Alibaba วางแผนโมเดลพารามิเตอร์ 5‑ถึง‑10 ล้านล้านในแนวทาง AI แบบเต็มสแตก

Eddie Wu ซีอีโอของ Alibaba Group กล่าวว่า บริษัทมีแผนจะฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์ใหม่ในระดับ 5 ถึง 10 ล้านล้านพารามิเตอร์ โดยนำเสนอ แผนงาน AI แบบเต็มสแตก ที่ครอบคลุมโมเดล ชิป และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ ในการบรรยายหลักที่งาน Apsara Conference 2026 ที่หางโจวเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026.

Apsara Conference คือกิจกรรมหลักประจำปีของ Alibaba Cloud. กำหนดการการประชุมอย่างเป็นทางการ ได้จัดให้ที่กล่าวของ Wu อยู่ในพิธีเปิดและเซสชันคีย์โน้ต Apsara ซึ่งยังมีเซสชันที่มุ่งเน้นไปที่ Qwen และงานซิลิคอนของ T-Head. ผู้จัดงานอธิบายว่าเวอร์ชันปี 2026 ครอบคลุมสามฟอรั่มคีย์โน้ตระดับสูงกว่า 120 ฟอรั่มขนาน และนิทรรศการเทคโนโลยีขนาด 50,000 ตารางเมตรที่รวบรวมกว่า 1,000 บริษัท.

แผนสำหรับโมเดลพารามิเตอร์ 5 ถึง 10 ล้านล้าน

Wu กล่าวว่า เส้นทางเทคนิคสู่ปัญญาประดิษฐ์ระดับสูงสุด หรือ ASI ได้ชัดเจนมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยอ้างอิงถึง Recursive Self-Improvement หรือ RSI ซึ่งเป็นกระบวนการที่โมเดลทำงานกับภารกิจและข้อเสนอแนะในโลกจริง ระบุข้อจำกัดของตนเอง และออกแบบการทดลอง สังเคราะห์ข้อมูล และประเมินผลลัพธ์อย่างต่อเนื่องในวงจรของการพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง. เขากล่าวว่า Alibaba’s Qwen ทีมกำลังสำรวจ RSI และได้ทำความก้าวหน้าที่มีความหมาย ขณะเดียวกันก็ดำเนินการวิจัยต่อในด้านสถาปัตยกรรมโมเดลและการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล.

โมเดลที่วางแผนไว้ที่มีพารามิเตอร์ 5 ถึง 10 ล้านล้าน มีเป้าหมายเพื่อทำภารกิจที่ซับซ้อนและระยะยาวมากขึ้นและก้าวสู่ ASI, Wu กล่าว. เขากล่าวว่า โมเดลหลายโหมดที่รวมการเข้าใจและการสร้างเป็นทิศทางการวิจัยหลักอีกประการหนึ่ง โดยอธิบายว่าโมเดลต้องมีความสามารถหลายโหมดอย่างลึกซึ้งเพื่อเข้าใจและสื่อสารสัญญาณของมนุษย์ เช่น เสียง ภาพ การแสดงออกทางใบหน้า และท่าทาง และเพื่อให้สอดคล้องกับวัฒนธรรม ความงาม และค่านิยมของมนุษย์.

Wu ระบุว่าปีที่ผ่านมาเป็นปีที่ AI เคลื่อนย้ายจากปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence) เป็นจุดเริ่มต้นสู่ ASI ที่ทำซ้ำเองได้ โดยแนวคิด “vibe coding” พัฒนาเป็น “vibe working” แบบเต็มสเปกตรัม และเขาอธิบายว่ามีการก้าวกระโดดที่สำคัญในการดำเนินงานภารกิจระยะยาว. เขาได้เสนอสองมุมมองของยุคนี้: เครื่องจักรจะสร้างความคิดมากกว่ามนุษย์ทั้งหมดรวมกันกว่า 1,000 เท่า, และผลิตภัณฑ์ที่จะนิยามยุคอย่างแท้จริงยังไม่ปรากฏ. การคิดของเครื่องจักรในปัจจุบันมีสัดส่วนน้อยกว่า 3 เปอร์เซ็นต์ของการคิดของมนุษย์ทั้งหมด, เขากล่าว, ในขณะที่พลังของเครื่องจักรได้ขับเคลื่อนงานกายภาพของโลกแล้ว 99.9 เปอร์เซ็นต์, และเขาคาดการณ์ว่าการคิดของเครื่องจักรจะเป็นภาระของการคิดทั้งหมด 99.9 เปอร์เซ็นต์ในที่สุด.

Wu เรียกการเขียนโค้ด AI ว่า “เพียงแค่หลอดไฟของยุค Machine Intelligence” โดยอธิบายว่าการอัตโนมัติของงานมนุษย์ที่มีอยู่เพียงอย่างเดียวจะไม่สามารถนิยามยุคใหม่ได้. โดยอ้างอิงถึงการไฟฟ้า เขาได้ชี้ให้เห็นว่า Pearl Street Station ของ Thomas Edison ในปี 1882 ให้พลังไฟแก่หลอดไฟเพียงประมาณ 400 หลอด, ในขณะที่เครื่องปรับอากาศมาถึงในปี 1902 และคอมพิวเตอร์ดิจิทัลเครื่องแรกในปี 1946.

Wu กล่าวว่า ยุค Machine Intelligence พึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานหลักสามส่วน: โมเดล AI, ชิป AI, และคลาวด์ AI. เขากล่าวว่า Alibaba ยังคงมุ่งมั่นในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานหลักเหล่านี้ในทั้งสามด้านเป็นความสำคัญเชิงกลยุทธ์ระยะยาว.

