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2023-08-03

这个语音播放真的很难听

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09-24

通义有人在用吗？那么烂

吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿

09-09

好可笑老黄九月连续两次减持了开始砸自己的锅了？之前还假惺惺搞什么公司回购，你少减持几次就行了，回购用的公司的钱，减持全进了你自己的口袋

Form 144 | NVIDIA高管 HUANG JEN HSUN 拟减持75000股，总价约1272万美元

10-22

看了一眼他的财报，就是一骗子。

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2021-02-20

黄金的替代品？呵呵如果断电我让你替代黄金

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08-13

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08-06

舔狗专家

特朗普首次明确表态：万斯最有可能是“我的接班人”

2021-04-07

问题的症结是体制大忽悠

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2021-09-28

说明政府里的人对税收大户的运作一点都不了解。

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2021-09-07

-B是啥意思呢？

【异动股】信达生物-B(01801.HK)跌3.01%

2021-07-15

先把浦东九十年代农民拆迁房整整结实再说。豆腐渣工程，一个地震直接让你遗臭万年。打造引领个鬼

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2021-04-27

起码把淘琳先给撤了

特斯拉深夜长文：全力解决问题，会给所有人真诚交代

2021-02-03

听说大部分盈利都收入机构囊中大概120亿

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2020-12-22

我买了同等价位的石头和科沃斯机器人，总体来讲石头表现好一些

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2020-05-18

石头扫地机器人确实比科沃斯好

石头科技（688169）：全球领先的扫地机器人厂商

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DeWitte夫妇领导，计划使用液态钠冷却的小型模块化反应堆为数据中心供电。公司设定了2027年向首批客户供应商业电力的目标，上月已在爱达荷州破土动工建设试点项目。</p><p><strong>据英国《金融时报》报道，Oklo设想的未来依赖新一代使用液态钠而非水作为冷却剂的小型模块化反应堆。公司寻求成为向能源密集型数据中心供电的领军企业，以满足人工智能热潮的电力需求。</strong></p><p><strong>但这一技术路线面临重大挑战。美国在1950年至1976年间建造的钠冷反应堆均以失败告终。</strong>批评者指出，液态钠具有高度腐蚀性，接触空气和水时易燃易爆。不列颠哥伦比亚大学地质学家、美国核管理委员会前主席Allison Macfarlane表示：&#34;许多国家此前都尝试建造这类反应堆，但未能证明其在规模化应用中具有商业可行性。&#34;</p><p>2022年，美国核管理委员会拒绝了Oklo此前建造钠冷反应堆的申请，进一步引发质疑。Macfarlane称：</p><blockquote><p>核管理委员会认为Oklo无可救药，这应该是一个危险信号。</p></blockquote><p>DeWitte拥有核工程博士学位，他坚称钠冷技术已取得长足进步，且相比其他类型反应堆具有安全优势，因为不需要如此高的压力，这可以降低成本。Bill Gates创立的TerraPower和Alta Atomics也在追求类似技术。</p><h2 id=\"id_2974313418\">商业化前景存疑</h2><p><strong>Oklo迄今仅与大型科技客户签署了无约束力的谅解备忘录，但没有签订具有法律约束力的电力购买协议，这是部分分析师担忧的另一个原因。</strong></p><p>DeWitte表示，人工智能快速变化的生态系统使得以有利于各方的方式构建交易变得困难。&#34;人们一直非常希望签署协议。但在找到合适的合作伙伴和正确的做事方式之前，急于求成不符合我们的利益，&#34;他说。</p><p>做空者已盯上Oklo，他们认为DeWitte夫妇低估了技术商业化所需的时间和资金。批评者还指出，Oklo的计划将使钚进入私营企业手中，存在扩散风险，可能被寻求制造原子弹的人转移或盗窃。</p><p>Breakthrough Institute核能专家Adam Stein警告称，人工智能能源初创公司存在&#34;泡沫&#34;。&#34;这是一个相当典型的技术炒作周期，大多数公司永远不会成功，&#34;他说。</p><h2 id=\"id_3720901415\">政治关系引发争议</h2><p>Oklo与特朗普政府的关系为其带来竞争优势，但也招致批评。特朗普5月邀请DeWitte前往白宫参加活动，总统在会上承诺到2050年将美国核能产能提高三倍。</p><p>能源部已选择Oklo参与旨在快速推进小型模块化反应堆建设和核燃料制造厂的项目。据知情人士透露，能源部正考虑向Oklo提供武器级钚以制造燃料。Oklo的名字来源于加蓬的一个地点，那里是唯一自然发生核裂变的地方。</p><p><strong>美国银行分析师认为，这种关系帮助Oklo获得了相对竞争对手<a href=\"https://laohu8.com/S/SMR\">NuScale Power</a>和Nano Nuclear Energy的优势，这是其给予该公司溢价估值的原因之一。</strong></p><p>但民主党参议员Ed Markey上月抨击燃料交易，指责特朗普的能源部长帮助其前雇主。他在致总统的信中写道：&#34;我担心你的政府推进向Oklo转让钚并允许其建造后处理厂的计划，不是因为这些提议对美国有利，而是因为Oklo将从中获得经济利益，且Wright部长正在为其前公司的利益行事。&#34;</p><p>DeWitte对《金融时报》表示，任何关于公司从政治优惠中受益的说法都是&#34;党派争吵&#34;。他指出Wright已回避涉及Oklo的决策，竞争对手也获得了类似的能源部奖励。能源部表示，Wright加入政府时已&#34;剥离资产并辞去可能存在利益冲突的董事职位&#34;，包括辞去Oklo董事会职务并放弃未归属的Oklo股份。</p><h2 id=\"id_3088586664\">估值泡沫担忧加剧</h2><p><strong>业内人士担心Oklo令人瞠目的估值和高调的公众形象使其容易受到市场情绪下滑的影响，进而可能破坏更广泛的核能复兴。</strong></p><p>公共教育网站What is Nuclear创始人Nick Touran表示：</p><blockquote><p>我们都对此有点担心。