Was hat Alibaba auf der Yunqi-Konferenz gesagt und was nicht?
Text丨Chen Xi
Auf der diesjährigen Yunqi-Veranstaltung ist die bemerkenswerteste Rede die von Wu Yongming.
Während die gesamte Branche miteinander wetteifert, wer höhere Modell-Benchmark-Werte erzielt, wessen Anwendungen schneller wachsen und wer sich in einem bestimmten KI-Bereich einen harten Wettbewerb liefert, hat Alibaba CEO Wu Yongming auf dem Hauptforum ein „Stromnetz“ vorgestellt – er unterteilt die Infrastruktur des Maschinenintelligenzzeitalters in drei Teile: KI-Modelle, KI-Chips und KI-Cloud, und kündigte an, dass Alibaba langfristig in diese drei Richtungen strategisch investieren wird.
In der vergangenen Zeit haben viele Menschen nicht verstanden, auf was Alibaba setzt. Die Antwort von Yunqi ist eigentlich sehr einfach: Alibaba setzt auf das „Super-Stromnetz“ des KI-Zeitalters.
Das ist auch der grundlegendste Unterschied zwischen Alibaba und reinen Modellunternehmen oder Anwendungsunternehmen. Modelle werden iteriert, Anwendungen werden ersetzt, die Trends von KI-Anwendungen wechseln jeden Monat von Chatbot über Codierung bis hin zu Arbeitsbereichen – aber das zugrundeliegende Stromnetz zur Erzeugung und Übertragung von Intelligenz – Chips, Rechenzentren und Cloud – ist ein zyklusübergreifendes Hartvermögen, das genau der stärkste Vorteil von Alibaba ist. Unter den globalen großen Cloud-Anbietern gibt es nur wenige, die über Full-Stack-Fähigkeiten von den untersten Chips bis zu den obersten Modellen und Anwendungen verfügen.
Diese hohe Investition wird durch Alibabas Ableitung der KI-Nachfrage gestützt.
Maschinelles Denken unterscheidet sich von menschlichem Denken, es ist nicht durch die Bevölkerungsgröße und die 24 Stunden pro Tag beschränkt. Wu Yongming schätzt, dass das gesamte Volumen des maschinellen Denkens in Zukunft mehr als das 1000-fache des menschlichen Volumens betragen wird, während das heutige maschinelle Denken nur etwa 3 % des menschlichen Denkens entspricht – es gibt noch ein Wachstumspotenzial von mindestens 30.000-fach.
Was der KI-Markt letztendlich bewältigen muss, ist nicht nur der Wert der heutigen menschlichen Arbeit. Das Helfen beim Programmieren und Schreiben von Berichten ist nur die Anfangsphase der Maschinenintelligenz. Wenn das Angebot an Maschinenintelligenz unbegrenzt reichlich wird, wird seine Bedeutung für die menschliche Gesellschaft weit über die Ersetzung bestehender geistiger Arbeit hinausgehen. Dieser Wandel wird tiefer sein als die industrielle Revolution.
Die Nachfrage ist nahezu unbegrenzt, aber das endgültige Produkt ist noch nicht erschienen. Heutige KI-Anwendungen befinden sich noch im „Glühlampe“-Stadium: Man kann zum Zeitpunkt der Erfindung der Glühlampe noch nicht die Eisenbahn, den Aufzug, den Kühlschrank und das gesamte nachfolgende moderne Industriesystem vorstellen.
Daher ist das Sicherste vor dem Auftauchen des endgültigen Produkts, zuerst Kraftwerke und Stromnetze zu bauen. Nach dieser Logik haben die drei Investitionsbereiche von Alibaba jeweils unterschiedliche Aufgaben:
Auf der Modellseite plant das Qwen-Team, ein brandneues Modell mit einem Parameterumfang von 5 bis 10 Billionen zu trainieren, um auf dem Weg zur super künstlichen Intelligenz voranzukommen.
Auf der Chipseite hat T-Head an diesem Tag den leistungsstärksten inländischen KI-Chip Zhenwu V900 vorgestellt, dessen Rechenleistung das 3-fache des Modells Zhenwu M890 erreicht. Ein darauf aufbauender einzelner Cluster kann auf 500.000 Karten skaliert werden und unterstützt das Training und die Inferenz von Spitzenmodellen. Alibaba gibt an, dass aufgrund der ausgereiften Produktlinie von T-Head-Chips und der breiten Anwendung bei Kunden die jährliche Auslieferungsmenge voraussichtlich stark steigen wird.
