阿里巴巴周二在中国杭州举行的年度云栖大会上发布真武V900人工智能加速器，同时公布规模显著扩大的通义千问模型发展计划。这项发布覆盖芯片、模型和数据中心，是公司推进全栈人工智能战略的一部分。阿里巴巴称这款处理器是中国目前性能最强的人工智能芯片，其计算表现达到上一代真武M890的三倍。不过，这属于制造商在大会上公布的性能主张，尚未经过公开的独立基准测试确认，因此实际速度、能耗和成本仍需第三方用户检验。公司给出的对比主要说明新产品相对于自家上一代芯片的提升，并不能直接证明它超过所有竞争产品。
真武V900由阿里巴巴旗下半导体部门平头哥设计，面向基础模型训练以及模型部署后的推理任务。训练阶段需要处理大量数据并调整模型，推理则是已经训练完成的系统在收到请求后生成回答时执行的计算。阿里巴巴表示，这款加速器配备216吉字节内存，芯片之间的数据传输带宽达到每秒1200吉字节，并原生支持FP8和FP4等较低精度数值格式。此类格式通常用于降低计算量和内存需求，但公司尚未提供能够让外部机构全面比较的独立测试结果。硬件规格显示公司试图让同一款处理器适应不同计算阶段，实际效果仍取决于软件、网络以及完整服务器系统的协同工作。
按照阿里巴巴公布的架构，真武V900能够与公司自有的网络、存储和服务器技术组合，并扩展成多达五十万张加速卡的集群，以承担大型人工智能模型的训练和运行。公司计划在2027年第一季度启动大规模生产并正式商业发布，这意味着客户目前仍需等待量产产品。阿里巴巴还称，真武系列芯片已经服务超过650家客户，覆盖汽车、金融、大语言模型、具身智能、能源和制造等行业。能否按期扩大供应，将成为这项芯片计划的重要检验。超大规模集群还需要持续稳定的数据传输、存储和电力支持，因此芯片数量只是整体部署能力的一部分。
在硬件发布之外，阿里巴巴确认下一代通义千问4正在训练，并为之后的通义千问4.5和通义千问5制定了路线图。公司预计未来模型规模可达到五万亿至十万亿个参数，而当前旗舰模型通义千问3.8-Max拥有二点四万亿个参数。参数是模型在训练过程中学习和调整的数值，数量可以反映系统的大致规模，但并不自动代表更高质量。仅凭参数总数无法证明模型在准确性、推理效率、运行成本或安全性方面一定领先，相关能力仍要通过不同任务上的实际测试判断。这些未来模型目前属于研发路线图，不能与已经完成训练并可供使用的系统等同看待。
首席执行官吴泳铭还提出，到2032年阿里云在全球运营的数据中心总容量将超过二十吉瓦，以应对训练和部署人工智能系统所需的电力与计算资源。路透社报道，吴泳铭把客户对人工智能的需求形容为异常强劲，同时承认供应链限制正在制约公司扩张的速度。阿里巴巴表示，将在本季度开始以商业规模部署人工智能超级节点，把计算、存储和高速网络整合起来，为更大型模型提供基础设施。二十吉瓦是一项目标，而不是公司已经建成的现有容量。目标能否实现取决于设备供应、建设进度以及客户需求等多项因素。
这些发布进一步加剧了生成式人工智能所依赖的芯片、模型和云基础设施之间的竞争。随着美国收紧对部分先进芯片和芯片制造设备的出口管制，中国科技企业正加快寻找英伟达高端处理器的本土替代方案，并尝试控制从半导体到云服务的更多技术环节。阿里巴巴的路线图显示公司希望同时掌握算力供应和模型开发，但最终成效仍取决于产品交付。接下来的关键考验，是公司能否兑现2027年第一季度的生产时间表，以及独立客户能否证实其在杭州公布的性能、效率和成本优势。只有量产、交付和第三方使用数据陆续出现后，外界才能更全面地评估这套技术路线的竞争力。
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