9月24日的云栖大会主论坛上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭进行了25分钟的PPT演讲。
对于一贯低调的阿里“第一个程序员”而言，这并不寻常。要知道，去年的云栖大会，吴泳铭还只是以读稿的形式发言，甚至略显紧张。
比现场观众反应更热烈的，是资本市场。几乎就在吴泳铭演讲结束的同时，港股阿里巴巴股价快速拉升，当日大涨9.16%。
即使在中国科技资产重估的大背景下，像阿里这样信息高度透明的大块头突然出现如此涨幅，仍然是不寻常的。投资者看到了什么？
但即使是纵观整个云栖大会，真正超预期的信息也并不多，恐怕不足以解释市场的强烈反应。无论是大模型的研发迭代，还是AI云“一哥”的竞争，乃至芯片和算力布局，阿里云都不追求“憋大招”，而是在确定性最强的方向上试图稳扎稳打。
事实上，当日的市场反应更像是此前相当长一段时间内积累的情绪释放，阿里云的小步快跑，让一种模糊的印象正逐渐得到加强——或许阿里并不总是占据AI行业的“头条”，但是其大而全的深厚技术积累会长期让自己立于不败之地。
就像吴泳铭本人一样，阿里作为“技术男”的形象愈发深入人心。而对体量足够大的阿里来说，克制有时候也是一种优势。
起因是大年初一，阿里云发布通义千问旗舰版模型Qwen2.5-Max，其综合能力超过DeepSeek V3，成为最强的国产非推理模型。
但是结果大家都知道了，就在几天前，DeepSeek发布了推理模型R1，成为整个春节期间绝对意义上的主角。
此后，尽管DeepSeek迭代速度不尽人意，Qwen则持续刷榜，可是在公众的认知中，Qwen始终难以同DeepSeek抗衡。
在本次云栖大会上，阿里云CTO周靖人一口气宣布了7款大模型的升级。不过，相比于春节那次发布，此次的7连发少了几分刻意。
以最新的旗舰模型Qwen3-Max为例，其实早在本月初，其Preview版就已经在深夜低调上线，宣告通义进入万亿参数时代。
（注：LMArena采用了经过复杂调整的排名方式，旨在去除一些统计偏差，其排名反映的是模型能力等级，而非完全取决于其身前模型的数量）
周靖人指出，Qwen3-Max的正式版本比Preview又有了明显提升，其Instruct版本在代码能力和Agent工具调用能力上都达到一梯队水平，Thinking版本则在数学能力测试中取得国内最佳成绩。
换句线-Max能力提升的核心仍然是Scaling Law。除了万亿参数量之外，其预训练数据量也从18T提升到36T。
通义官方认为，当前有部分学者认为预训练的Scaling Law即将逼近上限，而Qwen3-Max的性能突破显示，继续增大数据、模型参数，依然能锻造出更强的模型，给予了大家更多的信心。
除了参数量和数据量的提升外，Qwen3-Max也在紧跟算法创新的最新方向。
通义实验室算法专家介绍，此前Qwen3发布后，团队总结了模型仍然存在的缺点，即混合思考性能有损、强化学习不稳定、上下文128k不够。
为此，Qwen3-Max拆分出了Instruct和Thinking两个版本，分别注重快慢思考；在强化学习算法上引入了自研的GSPO，取代了DeepSeek采用的GRPO，并将上下文扩展到1M。
通义还发布了下一代基础模型架构Qwen3-Next，主打超稀疏的MoE架构，模型总参数80B，仅激活3B即可媲美当下Qwen3旗舰版235B的效果。
观察者网了解到，这主要得益于线性注意力和自研的门控注意力相结合的混合架构、多 token 预测（MTP）机制等，并将激活专家占比从1:16进一步减少为1:50，使得训练和推理效率都大大提升。
其实，这些技术层面的创新仍然可以用“大就是好”来概括——虽然并非颠覆性创新，却试图比对手走得更远一步。
而最核心的指导思想，也被归纳为Scaling is all you need——大模型的方向，依然是更大。
类似地，通义此次发布了多款多模态模型的升级，以及全模态融合的Qwen3-Omni。阿里云通义大模型业务总经理徐栋对观察者网介绍，通义团队相信模型架构走向统一一定是未来的趋势，包括多模态的统一和快慢思考的统一。
但从行业来看，架构统一仍然处于早期阶段，包括通义和阶跃星辰等多模态玩家，眼下追求的也不是拿出一个超级模型，而是尽可能多地在各个模态上广泛布局。这未尝不是另一种“大就是好”。
或许公众层面会对一次颠覆性的创新更加印象深刻，但周九游智能体育科技靖人对观察者网直言，“模型的发展是一个循序渐进的过程，而不是‘憋大招’的逻辑，海内外所有厂商都是渐进式发展起来的，重要的是加快模型迭代和创新的速度。”