&#34;他还指出拥有大量散户股东作为融资来源的危险。</p><p>一旦遇到任何麻烦，这些散户投资者可能会受到惊吓，他们可能比传统核能融资安排跑得快得多。</p></blockquote><p>Oklo高管包括DeWitte夫妇的股票抛售也引起关注。根据彭博数据，该夫妇持有公司略低于18%的股份，过去六个月通过出售320万股获得约2.5亿美元。他们的Oklo持股已使这个家庭在账面上成为亿万富翁。</p><p>但Oklo的支持者坚称势头不可阻挡。在Oklo董事会任职的风险投资家Michael Thompson表示，在如此&#34;开创性行业&#34;运营的公司正在获得应有的估值。&#34;监管环境在很长一段时间以来首次更有利于真正实现这些目标，&#34;他说。&#34;资本对押注这些技术更有信心。&#34;</p><p>DeWitte在2022年核管理委员会做出决定后发表的博客文章中写道，监管机构的行动&#34;令人沮丧甚至愤怒&#34;。他现在声称，当Oklo质疑委员会对拒绝申请的一些调查结果时，委员会工作人员威胁要对公司进行报复。&#34;监管机构的这种行为相当不恰当。但尽管如此，我们振作起来，重新与他们接触，&#34;DeWitte说。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Altman支持的核能热门股Oklo连续大跌，泡沫开始破碎？</title>\n<style 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href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3757637\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/76824cd4c5b97eaacdaab63d96995a28","relate_stocks":{"OKLO":"Oklo Inc."},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3757637","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2577633066","content_text":"硅谷核能初创公司Oklo正面临估值泡沫质疑。这家由Sam Altman支持、市值突破200亿美元的公司今年以来股价飙升超500%，但在没有营收、没有运营许可、也没有签订任何具有约束力的供电合同的情况下，其股价过去五个交易日已暴跌25%。市场分析认为，本轮Oklo飙升行情主要由散户投资者推动，他们在股东结构中占据超大比例。但专家警告称，Oklo已成为美国估值最高的无营收上市公司之一，其股价已严重过热。Oklo与特朗普政府的密切关系也引发争议。特朗普的能源部长Chris Wright曾是该公司董事会成员，能源部已选择Oklo参与多个联邦项目，并承诺提供稀缺的专用反应堆燃料。技术路线引发质疑公开资料显示，Oklo由Jacob和Caroline DeWitte夫妇领导，计划使用液态钠冷却的小型模块化反应堆为数据中心供电。公司设定了2027年向首批客户供应商业电力的目标，上月已在爱达荷州破土动工建设试点项目。据英国《金融时报》报道，Oklo设想的未来依赖新一代使用液态钠而非水作为冷却剂的小型模块化反应堆。公司寻求成为向能源密集型数据中心供电的领军企业，以满足人工智能热潮的电力需求。但这一技术路线面临重大挑战。美国在1950年至1976年间建造的钠冷反应堆均以失败告终。批评者指出，液态钠具有高度腐蚀性，接触空气和水时易燃易爆。不列颠哥伦比亚大学地质学家、美国核管理委员会前主席Allison Macfarlane表示：\"许多国家此前都尝试建造这类反应堆，但未能证明其在规模化应用中具有商业可行性。\"2022年，美国核管理委员会拒绝了Oklo此前建造钠冷反应堆的申请，进一步引发质疑。Macfarlane称：核管理委员会认为Oklo无可救药，这应该是一个危险信号。DeWitte拥有核工程博士学位，他坚称钠冷技术已取得长足进步，且相比其他类型反应堆具有安全优势，因为不需要如此高的压力，这可以降低成本。Bill Gates创立的TerraPower和Alta Atomics也在追求类似技术。商业化前景存疑Oklo迄今仅与大型科技客户签署了无约束力的谅解备忘录，但没有签订具有法律约束力的电力购买协议，这是部分分析师担忧的另一个原因。DeWitte表示，人工智能快速变化的生态系统使得以有利于各方的方式构建交易变得困难。\"人们一直非常希望签署协议。但在找到合适的合作伙伴和正确的做事方式之前，急于求成不符合我们的利益，\"他说。做空者已盯上Oklo，他们认为DeWitte夫妇低估了技术商业化所需的时间和资金。批评者还指出，Oklo的计划将使钚进入私营企业手中，存在扩散风险，可能被寻求制造原子弹的人转移或盗窃。Breakthrough Institute核能专家Adam Stein警告称，人工智能能源初创公司存在\"泡沫\"。\"这是一个相当典型的技术炒作周期，大多数公司永远不会成功，\"他说。政治关系引发争议Oklo与特朗普政府的关系为其带来竞争优势，但也招致批评。特朗普5月邀请DeWitte前往白宫参加活动，总统在会上承诺到2050年将美国核能产能提高三倍。能源部已选择Oklo参与旨在快速推进小型模块化反应堆建设和核燃料制造厂的项目。据知情人士透露，能源部正考虑向Oklo提供武器级钚以制造燃料。Oklo的名字来源于加蓬的一个地点，那里是唯一自然发生核裂变的地方。美国银行分析师认为，这种关系帮助Oklo获得了相对竞争对手NuScale Power和Nano Nuclear Energy的优势，这是其给予该公司溢价估值的原因之一。但民主党参议员Ed Markey上月抨击燃料交易，指责特朗普的能源部长帮助其前雇主。他在致总统的信中写道：\"我担心你的政府推进向Oklo转让钚并允许其建造后处理厂的计划，不是因为这些提议对美国有利，而是因为Oklo将从中获得经济利益，且Wright部长正在为其前公司的利益行事。\"DeWitte对《金融时报》表示，任何关于公司从政治优惠中受益的说法都是\"党派争吵\"。他指出Wright已回避涉及Oklo的决策，竞争对手也获得了类似的能源部奖励。能源部表示，Wright加入政府时已\"剥离资产并辞去可能存在利益冲突的董事职位\"，包括辞去Oklo董事会职务并放弃未归属的Oklo股份。估值泡沫担忧加剧业内人士担心Oklo令人瞠目的估值和高调的公众形象使其容易受到市场情绪下滑的影响，进而可能破坏更广泛的核能复兴。公共教育网站What is Nuclear创始人Nick Touran表示：我们都对此有点担心。\"他还指出拥有大量散户股东作为融资来源的危险。一旦遇到任何麻烦，这些散户投资者可能会受到惊吓，他们可能比传统核能融资安排跑得快得多。Oklo高管包括DeWitte夫妇的股票抛售也引起关注。根据彭博数据，该夫妇持有公司略低于18%的股份，过去六个月通过出售320万股获得约2.5亿美元。他们的Oklo持股已使这个家庭在账面上成为亿万富翁。但Oklo的支持者坚称势头不可阻挡。在Oklo董事会任职的风险投资家Michael Thompson表示，在如此\"开创性行业\"运营的公司正在获得应有的估值。\"监管环境在很长一段时间以来首次更有利于真正实现这些目标，\"他说。\"资本对押注这些技术更有信心。\"DeWitte在2022年核管理委员会做出决定后发表的博客文章中写道，监管机构的行动\"令人沮丧甚至愤怒\"。