阿里云栖大会放重磅：Qwen 4 进入训练，自研芯片 Zhenwu V900 亮相，下一代模型瞄准 5 到 10 万亿参数

9 月 22 日，阿里巴巴年度云栖大会在杭州开幕。这场大会今年不再是例行的产品更新展示，而是一次覆盖芯片、云基础设施、大模型和智能体的全栈 AI 战略宣言：通义千问 Qwen 4 已进入训练阶段，后续的 Qwen 4.5 和 Qwen 5 规划参数规模达到 5 万亿至 10 万亿；平头哥（T-Head）发布新一代 AI 处理器 Zhenwu V900，号称性能是上一代的三倍；阿里巴巴还定下 2032 年全球数据中心容量超过 20GW 的目标。

模型路线图：从 2.4 万亿到 10 万亿

阿里巴巴确认 Qwen 4 正在训练中，并首次给出了后续版本的规模规划：Qwen 4.5 和 Qwen 5 的目标参数量在 5 万亿到 10 万亿之间。作为对比，当前旗舰 Qwen3.8-Max 约 2.4 万亿参数，也就是说下一代模型要把参数规模拉大 2 到 4 倍，这对训练基础设施提出了全新的要求。

除了堆参数，阿里还披露了递归自我改进（RSI）的进展：Qwen3.8-Max 在一个多月的自动化运行中完成了 33 轮迭代，覆盖流水线设计、数据校验、迭代实验和错误诊断，把 Artificial Analysis 评分从 40 提升到 45。模型层面同期还有一批更新：同传模型 Qwen3.8-LiveTranslate 把 LAAL 延迟从 2.8 秒压到 2.3 秒，降幅接近 20%；语音合成模型 Qwen-Audio-3.1-TTS-Next 可以从剧本同时生成对白和环境音；图像生成模型 Qwen-Image 3.1 计划年内上线，支持透明背景生成和图像编辑。

Zhenwu V900：面向训练和推理的国产加速卡

芯片是本次大会最受关注的发布。平头哥推出的 Zhenwu V900 是一款训练推理一体化 AI 加速器，主要规格包括：216GB 显存、1200GB/s 芯片间互联带宽、原生支持 FP8 和 FP4 低精度格式，官方称性能约为今年 5 月发布的上一代 Zhenwu M890 的三倍。

架构设计上，V900 支持扩展到最多 50 万张加速卡的超节点集群——这正是为训练 10 万亿参数级别模型准备的规模。量产和商用上市定在 2027 年第一季度。阿里透露，Zhenwu 芯片家族此前已累计交付约 56 万颗，服务超过 400 家外部客户。大会还展示了一个细节：借助 AI 驱动的 EDA 工具，量产级总线模块的芯片面积缩减了 42% 而性能无损。

20GW 数据中心与智能体云

阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭在演讲中给出了判断：目前机器思考总量不足人类思考总量的 3%，如果最终扩展到千倍于人类，机器智能仍有巨大的增长空间。他宣布的目标是到 2032 年，阿里云运营的全球数据中心容量超过 20GW。

云的形态也被重新定义为「智能体云战略」，分为三层：AI Native Cloud 负责大规模训练推理，配备支持 100P 带宽的 HPN 8.0 Pro 网络；Agent Native Cloud 提供智能体全生命周期管理的 AgentCore 和智能体安全中心；Context Engine 负责实时数据和长期记忆，在知识密集型应用中可将 token 消耗降低最多 67%。配套的 CPFS 文件存储把企业 AI 存储成本降低了 69%。

冷静看待：数字都来自厂商

需要指出的是，V900 的性能倍数是与自家上一代产品对比得出的，尚无第三方独立评测；先进制程良率、每 token 能耗、实际训练吞吐这些关键指标仍是未知数，而 CUDA 生态的成熟度也是国产芯片绕不开的短板。阿里港股当日上涨 5.1% 创一个月新高，市场给出了信心，但真正的考验在 2027 年一季度量产之后：50 万卡集群能否落地、10 万亿参数模型能否按计划交付、20GW 数据中心目标能否吸引到足够的资金和电力资源，这三个问题将在未来 12 到 18 个月内见分晓。

来源：Alibaba Cloud 2026 云栖大会官方公告，Bloomberg、TechNode、Tom's Hardware 报道