Auf der Cloud-Seite hat Alibaba einen bisher nicht öffentlich bekannten langfristigen Maßstab vorgelegt: Bis 2032 wird der Umfang der von Alibaba Cloud betriebenen globalen Rechenzentren mehr als 20 GW betragen.
Die drei sind keine nebeneinander liegenden Geschäftsbereiche, sondern eine Maschine zur Erzeugung von Intelligenz. Das Modell bestimmt, was Maschinenintelligenz leisten kann, Chips und Systeme bestimmen, wie viel Kosten für die Erzeugung gleicher Intelligenz anfallen, und die Cloud bestimmt, auf welchen Umfang Intelligenz bereitgestellt werden kann.
Gegenwärtig ist der weltweite Mangel an KI-Rechenleistung ein Konsens der Branche. Ob Maschinenintelligenz in Zukunft ausreichend bereitgestellt werden kann, hängt letztendlich von zwei Variablen ab. Die erste ist der Umfang: Der Bau von Chips, Stromversorgung, Netzwerken und Rechenzentren ist weiterhin angespannt, KI-Rechenzentren selbst sind ein komplexes Systemengineering, und nur sehr wenige Unternehmen verfügen über echte Fähigkeiten zur großskaligen Bereitstellung.
Die zweite ist der Preis: Mit der kontinuierlichen Optimierung von Modellen und Infrastruktur geht es darum, wer den Preis für das gleiche Intelligenzniveau ständig senken und das Preis-Leistungs-Verhältnis von Intelligenz ständig verbessern kann. Zusammengefasst geht es im zukünftigen Wettbewerb darum, wer Intelligenz in größerem Umfang und zu niedrigeren Kosten erzeugen kann.
Ein klares Signal ist, dass „GW“ auch zur gemeinsamen Maßeinheit der globalen großen Cloud-Anbieter wird. Laut einem Bericht von Bloomberg plant Microsoft, die Kapazität seiner Rechenzentren bis 2032 auf 38 GW zu erweitern, und AWS hat zuvor auch das Tempo bekanntgegeben, jährlich 3,8 GW an neuer Kapazität hinzuzufügen. Wenn die Branche beginnt, sich mit Einheiten von Kraftwerken zu beschreiben, sind die Kernvariablen dieser Runde des Wettbewerbs nicht mehr nur die Modell-Benchmark-Werte, sondern Stromversorgung, Chips, Grundstücke, Netzwerke, Kapital und Ingenieurlieferfähigkeit.
20 GW können auch in eine sehr vorstellbare Einnahmenrechnung umgerechnet werden. Einige Analysten schätzen danach, dass bei einer Schätzung von etwa 12 bis 15 Milliarden US-Dollar Einnahmen pro GW die externen Einnahmen von Alibaba Cloud bis 2032 voraussichtlich 1 Billion RMB übersteigen werden. Das bedeutet, dass das Ziel von 100 Milliarden US-Dollar an externen Einnahmen bis 2030 voraussichtlich vorzeitig erreicht wird, und das Umsatzwachstum wird auch über den früheren Erwartungen der Branche von etwa 50 % liegen.
Gleichzeitig wird die neueste Generation selbst entwickelter KI-Chips von T-Head als der derzeit leistungsstärkste inländische KI-Chip angesehen, der voraussichtlich die Kosten von Rechenzentren senken wird. Diese Runde der Rechenleistungsexpansion zeigt auch ein neues Muster: Neben dem Eigenbau werden Methoden wie gemeinsamer Bau mit Partnern und kooperativer Betrieb eingeführt, und die Investitionsstruktur verlagert sich stärker zu betrieblichen Ausgaben. Wenn selbst entwickelte Chips die Kosten pro Einheit von Rechenleistung kontinuierlich senken, wird Alibaba Cloud voraussichtlich gleichzeitig Barrieren in den beiden Bereichen „Bereitstellungsumfang“ und „Rechenleistungskosten“ aufbauen.
