拥抱 Agentic 时代！阿里云「再造」自我：做能跑 Agent 的云

雷科技 AI 硬件组 | 编辑：重嘉 | 监制：罗超

5 月 20 日，2026 阿里云峰会在杭州正式开幕。这次的大会以「Agentic Cloud」为核心，除了常规的 AI 芯片、大模型等技术与产品的迭代更新外，更关键的内容是传递出阿里云在 AI 时代的全面革新，云服务的形态、打法都要全部改变。

20 号上午的主论坛演讲中，阿里云智能集团资深副总裁刘伟光、阿里云智能集团首席技术官李飞飞、阿里巴巴集团通义大模型事业部负责人周靖人、平头哥半导体副总裁高慧、阿里云百炼技术负责人于文渊等关键人物均有出席，分享了阿里云的最新动态。

（图源：雷科技摄制）

此前，面对 AI 浪潮，全球各大云服务平台均在调整打法，谷歌将 VertexAI 定义为 Agent 平台，亚马逊推出了 BedrockAgentCore 框架，微软的 Azure 平台也在强调 Agent 能力。

那么，Agent 时代，阿里云又会给出怎样的解法？

平头哥发威：

用真武芯片构建 Agentic 底座

这次大会，备受瞩目的仍然是阿里云旗下的平头哥新款芯片。AI 时代，芯片作为算力最底层的硬件设施，其重要性不言而喻。

平头哥半导体副总裁高慧正式带来了 AI 芯片新品真武 M890 以及基于它搭建的 128 卡超节点服务器。

真武 M890 实现了三倍性能提升，拥有 144GB 高带宽内存，片间互联速率达到了 800GB/s。据了解，真武系列 AI 芯片主打训练推理一体，应用于多个行业场景，包括运营商、金融、汽车、政务等。目前，真武芯片累计出货 56 万片，有超过 400 个行业客户。

能用 128 张 AI 芯片组成一台超低时延的服务器，关键在于 ICN Switch 1.0 互联芯片的使用。据高慧介绍，它能把芯片间的通讯延迟压缩到百纳秒级别。

对服务器而言，它们通常都是由多款芯片组合搭建而成，在这种分布式计算模式下，芯片间的通讯速率会对整体效率产生影响。真武 M890 和 ICN Switch 1.0 实现的超低时延，能够满足服务器面对的大规模并行的需求。

在 Agentic 时代，几千几万个 Agent 同时运行并且相互交互时，往往会对服务器产生巨大的通讯压力。而平头哥这次推出的新款芯片和方案，无疑就瞄准了这个痛点，整体的架构设计就是为 Agent 而来的。

此外，高慧还公布了真武系列芯片未来的进化路线图。按照平头哥的规划，2027 年上市的真武 V900，将获得三倍性能提升，内存增加到 216GB，片间互联带宽 1200GB/s；2028 年还要推出真武 J900。换言之，真武系列芯片的迭代更新要加速到一年一更，以适应这个更加瞬息万变的 Agentic 时代。

平头哥旗下的芯片当然不止真武这一个系列，还有镇岳、倚天、磐脉等，这一个个颇具武侠色彩的名字，背后对应的都是平头哥要占领的每一块要地。全栈布局 GPU、CPU、网络、存储等，让不同硬件设施协同发力，这就是平头哥在 Agentic 时代的野心。

千问大模型再次升级，

还有给 Agent 用的千问云

自从在 AI 点外卖、AI 购物等几次破圈话题中频频现身后，千问作为国民级 AI 平台的江湖地位就牢不可破了。通义大模型负责人周靖人在这次的峰会上公布了千问大模型的最新进展，其中引人瞩目的就是 Qwen3.7-Max 的发布。

作为一款模型，它的基础能力很强，在 Text Arena 榜单中，Qwen3.7-Max 拿到国内第一、全球第六的成绩。

不过，它的核心亮点，还是 Agentic 能力，Qwen3.7-Max 能够提供工具调用、编程、管控、长周期规划等一系列能力。

实际使用过程中，相比基础大模型，Agent 拥有了更多可以使用的工具和接口，从而能做到模型本身做不到的事情，同时也能将模型的能力进一步释放。Qwen3.7-Max 本身就围绕可能的 Agent 场景做了大量的配套支持，无疑会大幅降低使用者搭建、使用 Agent 的门槛。

