Alibaba planlegger en modell med 5 til 10 billioner parametere i en full‑stack AI‑innsats

Alibaba Group‑administrerende direktør Eddie Wu sa at selskapet planlegger å trene en ny kunstig intelligens‑modell i størrelsesorden 5 til 10 billioner parametere, og presenterte et full‑stack AI‑veikart som dekker modeller, brikker og skyinfrastruktur i en hovedtale på Apsara‑konferansen 2026 i Hangzhou 22. september 2026.

Apsara‑konferansen er Alibaba Cloud sitt årlige flaggskip‑arrangement. Det offisielle konferanseprogrammet plasserte Wus tale i åpningsseremonien og Apsara‑hovedtale‑sesjonen, som også inneholdt økter dedikert til Qwen og T‑Head sin silisium‑arbeid. Arrangøren beskriver 2026‑utgaven som omfatter tre førsteklasses hovedtale‑forum, mer enn 120 parallelle forum, og en 50 000 kvadratmeter stor teknologimesse som samler over 1 000 virksomheter.

Planer for en modell med 5 til 10 billioner parametere

Wu sa at den tekniske veien mot kunstig superintelligens, eller ASI, har blitt stadig klarere, og peker på rekursiv selvforbedring, eller RSI, en prosess der modeller engasjerer seg i virkelige oppgaver og tilbakemeldinger, identifiserer sine egne begrensninger, og autonomt designer eksperimenter, syntetiserer data og evaluerer resultater i en kontinuerlig syklus av selv‑evolusjon. Han sa at Alibabas Qwen-teamet utforsker RSI og har gjort betydelige fremskritt, samtidig som de fortsetter forskningen på modellarkitektur og dataoptimalisering.

Den planlagte modellen, med 5 til 10 billioner parametere, er ment å løse mer komplekse, langsiktige oppgaver og bevege seg mot ASI, sa Wu. Han uttalte at multimodale modeller som forener forståelse og generering er en annen sentral forskningsretning, og argumenterer for at modeller trenger dype multimodale evner for å forstå og formidle menneskelige signaler som stemme, visuelle elementer, ansiktsuttrykk og bevegelser, samt å tilpasse seg menneskelig kultur, estetikk og verdier.

Wu beskrev det siste året som et der AI gikk fra kunstig generell intelligens som utgangspunkt mot selv‑itererende ASI, med “vibe coding”‑paradigmet som modnet til fullspektrums “vibe working” og det han kalte avgjørende gjennombrudd i utførelsen av langsiktige oppgaver. Han presenterte to syn på epoken: at maskiner vil produsere mer enn 1 000 ganger så mye tenkning som hele menneskeheten samlet, og at produktene som virkelig vil definere epoken ennå ikke har kommet. Maskintenkning utgjør i dag mindre enn 3 % av all menneskelig tenkning, sa han, mens maskinkraft allerede driver 99,9 % av verdens fysiske arbeid, og han spår at maskintenkning til slutt vil bære 99,9 % av all tenkning.

Wu kalte AI‑koding “bare en lyspære i maskinintelligens‑æraen”, og argumenterte for at det å kun automatisere eksisterende menneskelig arbeid aldri vil definere en ny æra. Ved å trekke en analogi til elektrifisering bemerket han at Thomas Edisons Pearl Street‑stasjon i 1882 kun leverte omtrent 400 lyspærer, mens klimaanlegg kom i 1902 og den første digitale datamaskinen i 1946.

Wu sa at maskinintelligens‑æraen hviler på tre infrastruktur‑hjørnesteiner: AI‑modeller, AI‑brikker og AI‑skyen. Han uttalte at Alibaba fortsatt er forpliktet til å bygge denne kjerneinfrastrukturen på alle tre som en langsiktig strategisk prioritet.

Zhenwu V900‑brikke og M890 AI‑supernoder

Wu sa at Alibabas T‑Head‑semiconductor‑enhet bygger en datasenter‑brikkeserie som dekker Zhenwu‑serien av GPU‑brikker, Yitian‑serien av CPU‑brikker, Panmai‑serien av smarte nettverkskort, og ICN‑interconnect‑brikker, som sammen omfatter den kjerne‑silisium som trengs for å bygge ultra‑store AI‑klynger.

På konferansen introduserte Alibaba neste generasjons Zhenwu V900, som Wu kalte «den mest kraftfulle AI‑brikken i Kina i dag». Han sa at V900 leverer tre ganger ytelsen til forgjengeren, Zhenwu M890, og at en enkelt klynge bygget på den kan støtte opptil 500 000 kort for frontlinjemodell‑trening og inferens. Med henvisning til modenheten i T‑Head sine produktlinjer og adopsjon hos kunder, uttalte han at Alibaba forventer betydelig vekst i årlig AI‑brikkesending.

Wu sa at Alibabas proprietære M890 AI‑Supernode allerede leverer høy‑effektiv inferens for grunnmodeller over 2 billioner parametere, et kapasitetsnivå han sa kun noen få selskaper globalt besitter, og at Alibaba Cloud gjør AI‑Supernodes tilgjengelige i kommersiell skala. Han uttalte at selskapet forfølger ende‑til‑ende‑samsynkronisering av brikker, servere, supernoder, nettverk, modeller og inferensmotorer for å maksimere token‑gjennomstrømning og kostnadseffektivitet i AI‑klynge‑infrastrukturen.

Et 20‑gigawatt sky‑mål og en Qwen‑enhetssatsing

Wu beskrev AI‑skyen som nettet som leverer token der de trengs, og sa at den krever hyperskala, globalt distribuert infrastruktur som samsynkroniserer GPU‑er, CPU‑er, nettverk, lagring og databaser. Han uttalte at kundebehovet for AI fortsatt er usedvanlig sterkt, med bransjens mellom‑ til langsiktige etterspørsel som langt overgår Alibabas leveringskapasitet, og globale mangler i AI‑datasenterforsyningskjeden som for tiden begrenser hastigheten selskapet kan skalere beregningsinfrastrukturen med. Han sa at provisjonering av AI‑beregning driver akselererende inntektsvekst hos Alibaba Cloud.

Wu satte et mål for Alibaba Cloud om å drifte mer enn 20 gigawatt global datasenterkapasitet innen 2032, og beskrev utbyggingen som et svar på den eksponentielt økende etterspørselen etter AI i bransjen.

Wu sa også at Alibabas open‑source‑modell Qwen-27B har blitt den mest populære modellen blant utviklere verden over på skrivebordet, og at selskapet vil fortsette å finpusse slike modeller slik at utviklere og virksomheter kan distribuere intelligens lokalt. På konferansen lanserte Alibaba Qwen Intelligence, en ende‑til‑ende‑løsning bygget for partnere som gjør det mulig for mobile enheter å resonere gjennom og utføre komplekse oppgaver.

Wu avsluttet talen ved å gjenta Alibabas overbevisning om at jo mer kapabel AI blir, desto kraftigere vil menneskeheten bli, og beskrev denne overbevisningen som det ultimate formålet med selskapets forpliktelse til maskinintelligens‑æraen.