ชิป Zhenwu V900 และ M890 AI Supernodes

Wu กล่าวว่า หน่วยกึ่งสารกึ่งโลหะ T-Head ของ Alibaba กำลังสร้างพอร์ตโฟลิโอชิปศูนย์ข้อมูลที่ครอบคลุมซีรีส์ชิป GPU Zhenwu, ซีรีส์ชิป CPU Yitian, ซีรีส์การ์ดอินเทอร์เฟซเครือข่ายอัจฉริยะ Panmai, และชิปเชื่อมต่อ ICN, ซึ่งรวมกันครอบคลุมซิลิคอนหลักที่จำเป็นสำหรับการสร้างคลัสเตอร์ AI ขนาดใหญ่มหาศาล.

ในงานประชุม, Alibaba ได้นำเสนอ Zhenwu V900 รุ่นต่อไป, ซึ่ง Wu เรียกว่า “ชิป AI ที่ทรงพลังที่สุดในจีนในปัจจุบัน”. เขากล่าวว่า V900 ให้ประสิทธิภาพสามเท่าของรุ่นก่อนหน้า Zhenwu M890, และคลัสเตอร์เดียวที่สร้างบนชิปนี้สามารถรองรับการ์ดได้ถึง 500,000 ใบสำหรับการฝึกและการสรุปผลโมเดลแนวหน้า. โดยอ้างถึงความสมบูรณ์ของสายผลิตภัณฑ์ของ T-Head และการนำไปใช้โดยลูกค้า, เขากล่าวว่า Alibaba คาดว่าจะมีการเติบโตอย่างมีนัยสำคัญในปริมาณการจัดส่งชิป AI รายปี.

Wu กล่าวว่า M890 AI Supernode ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Alibaba มีความสามารถในการสรุปผลอย่างมีประสิทธิภาพสูงสำหรับโมเดลพื้นฐานที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 2 ล้านล้าน, ซึ่งเป็นระดับความสามารถที่เขากล่าวว่ามีเพียงไม่กี่บริษัททั่วโลกที่มี, และว่า Alibaba Cloud กำลังนำ AI Supernodes ไปใช้งานในระดับเชิงพาณิชย์. เขากล่าวว่าบริษัทกำลังมุ่งมั่นในการปรับแต่งร่วมแบบ end-to-end ระหว่างชิป, เซิร์ฟเวอร์, supernode, เครือข่าย, โมเดล, และเครื่องยนต์สรุปผล เพื่อเพิ่มอัตราการผ่านโทเคนและประสิทธิภาพต้นทุนสูงสุดในโครงสร้างพื้นฐานคลัสเตอร์ AI ของบริษัท.

เป้าหมายคลาวด์ 20 กิกะวัตต์และการผลักดันอุปกรณ์ Qwen

Wu อธิบายว่า AI cloud คือกริดที่ส่งโทเคนไปยังที่ที่ต้องการ, โดยกล่าวว่ามันต้องการโครงสร้างพื้นฐานขนาดไฮเปอร์สเกลที่กระจายทั่วโลกและทำการปรับแต่งร่วมกันของ GPU, CPU, เครือข่าย, การจัดเก็บข้อมูล, และฐานข้อมูล. เขากล่าวว่าความต้องการของลูกค้าต่อ AI ยังคงแข็งแกร่งเป็นพิเศษ, โดยความต้องการระยะกลางถึงระยะยาวของอุตสาหกรรมเกินกว่าความสามารถในการจัดหาของ Alibaba และการขาดแคลนทั่วโลกในห่วงโซ่อุปทานศูนย์ข้อมูล AI กำลังจำกัดความเร็วที่บริษัทสามารถขยายโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณได้. เขากล่าวว่าการจัดหา AI compute กำลังขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้อย่างเร่งเร้าที่ Alibaba Cloud.

Wu ตั้งเป้าหมายให้ Alibaba Cloud ดำเนินการศักยภาพศูนย์ข้อมูลทั่วโลกมากกว่า 20 กิกะวัตต์ภายในปี 2032 โดยอธิบายว่าการขยายนี้เป็นการตอบสนองต่อความต้องการของอุตสาหกรรมที่เพิ่มขึ้นอย่างเอ็กซ์โปเนนเชียลสำหรับ AI.

Wu ยังกล่าวว่า Qwen-27B แบบโอเพ่นซอร์สของ Alibaba ได้กลายเป็นโมเดลที่ได้รับความนิยมสูงสุดในหม่นักพัฒนาทั่วโลกบนเดสก์ท็อป และบริษัทจะต่อเนื่องในการปรับปรุงโมเดลดังกล่าวเพื่อให้นักพัฒนาและองค์กรสามารถนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้งานในระดับท้องถิ่นได้ ที่งานประชุม Alibaba เปิดตัว Qwen Intelligence ซึ่งเป็นโซลูชันแบบครบวงจรที่ออกแบบมาสำหรับพันธมิตร ช่วยให้อุปกรณ์มือถือสามารถวิเคราะห์และดำเนินการงานที่ซับซ้อนได้

Wu ปิดการกล่าวสุนทรพจน์โดยย้ำความเชื่อของ Alibaba ว่า AI ที่มีความสามารถยิ่งเพิ่มขึ้น มนุษยชาติจะยิ่งมีพลังมากขึ้น โดยอธิบายความเชื่อนี้ว่าเป็นเป้าหมายสูงสุดของความมุ่งมั่นของบริษัทต่อยุค Machine Intelligence