杭州舉行的雲棲大會上，行政總裁吳泳銘宣佈，人工智能（AI）競爭將會從大模型，推向晶片和數據中心。旗下平頭哥半導體發佈新一代自研AI加速晶片（AI accelerator chip）「真武V900」，性能比上一代提升約三倍，可組建最高 50 萬顆晶片的超大叢集，用於先進大模型的訓練。
反而，發布最新AI圖像生成模型——混元圖像3.5預覽版（Hy Image 3.5 Preview），性能上與 Seedream 5.0 Pro 持平，市場反應更加熱烈，股價急升。市場對於雲棲大會公布反應冷淡，可能認為技術缺乏突破。
近期騰訊的 AI 桌面智能體（AI Agent）辦公助手 WorkBuddy 推出之後，市場亦反應不俗，似乎 AI 應用比底層技術更重要。
阿里公佈計劃到 2032 年將阿里雲的全球數據中心容量擴展至 20GW。吳泳銘表示，隨著 AI 需求指數級成長，須同步擴展底層算力供給。不今次公布強調擴充算力，並沒有在AI產品方面較為亮眼公布，導致市場反應失望。市場對於AI在應用方面，期望越來越高，發展硬件和基礎大模型，不足以滿足市場期望。
8月，阿里巴巴進行上市以來，首次配股集資800億港元，加大硬件基礎設施的投資。根據報道，平頭哥半導體發佈新一代自研AI加速晶片「真武V900」可組建最高 50 萬顆晶片的超大叢集，用於訓練先進大模型。阿里巴巴的公布，顯示 AI 晶片技術取得突破，能夠支持更大規模和更複雜的 AI 模型訓練，卻未為市場帶來驚喜。
阿里巴巴加大對數據中心基礎設施的投資。吳泳銘表示，隨著 AI 需求的指數級成長，必須同步擴展底層算力供給。硬件基礎設施在支持 AI 發展中重要，表明阿里巴巴將繼續在這一領域進行大規模投資。
Qwen 4 即將推出
雲棲大會上上，阿里巴巴公布下一代模型 Qwen 4 正在訓練， 亦公布了 Qwen 4.5 與 Qwen 5 系列的路線圖，預計規模將擴展至 5 至 10 兆參數，並通過實證回饋驅動下的迴歸式自我改進（Recursive Self-Improvement）。
經一個月全自動運行，涵蓋管線設計、數據驗證、迭代實驗與錯誤診斷，Qwen3.8-Max 完成 33 個迭代循環。透過自主訓練優化與後訓練技術，更新後的 Qwen3.8-Max 將人工分析分數（Artificial Analysis score）由 40 提升至 45。
GPT-6 Astra 透過操作開源 EDA/PCB 軟件（如 KiCad），直接跨入電子設計自動化與實體工業閉環，不少用戶亦驗證了GPT-6 Astra的能力。 阿里展示了 Qwen 的 Agentic 自主晶片設計能力，通過晶片設計實驗中代理工作流，模型在設計生命週期內超過 60 小時自我改進，呼叫超過 10,000 次 EDA 工具，產出符合量產標準的晶片模組，面積縮減 42%，性能未受影響。不過能否與GPT-6 Astra看齊，平時未知之數。
阿里巴巴推出 Qwen3.8-LiveTranslate，同聲傳譯模型，可提升翻譯的忠實度、流暢度與簡潔性，延遲（LAAL）降低約 20%，從 2.8 秒降至 2.3 秒，提供更流暢、即時的翻譯體驗。同時發布還有 Qwen-Audio-3.1-TTS-Next，下一代音頻生成模型，能夠從文字腳本一次性生成結合對話與環境聲音的完整電影音景，適用於有聲書、影視、播客與遊戲等專業創作需求。
語音套件包含 Qwen-Audio-3.1-ASR（Automatic Speech Recognition）、Qwen-Audio-3.1-TTS（Text-to-Speech）以及 Qwen-Audio-3.1-Realtime，提供更強的語音 AI 能力，涵蓋理解、生成與即時互動。
Qwen-Image 3.1 為針對創意設計與電商行銷優化的圖像生成模型，預計今年稍後推出，將視覺設計的交付時間從數小時縮短至數秒，提供生成工具，包括原生透明背景生成與多功能圖像編輯。
為統一全球模型評估，阿里巴巴 Token Hub 與學術與產業夥伴，共同推出六層能力框架，並啟動 Happyworld Arena 基準平台，涵蓋影片生成、具身 AI 與空間重建等領域。
智能手機打造 Qwen 代理
阿里巴巴推出 Qwen Intelligence作為面向企業全端代理解決方案，針對智能手機進行優化，並且為手機製造商提供基於 Qwen 代理平台，支援能執行複雜跨應用任務的下一代 AI 手機。
阿里巴巴正在加大對 AI 晶片和數據中心基礎設施投資，吳泳銘強調，隨著 AI 需求的指數級成長，必須同步擴展底層算力供給。目前中美之間在AI的最大差距，就是中國的算力嚴重不足，不能夠支撐超大型模型的訓練，自行研製的晶片能否扭轉局面，還要時間證明。