Agentic时代
阿里云全栈就绪!
“芯-云-模型-推理”重磅发布

这是行业首次围绕Agent进行全栈产品发布。阿里云资深副总裁刘伟光在峰会上表示,Agent突破临界点之后可以24小时不间断工作,对AI和云的需求无穷无尽。阿里云正在进行全栈技术革新,从底层芯片、Agentic Cloud、模型到推理平台全面升级,建设中国最大的AI工厂。
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基于真武AI芯片的超节点服务器
峰会上,阿里发布基于新一代AI芯片真武M890的磐久AL128超节点服务器,搭载自研互联芯片ICN Switch 1.0,可让128张AI芯片组成一台计算机,P2P时延低于150ns,主打解决Agent场景下的海量并发推理和大模型训练需求。

首次亮相的真武M890采用自研并行计算架构,内置144GB显存,性能是真武810E的3倍,片间互联带宽达到800GB/s,芯片原生支持FP32到FP4等多种数据精度,可应用于高精度训练、低精度和超低精度推理的全场景,低精度推理场景下,不仅可以保证模型输出质量,还能显著降低单次推理的算力开销。
平头哥同时首次公布了真武系列芯片的路线规划:未来两年将陆续推出算力更强的真武V900、真武J900两代芯片。目前真武系列AI芯片累计出货56万片,已服务中国电信、中国一汽、浦发银行等20多个行业的400多家客户。

平头哥半导体副总裁高慧表示,Agentic时代,一个Agent在执行任务时可能在毫秒间连续发起数十次模型调用,同时需要CPU、GPU、网络和存储等核心部件紧密协同。平头哥构建全栈自研芯片矩阵,核心就是希望实现算力、网力、存力的系统级协同,让每一个Agent都能流畅、稳定运行。
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全面迈入Agentic Cloud
Agent时代的云,不再只是被人类调用的资源池,而是Agent自主决策、自主执行的运行环境。为此,阿里云对云产品进行了Skill化、MCP化和CLI化改造,让每一个云产品都变成Agent可以“像调函数一样调用”的标准化能力模块。

阿里云首席技术官李飞飞认为,传统云产品的交互逻辑是为人设计的——用户看着控制台点击按钮,或者通过API编写代码调用。但Agent工作负载是“无规律弹性、短生命周期、瞬时起量即走”,与传统云计算的稳态负载截然不同。
对此,阿里云为Agent构建了完整的运行环境支撑,提供轻量高效的沙箱执行环境、多Agent协同能力、跨任务的记忆能力、顺畅的数据流转通路,以及全域智能运维能力。
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Qwen3.7-Max国产第一
胜任35小时长程任务
在模型层,阿里巴巴发布全新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max。在三方机构Arena全球大模型盲测总榜中,Qwen3.7-Max位列国产模型第一,对标全球最强模型。

Qwen3.7-Max面向Agent全新设计,在编程、推理等核心能力上持续突破,可胜任复杂编程、多智能体协作、生产级办公自动化等高难度任务。
一个典型案例是:在训练时从未接触过的真武M890芯片上,Qwen3.7-Max仅凭一份任务说明,从零开始自主工作35小时,独立完成了一个生产级AI计算内核的编写与调优,最终性能较官方版本提升10倍。

阿里巴巴通义大模型事业部负责人周靖人表示:“大模型正在经历一次核心范式转移——从对齐人类偏好,到对齐任务目标。过去我们追求的是模型‘说得好’,现在要求模型‘做得到’。Qwen3.7-Max的设计初衷,就是让模型真正成为Agent的智能内核,具备自主规划、持续迭代、跨工具协作的能力。”
近3个月内,千问旗舰大模型已稳定迭代3.5、3.6、3.7三个版本,持续抬高国产模型的性能上限。
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百炼推理平台实现极致弹性
在百炼推理平台,阿里巴巴构建了大规模GPU资源集群,并通过并池调度实现资源高效利用。在此基础上,百炼通过上下文缓存消除重复计算,借助吞吐弹性调度机制应对流量波峰波谷与负载波动。在效果优化方面,百炼引入了Agentic RL,基于Agent执行反馈的强化学习机制,驱动模型持续迭代。此外,百炼内建了安全治理能力,确保自主运行的Agent始终不越界。

在生态策略上,百炼保持开放接入。除了阿里自研的千问模型矩阵,平台还将接入智谱GLM-5.1、MiniMax M2.7、月之暗面Kimi K2.6、可灵、Vidu Q3等第三方模型。
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千问云:Agentic时代的新入口
全栈升级之外,阿里云还发布了为Agent而生的全新AI产品官网“千问云”(www.qianwenai.com),提供Qwen、GLM、Kimi、DeepSeek、Wan、HappyHorse等150多款主流模型API,并将模型服务的核心能力封装为Skills和CLI工具,可让Agent工具高效地用模型和开发AI应用。

阿里云资深副总裁刘伟光表示,过去模型服务平台为人服务,未来用模型的主力将是Agent,千问云正在全面重构模型服务平台,为开发者和Agent提供更友好的体验。
来源:阿里云