除了 Qwen3.7-Max，大会上还有多款千问模型产品一同登场，包括主打多模态的 Qwen3.5-Omni、实时翻译模型 Qwen3.5-Live Translate、语音识别模型 Fun-Realtime-ASR 等。相比通用基础模型，它们更有针对性，能够满足更加细分场景下的需求。

值得注意的是，阿里云峰会开幕演讲的最后环节，把 One more thing 给了千问云。在我们看来，千问云不是非常细化的某种技术或单款产品，而是 Agentic 时代的一整套解决方案。用阿里云自己的话来说，千问云就是「为 AI Agent 而生的全新服务方式」。

和一般的云服务方案不同的是，千问云在设计时就坚定了 Agent 友好的理念，它的 Skills、CLI、模型等，真人用户和 Agent 都能调用。为了打消用户的担忧，千问云提供了更加透明简洁的用量管理机制，Agent 就能实时查看用量数据并提供优化建议，对于用量异常的任务也可以拉取过程数据，进行溯因。

我们打开千问云的官网，可以发现它的界面非常简洁，占据 C 位的就是一行安装 Skills 的代码，右上角最显眼的按钮是 API 接入。在应用和开发平台选项中，则是各类智能体和「龙虾」工具，以及 Token 订阅。

（图源：千问云）

很明显，千问云提供的方案面对的核心用户就是 Agent。智能体只要接入千问云的服务，就能通过专门给它开发的接口直接访问并调用工具。

Agent 时代全面来临，

云计算的内涵彻底变了

开头我们提到过，谷歌、亚马逊、微软都为自家的云服务平台做了 Agent 适配。但在阿里云看来，这样做还不够。从 2026 峰会所展现的信息中，能感受到阿里云给出的答案更激进更超前，它不是和其他云巨头一样给云加上 Agent，而是按照 Agent 的需求和逻辑去重构云平台。

这次峰会的开幕演讲，大家关注的平头哥芯片和千问模型升级，除了常规的参数、能力提升外，它们更关键的变化是按照 Agent 的应用场景去做了大量更新和支持。这就让人们能感受到，它们就是为 Agent 而出现的。

大会上，阿里云资深副总裁刘伟光和 CTO 李飞飞花了大量篇幅来介绍阿里云围绕 Agent 时代进行的全栈布局。对客户而言，阿里云的方案是全方位的，从底层能力支撑，到应用层面的配套支持，再到 Agent 的风险控制和治理，阿里云都想到了，动作也都跟上了。

阿里云这些都能做到，和其深厚的实力密不可分，它在自研芯片、大模型、云服务技术积累、应用场景等各方面都拥有优势。而且，阿里云在全球范围来说都是为数不多的能提供所有云能力的厂商。

阿里云把 100 多个基础云服务全部从底层改写，实现了 Skill 化、MCP 化，这就像把房子的水电网重新搭建了，都变成了 Agent 能够直接读懂、直接调用插拔的通用接口。这样一来，阿里云的所有云资源，出厂就能成为 Agent 的工具箱。

对比之下，谷歌、亚马逊和微软的 Agent 改造，更像是给原有的房子装了一个能接入 Agent 的系统，相比过去有很大改变，但力度目前还是比不上阿里云的。

阿里云这么做，说到底是因为 AI 发展太快了、Agent 能力太强了。就像刘伟光说的那样，2022 年 AI 的主流呈现模式还是对话框，和 AI 聊天还是件新鲜事。但到了 2025 年，随着 AI 推理能力的突破，AI 一下子就能通过 Agent 代替人类做很多事情了。

按照目前这个趋势，未来各类智能体会越来越普及，甚至在很多岗位和场景里，它们直接就能变成数字员工，还是 24 小时工作的那种。未来企业的组织架构甚至都会发生变化，比如一人公司会越来越多，用 AI 来经营业务也会变成现实。

同时，这肯定还不是 AI 的终极形态，AI 仍然在不断进化，我们现在预见不到的能力，未来就可能成为爆发的突破口。而作为云端 AI 的基础设施提供者，阿里云必须要时刻跟上脚步，不能只吃老本。只有这样，阿里云才更有可能在 AI 时代的下一个阶段继续保持竞争优势，掌握下一代云 AI 的话语权。

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