当旅客抵达杭州萧山机场，走出航站楼的通道时，最引人注目、数量最多的广告牌莫过于那句“AI就用阿里云”。这句广告语早已在北上深杭等核心城市的机场亮相，而在当前智能体技术浪潮席卷全球的背景下，其承载的战略内涵正被赋予全新的时代意义。
5月20日，在杭州西湖畔举办的2026阿里云峰会上，阿里云副总裁刘伟光、CTO李飞飞等核心管理层清晰阐述了公司未来的战略重心——全力拥抱智能体时代，构建“最Agent（智能体）化的一朵云”。在产品层面，阿里云重磅发布了专为智能体友好设计而生的“千问云”平台，将强化智能体能力的Qwen大模型升级至3.7-Max版本，并推出了训推一体的高性能AI芯片“真武M890”。这一系列举措，都紧密围绕一个核心主题展开：全面推动云的“智能体化”。
值得关注的是，MiniMax、Kimi、阶跃星辰、智谱等国内顶尖AI大模型公司的高管均出席了本次盛会，充分展现了阿里云在构建AI生态合作上的强大号召力与“朋友圈”。
阿里云的战略转型：从服务于人到赋能智能体
纵观大会主论坛上午的议程，可以发现所有嘉宾的演讲都聚焦于同一个核心概念：智能体。例如，阿里云副总裁刘伟光的演讲主题为“Transform to Agentic Era（迈向智能体时代）”，而CTO李飞飞则深入探讨了“智能体化的云：创造token（词元），成就智能体”。
“过去的模型服务平台主要面向人类开发者，而未来消耗算力与调用模型的主体将越来越多地是智能体。”刘伟光在介绍专为智能体设计的AI产品“千问云”时强调。他特别指出，千问云正在对模型服务平台进行彻底重构，目标是为开发者和智能体提供同等优质、便捷的体验。这意味着，在阿里云的战略视野中，智能体已被提升至与人类开发者并列的“核心客户”地位。
那么，千问云是如何具体践行“服务于智能体”这一理念的？其产品设计给出了清晰答案。例如，平台将模型服务链路全面“Skill化”和“CLI化”。Skill功能将模型选型、调用、认证配置、用量查询等复杂流程封装为标准化能力，使得智能体无需编写底层代码即可智能、动态地路由至最合适的模型；CLI（命令行接口）则覆盖了登录认证、模型查询、调用、环境诊断等全流程操作，支持通过脚本或命令行实现模型服务工作流的完全自动化。
当然，从服务人类转向同时服务智能体，对云基础设施提出了前所未有的挑战。李飞飞坦言，“从智能体引发的突发性负载来看，自‘小龙虾’（OpenClaw）等智能体应用爆火后，智能体所运行的工作负载变得极其复杂多变，这对我们的云基础设施的弹性、稳定性和安全性都提出了极高要求。”她具体阐述了六大核心挑战，包括沙箱隔离、复杂任务高并发处理、智能体身份认证与权限管理等。
“2024年，我们强调的是AI Native Cloud（AI原生云），聚焦于模型训练与推理，提供弹性高效的算力调度。而进入Agent Native Cloud（智能体原生云）阶段，我们的重心发生了根本性转变，转向面向智能体运行时，提供沙箱环境、AI网关、记忆管理、安全防护、智能编排与治理等关键能力，全方位保障智能体的可靠、高效运行。”刘伟光总结道。
智能体化技术栈“全线就绪”，中国AI工厂雏形初显
在确立“智能体原生云”战略方向的同时，阿里云在底层硬件与顶层模型两端同步取得了关键进展。
硬件层面，基于平头哥新一代AI芯片“真武M890”的128卡超大规模节点服务器正式发布。该服务器搭载了自研的高速互联芯片ICN Switch 1.0，节点间通信时延可低至百纳秒级，使得128张AI芯片能够像一台超级计算机般无缝协同，完美应对智能体时代高并发推理与大规模模型训练对算力集群的苛刻需求。
更令人振奋的是国产芯片与国产大模型深度协同带来的“化学反应”。
模型层面，新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max在权威第三方评测平台Arena的全球大模型盲测总榜中，位列国产模型榜首。该模型专为智能体应用进行了架构级优化，在代码生成、复杂推理等核心能力上持续突破。阿里巴巴集团通义大模型事业部负责人周靖人分享了一个典型案例：Qwen3.7-Max在训练过程中从未接触过真武M890芯片的任何技术文档，但“仅凭一份任务描述，在无人为干预和纠错的情况下，它自主持续工作了35小时，通过自我迭代与优化，最终生成了一套可直接运行的高质量代码”。
“本质上，AI时代是一场深刻的计算范式革命。当下的AI产业生态非常类似于新型制造业，要构建强大的AI竞争力，就必须同步建设两座核心‘工厂’：AI训练工厂和AI推理工厂。”刘伟光深刻阐述道，“阿里云是目前中国唯一一家从底层自研芯片、到Agentic Cloud（智能体化的云基础设施）、再到全模态模型矩阵、模型服务平台以及上层Agentic（智能体化）应用，完整贯通这五层全栈技术体系的云服务与AI厂商。我们所全力构建的，正是面向未来的‘中国AI工厂’。”