他现在声称，当Oklo质疑委员会对拒绝申请的一些调查结果时，委员会工作人员威胁要对公司进行报复。\"监管机构的这种行为相当不恰当。但尽管如此，我们振作起来，重新与他们接触，\"DeWitte说。","news_type":1,"symbols_score_info":{"OKLO":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":16,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":482048387273544,"gmtCreate":1758716386140,"gmtModify":1758716389535,"author":{"id":"3479293787628185","authorId":"3479293787628185","name":"大毛他妈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/55a8149b58d22f3da84fe3e70c44a908","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3479293787628185","authorIdStr":"3479293787628185"},"themes":[],"htmlText":"通义有人在用吗？那么烂","listText":"通义有人在用吗？那么烂","text":"通义有人在用吗？那么烂","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/482048387273544","repostId":"1127060100","repostType":4,"repost":{"id":"1127060100","kind":"news","pubTimestamp":1758705471,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1127060100?lang=&edition=full","pubTime":"2025-09-24 17:17","market":"hk","language":"zh","title":"吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1127060100","media":"AGI接口","summary":"对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。","content":"<html><head></head><body><p>作者｜苗正卿</p><p style=\"text-align: justify;\">在9月24日上午10点许，阿里巴巴CEO、阿里云董事长&amp;CEO吴泳铭演讲结束后，阿里的股价开始明显增长，从9:30开盘的158.5港元/股，到11:11时已经上涨到了170.7港元/股，相当于在不到两个小时内市值增长了2200亿港元。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b9a5e97d86cff0a6a4c14e0644dc1665\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">显然，对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。笔者全程在现场听了吴泳铭的分享，我觉得他主要对AI未来的发展路线，以及阿里在这个未来中扮演什么角色，进行了“定义”和“定位”。而阿里在吴泳铭演讲后股价大涨，可以理解为外界对于吴泳铭给出的“定义”和“定位”给予了“正反馈”。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭的“定义”和“定位”其实可以用他演讲中的一段话来很好地总结：“AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作……Token 就是未来的电……阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。”</p><p style=\"text-align: justify;\">简单来说，吴泳铭眼中的蓝图不只是互联网、电商也不只是某个技术，而是成为AI时代的“水、电、石油”。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。</p><p style=\"text-align: justify;\">他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。</p><p style=\"text-align: justify;\">但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：</p><p style=\"text-align: justify;\">1.大模型是下一代的操作系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">2.超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。</p><p style=\"text-align: justify;\">在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。</p><p style=\"text-align: justify;\">总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。</p><p style=\"text-align: justify;\">在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。</p><p style=\"text-align: justify;\">从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。</p><p style=\"text-align: justify;\">9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>吴泳铭演讲全文：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。</p><p style=\"text-align: justify;\">当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。</p><p style=\"text-align: justify;\">最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。</p><p style=\"text-align: justify;\">AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和&#34;全栈超级工程师&#34;。