2026-09-27 · 申万宏源 · 公司/行业基本面

申万宏源计算机行业周报：阿里云栖，模型、芯片、云—机器智能时代的三大基石

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摘要

本篇计算机行业周报（20260920-20260927）聚焦阿里云栖大会2026，行业评级为看好，核心判断是机器智能时代将由AI模型、AI芯片和AI云三大基石支撑，吴泳铭提出未来机器思考总量将达到人类思考总量的1000倍以上，阿里巴巴将长期投入这三类基础设施。模型端，Qwen计划训练5万亿至10万亿参数模型，Qwen4已在训练中，Qwen3.8-Max在人类零参与下持续迭代超1个月、完成33轮有效迭代，并使单实例推理吞吐提升96%、在芯片协同中减少42%面积，Qwen Intelligence将于9月28日发布的荣耀Magic9上首发搭载。芯片端，平头哥发布新一代AI芯片真武V900，整体性能为上一代M890的3倍，搭载216GB显存、片间互联带宽达1200GB/s，计划2027年第一季度量产，配合算、存、网全栈自研芯片超节点可扩展至50万卡，磐久AL144单柜ScaleUp域最大144卡并可扩展至万卡级（Max 10368）。云与智能体侧，阿里云目标到2032年运营的全球数据中心规模超过20GW，提出Agentic Cloud并推出AgentCore、Context Engine与新一代CPFS，CPFS可将AI存储成本降低69%。报告据此归纳三大产业趋势：国产模型将持续Scaling、AI需求仍然非常强劲使阿里等公司愿意给出长达5-6年的算力投入计划、阿里巴巴等中国Hyperscaler将搭建从底层向算力系统、云一体的全栈能力。重点标的覆盖数字经济领军、AIGC应用、AIGC算力、数据要素、信创弹性、港股核心、智联汽车、新型工业化和医疗信息化九大主线。风险提示为行业激进扩人策略可能影响盈利增长，以及外部因素影响供应链稳定性。

主要观点

阿里云栖大会2026的核心判断是机器智能时代将由AI模型、AI芯片和AI云三大基石支撑，吴泳铭提出未来机器思考总量将达到人类思考总量的1000倍以上，阿里巴巴将长期投入这三类基础设施。

AI模型沿更大参数方向演进：Qwen计划训练5万亿至10万亿参数模型，基于新一代架构的Qwen4已在训练中，未来Qwen4.5、Qwen5将扩展至5-10T参数。

递归自我改进（RSI）已初步进入训练、推理及芯模协同环节：Qwen3.8-Max在人类完全零参与下持续迭代超1个月、完成33轮有效迭代，在新GPU上自主优化推理框架使单实例推理吞吐提升96%，并在自主运行超60小时、调用EDA工具超万次后完成减少42%面积的物理实现优化。

全模态与终端落地加速：图像、音乐、世界、视频、语音和全模态模型密集亮相，Qwen3.8-Omni正式亮相，下一代视频生成模型将于11月发布，AI手机全栈解决方案Qwen Intelligence进入手机终端，9月28日发布的荣耀Magic9为首发搭载机型，荣耀Robot Phone同步支持。

平头哥发布新一代AI芯片真武V900，整体性能为上一代真武M890的3倍，搭载216GB显存、片间互联带宽达1200GB/s，原生支持FP8、FP4低精度计算，可满足万亿级参数大模型训练与推理需求。

阿里已实现算、存、网三类核心芯片全部自研，集成V900、ICN Switch、磐脉智能网卡与镇岳SSD主控的新一代超节点服务器实现全栈协同，单一集群可扩展至50万卡；服务器CPU规划首次发布，2027年将推出倚天720与倚天730，倚天730首次基于全自研CPU微架构设计，倚天750可与真武AI芯片通过ICN总线直接互联。

磐久AL144超节点服务器单柜ScaleUp域最大144卡，通过二级SNPO光互连可扩展至千卡/万卡（Max 10368），单柜功耗650kW、最大支持单GPU功耗3500W、单柜ScaleUp带宽达Pb/s级，相较AL128在单柜ScaleUp域规模、单柜功耗、最大支持GPU功耗三个维度分别实现2x、1.86×、1.75×的跃升，系统层面提供6个9的供电可靠性。

云需求强劲：吴泳铭表示当前已看到和能预见的客户需求远超现有供给能力，大量需求受制于供应瓶颈，阿里云目标是到2032年运营的全球数据中心规模超过20GW。

阿里云CTO李飞飞提出企业级Agent的四大能力支柱：全域认知引擎、自主运行与持续进化、可信协作与治理、实时智能决策，重构从AI Native Cloud、Agent Native Cloud到Context Engine的完整技术栈，并推出企业级Agent构建治理平台AgentCore，支持长任务、失败重试、断点恢复和异步执行。

新一代全栈自研高性能存储CPFS提供高达百TB/s级吞吐和亿级IOPS，单文件系统可扩展至百PiB并承载万亿级文件，实际训练中可将模型启动平均耗时降低50%、峰值算力利用率提升30%、AI存储成本降低69%、业务承载能力翻倍；KVCache加速引擎KVCacheStore实测缓存命中率提升20%以上。

报告归纳本次云栖大会体现的产业趋势：1）国产模型将持续Scaling；2）AI需求仍然非常强劲，阿里等公司愿意给出长达5-6年的算力投入计划；3）阿里巴巴等中国Hyperscaler将搭建从底层向算力系统、云一体的全栈能力，提升效率。

风险提示：行业若采取激进扩人策略，存在影响盈利增长的风险；全球外部因素影响供应链稳定，存在业绩不及预期的风险。

论述逻辑

阿里云栖大会2026召开 → 吴泳铭提出机器思考总量将达人类思考总量的1000倍以上，AI模型、AI芯片、AI云构成机器智能时代三大基石 → 模型端：Qwen规划5万亿至10万亿参数、Qwen4在训，Qwen3.8-Max零参与迭代33轮并实现单实例推理吞吐提升96%、减少42%面积，验证递归自我改进与全模态终端落地 → 芯片端：真武V900性能为M890的3倍，配合ICN Switch、磐脉智能网卡、镇岳SSD主控实现算存网全栈自研，超节点扩展至50万卡，磐久AL144将ScaleUp单域从千卡推向万卡级 → 云端：客户AI需求远超现有供给，阿里给出2032年全球数据中心超20GW目标，并围绕四大能力支柱重构Agentic Cloud，推出AgentCore、Context Engine与新一代CPFS（AI存储成本降低69%） → 由此推导三大产业趋势：国产模型持续Scaling、AI需求强劲支撑5-6年算力投入计划、中国Hyperscaler搭建全栈能力 → 落地为计算机行业看好评级与九大主线重点标的组合，同时提示激进扩人策略与供应链稳定性风险。