阿里云方面也强调，自2023年开源第一款模型以来，通义大模型在全球下载量突破6亿次，衍生模型突破17万个，已发展成为全球第一开源模型。
有意思的是，围绕AI云的规模，国内同行间最近正展开另一场激烈的“抢头条”暗战。
就在云栖大会期间，很多人发现，阿里“大本营”杭州的机场航站楼广告，却被火山引擎占领了。
就在两三年前，火山引擎还只是服务字节内部生态为主的搅局者，但是国际数据公司IDC本月发布的一份报告却显示，2025年上半年，中国公有云上大模型调用量达536.7万亿tokens，火山引擎以49.2%的市场份额位居中国市场第一，而阿里云以27%屈居第二。这里面还没有包括豆包等字节自家大模型产品的调用数据。
当然，这个数据仅仅显示了MaaS市场的部分面貌。由于Qwen家族模型以开源为主，大量客户并非以MaaS形式去调用API，而是自己在阿里云上部署模型，这部分数据并没有被统计进去。
Omdia几乎同时发布的一份报告，则包含了IaaS、PaaS与MaaS等整体口径，显示2025年上半年中国AI云市场中阿里巴巴占比达到35.8%，市场份额相当于二到四名之和。
沙利文近日发布的报告则指出，在已采用生成式AI的财富中国500强中，超53%企业选择阿里云，显示出阿里云在大客户端的传统优势。
密集发布的各种不同口径报告，折射出云厂商之间的激烈暗斗。不过在另一面，直接的价格战似乎正在降温。
低价是火山引擎最强大的武器。尽管火山引擎总裁谭待否认“亏钱换市场”，但他也仅仅指出火山的毛利为正。
今年6月，豆包1.6又首创按“输入长度”区间定价，使综合使用成本降至豆包1.5深度思考模型的三分之一。
但是今年以来，包括DeepSeek在内的多家大模型调用价格开始不降反涨，阿里云的最近一次全面降价也停留在2024年的最后一天。
接近阿里云的人士向观察者网透露，阿里云不会再以亏钱的代价做大营收，新的领导层对此想得非常清楚。
其进一步指出，在过去多年中，阿里云经历了华为云、运营商云等多个挑战者，仍能保持市场领先地位，如今的心态也更加自信。
例如，在时下话题度颇高的超节点技术上，尽管阿里云也发布了类似产品，但并未突出宣传。一位阿里云技术专家指出，超节点的优势场景仅仅在于分布式推理，但是在训练环节并无显著提升，且随着超带宽域增加会带来残酷的可靠性难题。
很多参会者都向观察者网提到，相比于其它厂商的类似活动，云栖大会有着更浓厚的技术和务实风格。
阿里云更显著的务实风格当然还是体现在C端市场。当字节豆包、腾讯元宝纷纷依托自身社交生态大力推广自家聊天应用时，通义APP则始终不愿意花钱买用户。在国内C端付费极不发达的生态下，这样的选择自有合理性。
但是与传统的云服务市场不同，AI大模型势必将是深度进入C端市场的变革，并且DeepSeek和豆包都证明，其C端表现也会间接影响B端心智。阿里云的克制是否明智，仍然有待时间检验。
本月初有媒体消息称，阿里已经开发了一款新的AI芯片，适用于大模型推理场景，能够接近英伟达H20的水平，由国内晶圆厂代工，并且还兼容英伟达生态。
此后，央视《新闻联播》公开报道了中国联通三江源绿电智算中心项目建设成效，其中阿里平头哥拿下最大订单，以16384 张算力卡提供 1945P算力，大致与上述消息相符。
在网络层面，阿里云也在云栖大会上发布了新一代高性能网络HPN 8.0采用训推一体化架构，存储网络带宽拉升至800Gbps，GPU互联网络带宽达到6.4Tbps，可支持单集群10万卡GPU高效互联，为万卡大集群提供高性能、确定性的云上基础网络。
再加上128超节点等技术，阿里云在AI Infra上的全栈布局已经基本成型。在英伟达入华阻力越来越大的当下，阿里云有望在国产替代大潮中分得远超此前预期的份额。
但是，随着越来越多的云服务商开始自研芯片，它们与第三方供应商的关系或许也变得微妙起来。
近日有消息称，在芯片领域基础相对薄弱的字节，也已经与台积电合作研发两款AI芯片，有望于2026年量产。
目前，阿里云和字节都采购了大量华为昇腾芯片。但是华为云近期也实施了“史上最大规模组织优化”，大幅收缩传统云服务业务，将重心进一步转向AI算力。
如此一来，阿里云和火山引擎作为客户厂商，是否会在同华为云的竞争中处于先天劣势？其自研芯片能否快速支撑起算力端需求？
甚至，其它第三方算力芯片供应商，是否也会在大厂激烈的竞争中走向阵营绑定？不同阵营的技术路线和商业风险又会怎样影响行业格局？
国产芯片的集团化崛起，固然是国家之幸，但身处局中者，也难免面临巨大变数。