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/556b75927392d0b9c36ab8ad9625471e\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"554\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。</p><p style=\"text-align: justify;\">未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。</p><p style=\"text-align: justify;\">随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：</p><p style=\"text-align: justify;\">· AI 连接了真实世界的全量原始数据</p><p style=\"text-align: justify;\">目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">·Self-learning 自主学习</p><p style=\"text-align: justify;\">随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。</p><p style=\"text-align: justify;\">一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。</p><p style=\"text-align: justify;\">正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。</p><p style=\"text-align: justify;\">超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？</p><p style=\"text-align: justify;\">未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>周靖人交流内容：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f8514388a2774da3da6045d8b1cede70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1221\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。</p><p style=\"text-align: justify;\">大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。</p></body></html>","source":"lsy1758705623825","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿</title>\n<style 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服务。”简单来说，吴泳铭眼中的蓝图不只是互联网、电商也不只是某个技术，而是成为AI时代的“水、电、石油”。吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：1.大模型是下一代的操作系统。2.超级 AI 云是下一代的计算机。笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：吴泳铭演讲全文：开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和\"全栈超级工程师\"。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。图片我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：· AI 连接了真实世界的全量原始数据目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。·Self-learning 自主学习随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！周靖人交流内容：提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。图片提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":1.1,"BABA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":393,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3498680662745699","authorId":"3498680662745699","name":"Mediator","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ccbee84d06c97c8ea354bff2e5c20b6d","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3498680662745699","authorIdStr":"3498680662745699"},"content":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂","text":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂","html":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":476664875492048,"gmtCreate":1757376799650,"gmtModify":1757376801706,"author":{"id":"3479293787628185","authorId":"3479293787628185","name":"大毛他妈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/55a8149b58d22f3da84fe3e70c44a908","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3479293787628185","authorIdStr":"3479293787628185"},"themes":[],"htmlText":"好可笑&nbsp; 老黄九月连续两次减持了 开始砸自己的锅了？之前还假惺惺搞什么公司回购，你少减持几次就行了，回购用的公司的钱，减持全进了你自己的口袋","listText":"好可笑&nbsp; 老黄九月连续两次减持了 开始砸自己的锅了？之前还假惺惺搞什么公司回购，你少减持几次就行了，回购用的公司的钱，减持全进了你自己的口袋","text":"好可笑 老黄九月连续两次减持了 开始砸自己的锅了？