Während der Markt noch darüber streitet, wem die nächste beliebte Anwendung gehören wird, kämpft Alibaba um die grundlegende Position, die alle Anwendungen nicht umgehen können. Es geht nicht um ein kurzfristiges Ticket für das KI-Zeitalter, sondern um das Super-Stromnetz, das die kontinuierliche Evolution von Modellen, die großskalige Bereitstellung von Rechenleistung und die immer günstigere Intelligenz ermöglicht – genau das ist der Bereich, in dem Alibaba stark ist.
Im Folgenden der vollständige Text der Rede von Wu Yongming auf der Yunqi-Konferenz:
Hallo allerseits, willkommen auf der Yunqi-Konferenz 2026. Es ist wieder die Yunqi-Konferenz, die Entwicklung der KI-Technologie im vergangenen Jahr hat die Vorstellungen übertroffen, und die technische Iteration beschleunigt sich. Vor einem Jahr haben wir festgestellt, dass AGI nur der Ausgangspunkt ist und KI sich weiter zu super Intelligenz ASI entwickeln wird, die sich selbst iterieren kann. Im vergangenen Jahr haben sich alle an Vibe Coding und Vibe Working gewöhnt, KI hat sehr große Fortschritte bei Langzeitaufgaben gemacht, und der technische Pfad der autonomen Evolution wird allmählich klarer.
Da KI nach und nach stärkere Fähigkeiten freisetzt und sich zunehmend in alle Szenarien einbringt, sehen wir einen tiefgreifenden Wandel: Maschinen werden zur Hauptkraft des Denkens, und Intelligenz wird zu einem Massenware. Der letzte ähnliche Wandel war die industrielle Revolution, die „Kraft“ zu einer Massenware machte. Die Menschheit nacheinander Dampfmaschinen, Verbrennungsmotoren und Strom erfunden und um sie herum unsere moderne Industrie aufgebaut.
Diesmal ist das Denken an der Reihe. Früher war das Denkvolumen, das ein komplexes Problem erhalten konnte, durch die gesamte menschliche Intelligenz und die Wertverteilung beschränkt. Heute durchbrechen Maschinen diese Beschränkungen. Mit der schrittweisen Realisierung von ASI und der ständigen Erweiterung der KI-Infrastruktur wird Denken wie Kraft zu einer Massenware mit skalierbarem Angebot. In Zukunft werden wir in das Zeitalter der „Maschinenintelligenz“ eintreten.
Was ich heute vorstellen möchte, ist unser Denken über das Zeitalter der „Maschinenintelligenz“ und die strategische Wahl von Alibaba.
Zuerst möchte ich ein Konzept klären. Die Menschen sind es gewohnt, KI als „Künstliche Intelligenz“ zu bezeichnen. Das Wort „künstlich“ im Deutschen bedeutet eher „von Menschen gemacht“, zum Beispiel künstliche Diamanten oder Kunstleder. Wenn wir über KI sprechen, sind wir es auch gewohnt, sie mit menschlichen Fähigkeiten zu verstehen und hoffen, KI zu erzeugen, die wie Menschen denkt. Früher haben wir alle gefragt „ist sie dem Menschen ähnlich?“, „kann sie wie ein Mensch denken?“, und der Turing-Test war einst der Standard zur Bewertung von KI.
Schauen wir uns die industrielle Revolution an: Dampfmaschinen und Verbrennungsmotoren haben in der Anfangsphase Dinge ersetzt, die Menschen und Pferde tun konnten, wie das Pumpen von Wasser in Bergwerken, Weben und Transportieren – das Wort „Pferdestärke“ stammt daher. Aber sehr bald konnte maschinelle Kraft Dinge tun, die weit über körperliche Arbeit hinausgehen. Selbst mit unzähligen Menschen und Pferden kann man keinen Zug zum Laufen bringen, geschweige denn Flugzeuge und Raketen in den Himmel schicken. Maschinelle Kraft ist nicht einfach „körperliche Kraft von Menschen gemacht“, sondern hat eine völlig neue Kategorie geschaffen. Die Tiefe, Breite und Dichte der maschinellen Kraft ermöglicht es der Menschheit, Dinge zu tun, die sie sich nie vorgestellt hat.
