Alibaba planerar en modell med 5–10 biljoners parametrar i en fullstack‑AI‑satsning

Alibaba Groups VD Eddie Wu sade att företaget planerar att träna en ny artificiell intelligens‑modell i skalan 5 till 10 biljoner parametrar och presenterade en fullstack‑AI‑färdplan som omfattar modeller, chip och molninfrastruktur i ett huvudtal under Apsara‑konferensen 2026 i Hangzhou den 22 september 2026.

Apsara‑konferensen är Alibaba Clouds årliga flaggskeppsevenemang. Det officiella konferensprogrammet placerade Wus anförande i öppningsceremonin och Apsara‑huvudtalssessionen, som också innehöll sessioner dedikerade till Qwen och T‑Heads kiselarbete. Arrangören beskriver 2026‑utgåvan som omfattande tre ledande huvudtalforum, mer än 120 parallella forum och en 50 000 kvadratmeter stor teknikutställning som samlar över 1 000 företag.

Planer för en modell med 5–10 biljoners parametrar

Wu sade att den tekniska vägen mot artificiell superintelligens, eller ASI, har blivit allt tydligare och pekar på rekursiv självförbättring, eller RSI, en process där modeller arbetar med verkliga uppgifter och återkoppling, identifierar sina egna begränsningar och autonomt designar experiment, syntetiserar data och utvärderar resultat i en kontinuerlig cykel av självutveckling. Han sade att Alibabas Qwen-teamet utforskar RSI och har gjort betydande framsteg, samtidigt som forskningen på modellarkitektur och dataoptimering fortsätter.

Den planerade modellen, med 5 till 10 biljoner parametrar, syftar till att lösa mer komplexa, långsiktiga uppgifter och driva utvecklingen mot ASI, sade Wu. Han påpekade att multimodala modeller som förenar förståelse och generering är en annan central forskningsinriktning och menar att modeller behöver djupgående multimodala förmågor för att förstå och kommunicera mänskliga signaler såsom röst, bild, ansiktsuttryck och gester samt att anpassa sig till mänsklig kultur, estetik och värderingar.

Wu beskrev det gångna året som ett där AI gick från artificiell generell intelligens som utgångspunkt till självitererande ASI, där “vibe coding”‑paradigmet mognat till fullspektrum “vibe working” och vad han kallade avgörande genombrott i långsiktiga uppgiftsutföranden. Han presenterade två synsätt på epoken: att maskiner kommer att producera mer än 1 000 gånger så mycket tänkande som hela mänskligheten sammantaget, och att de produkter som verkligen kommer att definiera epoken ännu inte har anlänt. Maskintänkande utgör för närvarande mindre än 3 % av allt mänskligt tänkande, sade han, medan maskinkraft redan driver 99,9 % av världens fysiska arbete, och han förutspår att maskintänkande så småningom kommer att bära 99,9 % av allt tänkande.

Wu kallade AI‑kodning “enkelbart maskinintelligensens glödlampa” och menade att enbart automatisering av befintligt mänskligt arbete aldrig kommer att definiera en ny era. Genom att dra en analogi till elektrifieringen påpekade han att Thomas Edisons Pearl Street‑anläggning 1882 bara försåg omkring 400 glödlampor med el, medan luftkonditionering kom 1902 och den första digitala datorn 1946.

Wu sade att maskinintelligensens era vilar på tre infrastrukturpelare: AI‑modeller, AI‑chip och AI‑moln. Han förklarade att Alibaba fortsätter att satsa på att bygga den kärninfrastrukturen inom alla tre områden som en långsiktig strategisk prioritet.

Zhenwu V900‑chip och M890‑AI‑supernoder

Wu sade att Alibabas T‑Head‑semiconductorenhet bygger en datacenter‑chipportfölj som omfattar Zhenwu‑serien av GPU‑chip, Yitian‑serien av CPU‑chip, Panmai‑serien av smarta nätverkskort och ICN‑interconnect‑chip, vilket tillsammans täcker den kärnsilicon som krävs för att bygga ultrastora AI‑kluster.

På konferensen presenterade Alibaba nästa generations Zhenwu V900, som Wu kallade “det mest kraftfulla AI‑chipet i Kina idag”. Han uppgav att V900 levererar tre gånger så hög prestanda som föregångaren Zhenwu M890, och att ett enda kluster byggt på den kan stödja upp till 500 000 kort för frontlinjemodellträning och inferens. Med hänvisning till T‑Heads produktlinjers mognad och breda kundadoption sade han att Alibaba förväntar sig en betydande tillväxt i den årliga leveransen av AI‑chip.

Wu uppgav att Alibabas egenutvecklade M890‑AI‑supernod redan levererar högpresterande inferens för grundmodeller med mer än 2 biljoner parametrar, en kapacitet som enligt honom endast ett fåtal företag globalt besitter, och att Alibaba Cloud tar AI‑supernoder i drift i kommersiell skala. Han sade att företaget arbetar med end‑to‑end‑ko‑optimering av chip, servrar, supernoder, nätverk, modeller och inferensmotorer för att maximera token‑genomströmning och kostnadseffektivitet i sin AI‑klusterinfrastruktur.

Ett mål på 20 GW moln och en Qwen‑enhetsinsats

Wu beskrev AI‑molnet som ett nätverk som levererar tokens där de behövs och påpekade att det kräver hyperskala, globalt distribuerad infrastruktur som ko‑optimerar GPU‑er, CPU‑er, nätverk, lagring och databaser. Han sade att kundernas efterfrågan på AI förblir exceptionellt stark, med branschens medelfristiga till långsiktiga efterfrågan som vida överstiger Alibabas leveranskapacitet och att globala brister i AI‑datacenterförsörjningskedjan för närvarande begränsar hastigheten med vilken företaget kan skala beräkningsinfrastrukturen. Han förklarade att provisionering av AI‑beräkning driver en accelererande intäktstillväxt hos Alibaba Cloud.

Wu satte ett mål för Alibaba Cloud att driva mer än 20 gigawatt global datacenterkapacitet till 2032 och beskrev uppbyggnaden som ett svar på den exponentiellt ökande efterfrågan på AI i branschen.

Wu sade också att Alibabas open‑source‑modell Qwen-27B har blivit den mest populära modellen bland utvecklare världen över på stationära datorer, och att företaget kommer att fortsätta förfina sådana modeller så att utvecklare och företag kan distribuera intelligens lokalt. På konferensen lanserade Alibaba Qwen Intelligence, en helhetslösning byggd för partners som gör det möjligt för mobila enheter att resonera och utföra komplexa uppgifter.

Wu avslutade talet genom att återigen uttrycka Alibabas övertygelse om att ju mer kapabel AI blir, desto starkare blir mänskligheten, och beskrev denna övertygelse som det ultimata syftet med företagets engagemang för maskinintelligensens era.