之前还假惺惺搞什么公司回购，你少减持几次就行了，回购用的公司的钱，减持全进了你自己的口袋","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/476664875492048","repostId":"1134844336","repostType":2,"repost":{"id":"1134844336","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"重大公告快速掌握","home_visible":1,"media_name":"老虎公告助手","id":"1094185691","head_image":"https://static.tigerbbs.com/f241068b466f5f9316243a75366834d5"},"pubTimestamp":1757364429,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1134844336?lang=&edition=full","pubTime":"2025-09-09 04:47","market":"us","language":"zh","title":"Form 144 | NVIDIA高管 HUANG JEN HSUN 拟减持75000股，总价约1272万美元","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1134844336","media":"老虎公告助手","summary":"NVIDIA高管 HUANG JEN HSUN 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暴涨44%，二季度业绩超预期，与迪士尼达成合作，获大行调高目标价。“英伟达亲儿子”CoreWeave大跌12%，公司二季度营收大增，但三季度利润指引区间低于预期。","news_type":1,"symbols_score_info":{".DJI":1.1,".IXIC":1.1,".SPX":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":376,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":464588937994656,"gmtCreate":1754450655174,"gmtModify":1754451986095,"author":{"id":"3479293787628185","authorId":"3479293787628185","name":"大毛他妈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/55a8149b58d22f3da84fe3e70c44a908","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3479293787628185","authorIdStr":"3479293787628185"},"themes":[],"htmlText":"舔狗专家","listText":"舔狗专家","text":"舔狗专家","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/464588937994656","repostId":"1101972872","repostType":2,"repost":{"id":"1101972872","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1754447930,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1101972872?lang=&edition=full","pubTime":"2025-08-06 10:38","market":"us","language":"zh","title":"特朗普首次明确表态：万斯最有可能是“我的接班人”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1101972872","media":"老虎资讯综合","summary":"8月6日，据央视新闻，当地时间8月5日，美国总统特朗普表示，副总统万斯“最有可能”成为他的“接班人”，担任2028年共和党总统候选人。这是特朗普迄今为止对万斯作为未来总统候选人最明确的一次表态。","content":"<html><head></head><body><p>8月6日，据央视新闻，当地时间8月5日，美国总统特朗普表示，副总统万斯“最有可能”成为他的“接班人”，担任2028年共和党总统候选人。这是特朗普迄今为止对万斯作为未来总统候选人最明确的一次表态。</p><p>当地时间8月5日，美国总统特朗普表示，<strong>副总统万斯“最有可能”成为他的“接班人”，担任2028年共和党总统候选人。</strong>这是特朗普迄今为止对万斯作为未来总统候选人最明确的一次表态。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3e0413757a87aa877977490c43eac017\" title=\"△美国副总统万斯（资料图）\" tg-width=\"1242\" tg-height=\"683\"/><span>△美国副总统万斯（资料图）</span></p><p>当被问及万斯是否是其所引领的政治运动的“接班人”时，特朗普表示：“嗯，我认为最有可能。平心而论，他是副总统。”特朗普还提议，<strong>万斯与国务卿鲁比奥未来可以搭档竞选。</strong></p><p>路透社对此报道说，尽管2028年大选尚需数年，但特朗普在共和党基层选民中拥有很大影响力，他对任何潜在候选人释放的支持信号都可能带来重大影响。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>清洁机器人领域，主要产品包括：智能扫地机器人、手持无线吸尘器等，并先后形成“米家”、“石头”、“小瓦”三个品牌系列，定位于不同用户人群需求。在智能扫地机器人领域，按销售额计算，2018年公司已经跻身全球市场TOP 3、国内市场TOP 2，年销售额（30.5亿元）仅次于iRobot、科沃斯。运作模式上，公司采取轻资产，主要通过委外加工方式实现产品的生产，并通过线上、线下相结合，直销、代理渠道等方式实现产品对外销售。2018、2019公司实现收入30.5亿、42.0亿元，归母净利润3.08亿、7.83亿元。</p><p>▍行业分析：智能扫地机器人市场仍处早期阶段。</p><p>据中怡康数据，2018年国内扫地机器人销量577万台（同比+42.1%），销售收入86.6亿元（同比+54.6%），结合国内家庭渗透率（&lt;5%）、渠道销售分布(线上渠道为主)等，我们判断国内扫地机器人市场整体仍处早期阶段。</p><p>我们认为，扫地机器人具有科技+可选消费双重属性，产品创新周期、经济周期等均是影响其短期市场销量的重要因素。同时我们预计，智能化水平提升、应用场景拓展（例如商用市场）等将是扫地机器人中期主要的产品演进方向。</p><p>中怡康数据显示，2019H1，石头科技国内份额（含米家、石头品牌）占比为23%，仅次于科沃斯（48%），但按照2019年收入数据，石头科技收入（42亿元）和科沃斯（53亿元）、iRobot(85亿元)已处于同一量级，共同位列全球TOP 3。