Ebenso ist die heutige Maschinenintelligenz kein Ersatz für menschliche Intelligenz, sondern eine völlig neue Kategorie. KI hilft beim Programmieren und Schreiben von Berichten, das ist nur die Anfangsphase der Maschinenintelligenz. Wenn das Angebot an Maschinenintelligenz unbegrenzt reichlich wird, wird seine Bedeutung für die menschliche Gesellschaft weit über die Ersetzung bestehender geistiger Arbeit hinausgehen. Dieser Wandel wird tiefer sein als die industrielle Revolution. Für das zukünftige Zeitalter der Maschinenintelligenz habe ich zwei Feststellungen.
Erste Feststellung: In Zukunft wird das gesamte Denkvolumen, das von Maschinen bereitgestellt wird, mehr als das 1000-fache des gesamten menschlichen Denkvolumens betragen. Das ist in der physischen Welt bereits geschehen. Seit der Erfindung der Dampfmaschine ein neues Zeitalter eingeläutet hat, übernimmt maschinelle Kraft heute bereits 99,9 % der physischen Arbeit. In Zukunft wird das gesamte menschliche Denkvolumen weiter wachsen, aber das Volumen des maschinellen Denkens wird mit höherer Geschwindigkeit expandieren und voraussichtlich 99,9 % der Denkarbeit übernehmen.
Wir können dies aus zwei Aspekten von Angebot und Nachfrage ableiten. Zuerst die Veränderung des Angebots.
Das Angebot an menschlichem Spitzendenken ist sehr begrenzt. Es gibt nur wenige bekannte Wissenschaftler und Experten auf der Welt. Um einen Spitzenwissenschaftler oder Experten auszubilden, braucht es jahrzehntelanges Lernen und Praxis, zusätzlich Talent und Glück. Das führt dazu, dass die Forschung in vielen Bereichen seit langem nicht über genügend Intelligenzeinsatz verfügt. Zum Beispiel bei der Progerie von Neugeborenen gibt es weltweit nur Dutzende neuer Fälle pro Jahr, und es gibt nur hunderte von Patienten mit aufgezeichneten Fällen weltweit. Solche seltenen Krankheiten können kaum ausreichende Forschungsressourcen erhalten. Nach der heutigen Geschäftslogik der Pharmaindustrie sind nur wenige Unternehmen bereit, mehr als zehn Jahre zu verbringen und riesige Summen auszugeben, um ein neues Medikament für hunderte von Menschen zu entwickeln.
Aber wenn KI über das Intelligenzniveau verfügt, das für professionelle Forschung benötigt wird, solange die Rechenleistung ausreichend und günstig ist, kann in jedem Teilbereich eine Million von Agenten organisiert werden, die kontinuierlich forschen, simulieren und validieren und verschiedene Lösungen erkunden. Diese Forschungsrichtungen, die in der Vergangenheit unzureichend mit Ressourcen ausgestattet waren, werden zum ersten Mal eine großskalige Intelligenzbereitstellung erhalten. Spitzendenken wird von einem Luxusgut zu einer Massenware mit skalierbarem Angebot. Stellen Sie sich vor, dass es in Zukunft in jedem Teilbereich eine Million von KI-Wissenschaftlern und Experten gibt, die kontinuierlich innovieren und Probleme lösen – welche Veränderungen das für die menschliche Gesellschaft bringen wird.
Zweitens die Veränderung der Nachfrage. Im Industriezeitalter hing davon ab, wie viele Waren die Menschen konsumieren können, von der Bevölkerungsgröße. Kaffee muss getrunken werden, Autos müssen gefahren werden, Handys müssen benutzt werden – die Menge an physischen Waren, die ein Mensch in seinem Leben konsumieren kann, ist begrenzt. Aber wenn die Fähigkeiten von KI immer stärker werden, wird diese Beziehung grundlegend verändert. Stellen Sie sich das zukünftige Szenario vor: Wenn wir KI beauftragen, ein Raumschiff zum Mars zu bauen, kann KI eine solche extrem lange und komplexe Aufgabe in Millionen von Teilaufgaben unterteilen, die von hunderttausenden von Agenten ununterbrochen bearbeitet werden, bis die Aufgabe erledigt ist.
