivata nel 1902 e il primo computer digitale nel 1946.

Wu ha affermato che l’era dell’Intelligenza delle Macchine si basa su tre pilastri infrastrutturali: modelli AI, chip AI e cloud AI. Ha dichiarato che Alibaba rimane impegnata a costruire questa infrastruttura centrale su tutti e tre i fronti come priorità strategica a lungo termine.

Chip Zhenwu V900 e Supernode AI M890

Wu ha dichiarato che l’unità di semiconduttori T-Head di Alibaba sta costruendo un portafoglio di chip per data center che comprende la serie Zhenwu di chip GPU, la serie Yitian di chip CPU, la serie Panmai di schede di interfaccia di rete intelligenti e i chip di interconnessione ICN, coprendo così il silicio fondamentale necessario per realizzare cluster AI su scala ultra‑grande.

Durante la conferenza, Alibaba ha presentato la Zhenwu V900 di nuova generazione, che Wu ha definito \”il chip AI più potente della Cina attuale\”. Ha affermato che la V900 offre tre volte le prestazioni del suo predecessore, la Zhenwu M890, e che un singolo cluster basato su di essa può supportare fino a 500.000 schede per l’addestramento e l’inferenza di modelli all’avanguardia. Citando la maturità delle linee di prodotto di T-Head e la loro adozione da parte dei clienti, ha dichiarato che Alibaba prevede una crescita significativa dei volumi annuali di spedizione dei chip AI.

Wu ha affermato che il M890 AI Supernode proprietario di Alibaba fornisce già inferenza ad alta efficienza per modelli di base superiori a 2 trilioni di parametri, un livello di capacità che, secondo lui, solo una manciata di aziende a livello globale possiede, e che Alibaba Cloud sta rendendo i Supernode AI disponibili su scala commerciale. Ha dichiarato che l’azienda sta perseguendo una co‑ottimizzazione end‑to‑end tra chip, server, supernode, reti, modelli e motori di inferenza per massimizzare il throughput dei token e l’efficienza dei costi nella sua infrastruttura di cluster AI.

Obiettivo Cloud da 20 gigawatt e spinta verso dispositivi Qwen

Wu ha descritto il cloud AI come la rete che distribuisce i token ovunque siano necessari, affermando che richiede un’infrastruttura iper‑scala, distribuita a livello globale, che co‑ottimizza GPU, CPU, reti, storage e database. Ha detto che la domanda dei clienti per l’AI rimane eccezionalmente forte, con la domanda di medio‑e lungo termine del settore che supera di gran lunga le capacità di fornitura di Alibaba e le carenze globali nella catena di approvvigionamento dei data center AI che attualmente limitano la velocità con cui l’azienda può aumentare l’infrastruttura di calcolo. Ha affermato che la fornitura di capacità di calcolo AI sta accelerando la crescita dei ricavi di Alibaba Cloud.

Wu ha fissato un obiettivo per Alibaba Cloud di gestire più di 20 gigawatt di capacità globale di data center entro il 2032, descrivendo l’espansione come una risposta alla domanda del settore per l’IA in crescita esponenziale.

Wu ha inoltre affermato che il Qwen-27B open source di Alibaba è emerso come il modello più popolare tra gli sviluppatori di tutto il mondo su desktop, e che l’azienda continuerà a perfezionare tali modelli affinché sviluppatori e imprese possano distribuire l’intelligenza localmente. Alla conferenza, Alibaba ha lanciato Qwen Intelligence, una soluzione end‑to‑end sviluppata per i partner che consente ai dispositivi mobili di ragionare e di eseguire compiti complessi.

Wu ha concluso l’intervento ribadendo la convinzione di Alibaba secondo cui, più l’IA diventa capace, più potente sarà l’umanità, descrivendo tale convinzione come lo scopo ultimo dell’impegno dell’azienda nell’era dell’Intelligenza Macchina.