</p><p>▍公司分析：软件算法、关键零部件、供应链等层面优势突出。</p><p>公司主要管理人员分别具有软件、硬件、芯片、供应链等领域工作经验，并先后就职于微软、华为、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>、<a 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3，同时公司在软件算法、关键零部件、供应链管理等核心能力方面优势明显，并先后独立研发激光扫描测距模块、SLAM算法等。中期来看，不断强化自有品牌、推动产品应用场景扩展，以及完善销售渠道、拓展海外经销商渠道等，均是公司推动营收持续增长的可能方式。我们预计公司2020/21/22年收入为44.8/56.3/66.0亿元，净利润为8.57/11.88/14.44亿元，给予目标价463元，对应2021年PE 26X，首次覆盖给予“买入”评级。▍公司概况：全球领先的扫地机器人厂商。石头科技成立于2014年，自成立以来一直专注于智能清洁机器人领域，主要产品包括：智能扫地机器人、手持无线吸尘器等，并先后形成“米家”、“石头”、“小瓦”三个品牌系列，定位于不同用户人群需求。在智能扫地机器人领域，按销售额计算，2018年公司已经跻身全球市场TOP 3、国内市场TOP 2，年销售额（30.5亿元）仅次于iRobot、科沃斯。运作模式上，公司采取轻资产，主要通过委外加工方式实现产品的生产，并通过线上、线下相结合，直销、代理渠道等方式实现产品对外销售。2018、2019公司实现收入30.5亿、42.0亿元，归母净利润3.08亿、7.83亿元。▍行业分析：智能扫地机器人市场仍处早期阶段。据中怡康数据，2018年国内扫地机器人销量577万台（同比+42.1%），销售收入86.6亿元（同比+54.6%），结合国内家庭渗透率（<5%）、渠道销售分布(线上渠道为主)等，我们判断国内扫地机器人市场整体仍处早期阶段。我们认为，扫地机器人具有科技+可选消费双重属性，产品创新周期、经济周期等均是影响其短期市场销量的重要因素。同时我们预计，智能化水平提升、应用场景拓展（例如商用市场）等将是扫地机器人中期主要的产品演进方向。中怡康数据显示，2019H1，石头科技国内份额（含米家、石头品牌）占比为23%，仅次于科沃斯（48%），但按照2019年收入数据，石头科技收入（42亿元）和科沃斯（53亿元）、iRobot(85亿元)已处于同一量级，共同位列全球TOP 3。▍公司分析：软件算法、关键零部件、供应链等层面优势突出。公司主要管理人员分别具有软件、硬件、芯片、供应链等领域工作经验，并先后就职于微软、华为、腾讯、百度等全球顶尖的科技企业。合理的团队构成亦使得公司在软件研发、硬件设计、生产交付等主要环节不存在明显的短板或制约因素，同时截止2019，公司已获得129项境内专利，技术人员占比超过50%。1）软件算法，公司独立研发基于LDS、陀螺仪、加速度计、里程计等传感器数据的SLAM算法，有效解决了扫地机器人在用户家庭环境中的定位、地图及导航需求；2）零部件，公司自研激光扫描测距模块，该模块扫描速度可达5×360°/秒，同时精度达到了同行业产品中的领先地位，能够高效、精确建立房间实时地图。▍公司营收成长：产品线扩展、渠道拓展等。1）产品线，依托自身在软件算法、核心零部件、供应链层面优势，公司不断引领扫地机器人市场，2016年，公司推出搭载LDS的扫地机器人产品，带动国内市场在2017、2018年出现大幅增长。中期来看，不断强化自有品牌、推动产品应用场景扩展仍是主要思路，2019H1，石头品牌扫地机器人产品占公司营收比重、毛利润比重分别为55%、78%，2020Q1亦推出自有品牌无线吸尘器，同时从IPO募投项目看，公司正积极布局商用扫地机器人市场；2）销售渠道，目前公司渠道销售体系已经从早期的小米渠道扩展至小米模式、线上渠道、线下渠道全面覆盖。2019H1，公司线上+线下渠道占比首次超过小米渠道，占比达到62%，目前公司已在日本、美国、荷兰设立海外分公司，我们判断这应该是公司为拓展海外分销渠道做准备。▍风险因素：疫情导致短期海外市场需求大幅萎缩风险；宏观经济下行导致市场需求长期下滑风险；市场竞争持续加剧风险；核心技术研发&产品创新不及预期风险；核心技术&市场人员流失风险等。▍投资建议：长期来看，国内扫地机器人市场成长性、潜在空间明显，同时国内厂商亦有望借助产品层面的突出优势持续进入海外市场。受疫情影响，公司业绩短期料将承压，但借助于自有品牌培育、线上&线下渠道拓展、新品类扩展等举措，公司营收中长期仍将大概率维持稳健增长。我们预计公司2020/21/22年收入为44.8/56.3/66.0亿元，对应同比增速为7%/26%/17%，净利润为8.57/11.88/14.44亿元，对应同比增速为9%/39%/22%。考虑到疫情对2020年业绩的扰动，我们以2021年业绩为基准，给予公司PE（2021E）26X，对应目标价463元，首次覆盖给予“买入”评级。免责声明：自媒体综合提供的内容均源自自媒体，版权归原作者所有，转载请联系原作者并获许可。文章观点仅代表作者本人，不代表新浪立场。若内容涉及投资建议，仅供参考勿作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎。","news_type":1,"symbols_score_info":{"688169":1,"01810":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3063,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":205027938910408,"gmtCreate":1691064989122,"gmtModify":1691064990446,"author":{"id":"3479293787628185","authorId":"3479293787628185","name":"大毛他妈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/55a8149b58d22f3da84fe3e70c44a908","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3479293787628185","authorIdStr":"3479293787628185"},"themes":[],"htmlText":"这个语音播放真的很难听","listText":"这个语音播放真的很难听","text":"这个语音播放真的很难听","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/205027938910408","repostId":"2356037839","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4306,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3463057643110414","authorId":"3463057643110414","name":"躺平躺到地狱了","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a5631398706333ec0e71a2194d3b45cc","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3463057643110414","authorIdStr":"3463057643110414"},"content":"元旦快乐！