阿里云栖大会亮全栈 AI 蓝图：Qwen4 进训练、平头哥真武 V900 芯片亮相

在 2026 杭州云栖大会上，阿里巴巴一次性端出覆盖芯片、模型、云与智能体的全栈 AI 进展：下一代大模型 Qwen4 已经投入训练，平头哥半导体发布自研 AI 训练与推理芯片真武 V900。

真武 V900 面向训练与推理两类负载，规格相当具体：216GB 片上显存、1200GB/s 片间带宽，支持 FP8 与 FP4 等多种精度，单集群最多可扩展到 50 万颗处理器，量产与商用锁定在 2027 年第一季度，性能较上一代真武 M890 提升约三倍。模型侧，当前旗舰 Qwen3.8-Max 总参数 2.4 万亿，Qwen4 系列已在训，Qwen4.5 与 Qwen5 计划把参数规模推到 5 万亿至 10 万亿。

阿里把模型路线图与算力供给放在同一场演讲里讲，等于把“参数扩张仍是通往 AGI 的核心路径”重新摆上台面。更关键的信号是训练方式本身在变：Qwen3.8-Max 跑完了 33 轮自动化迭代，覆盖流水线设计、数据验证、实验执行与错误诊断，靠递归自我改进把 Artificial Analysis 评分从 40 提升到 45，意味着训练流程中越来越多环节可脱离人工干预。

作为长期以开源权重著称的模型家族，Qwen 把这场发布做成一次“模型—芯片—数据中心”三位一体的容量承诺。阿里集团 CEO 吴泳铭给出量化指引：到 2032 年阿里云在全球运营的数据中心容量将超过 20GW。对国产 AI 而言，Qwen4 入训把下一旗舰周期的起点直接拉到 5 万亿至 10 万亿参数区间，竞争焦点正从“模型大小”转向“谁先把递归自我改进做成工业级流水线、谁先让芯片、数据中心与模型闭环跑通”。