感谢支持！祝:2024年交大运，发大财！","text":"元旦快乐！感谢支持！祝:2024年交大运，发大财！","html":"元旦快乐！感谢支持！祝:2024年交大运，发大财！"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":482048387273544,"gmtCreate":1758716386140,"gmtModify":1758716389535,"author":{"id":"3479293787628185","authorId":"3479293787628185","name":"大毛他妈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/55a8149b58d22f3da84fe3e70c44a908","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3479293787628185","authorIdStr":"3479293787628185"},"themes":[],"htmlText":"通义有人在用吗？那么烂","listText":"通义有人在用吗？那么烂","text":"通义有人在用吗？那么烂","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/482048387273544","repostId":"1127060100","repostType":4,"repost":{"id":"1127060100","kind":"news","pubTimestamp":1758705471,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1127060100?lang=&edition=full","pubTime":"2025-09-24 17:17","market":"hk","language":"zh","title":"吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1127060100","media":"AGI接口","summary":"对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。","content":"<html><head></head><body><p>作者｜苗正卿</p><p style=\"text-align: justify;\">在9月24日上午10点许，阿里巴巴CEO、阿里云董事长&amp;CEO吴泳铭演讲结束后，阿里的股价开始明显增长，从9:30开盘的158.5港元/股，到11:11时已经上涨到了170.7港元/股，相当于在不到两个小时内市值增长了2200亿港元。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b9a5e97d86cff0a6a4c14e0644dc1665\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">显然，对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。笔者全程在现场听了吴泳铭的分享，我觉得他主要对AI未来的发展路线，以及阿里在这个未来中扮演什么角色，进行了“定义”和“定位”。而阿里在吴泳铭演讲后股价大涨，可以理解为外界对于吴泳铭给出的“定义”和“定位”给予了“正反馈”。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭的“定义”和“定位”其实可以用他演讲中的一段话来很好地总结：“AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作……Token 就是未来的电……阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。”</p><p style=\"text-align: justify;\">简单来说，吴泳铭眼中的蓝图不只是互联网、电商也不只是某个技术，而是成为AI时代的“水、电、石油”。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。</p><p style=\"text-align: justify;\">他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。</p><p style=\"text-align: justify;\">但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：</p><p style=\"text-align: justify;\">1.大模型是下一代的操作系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">2.超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。</p><p style=\"text-align: justify;\">在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。</p><p style=\"text-align: justify;\">总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。</p><p style=\"text-align: justify;\">在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。</p><p style=\"text-align: justify;\">从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。</p><p style=\"text-align: justify;\">9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>吴泳铭演讲全文：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。</p><p style=\"text-align: justify;\">当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。</p><p style=\"text-align: justify;\">最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。</p><p style=\"text-align: justify;\">AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和&#34;全栈超级工程师&#34;。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/556b75927392d0b9c36ab8ad9625471e\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"554\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。</p><p style=\"text-align: justify;\">未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。</p><p style=\"text-align: justify;\">随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：</p><p style=\"text-align: justify;\">· AI 连接了真实世界的全量原始数据</p><p style=\"text-align: justify;\">目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">·Self-learning 自主学习</p><p style=\"text-align: justify;\">随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。</p><p style=\"text-align: justify;\">一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。</p><p style=\"text-align: justify;\">正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。</p><p style=\"text-align: justify;\">超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？</p><p style=\"text-align: justify;\">未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>周靖人交流内容：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f8514388a2774da3da6045d8b1cede70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1221\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。</p><p style=\"text-align: justify;\">大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。</p></body></html>","source":"lsy1758705623825","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿</title>\n<style 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服务。”简单来说，吴泳铭眼中的蓝图不只是互联网、电商也不只是某个技术，而是成为AI时代的“水、电、石油”。吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：1.大模型是下一代的操作系统。2.超级 AI 云是下一代的计算机。笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：吴泳铭演讲全文：开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和\"全栈超级工程师\"。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。图片我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：· AI 连接了真实世界的全量原始数据目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。·Self-learning 自主学习随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！周靖人交流内容：提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。图片提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":1.1,"BABA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":393,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3498680662745699","authorId":"3498680662745699","name":"Mediator","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ccbee84d06c97c8ea354bff2e5c20b6d","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3498680662745699","authorIdStr":"3498680662745699"},"content":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂","text":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂","html":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":476664875492048,"gmtCreate":1757376799650,"gmtModify":1757376801706,"author":{"id":"3479293787628185","authorId":"3479293787628185","name":"大毛他妈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/55a8149b58d22f3da84fe3e70c44a908","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3479293787628185","authorIdStr":"3479293787628185"},"themes":[],"htmlText":"好可笑&nbsp; 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拟于美东时间2025年9月8日出售75000股NVIDIA普通股票，总市值约12728129美元。近期内，HUANG JEN HSUN 已多次减持其所持股份。\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1134844336","content_text":"NVIDIA高管 HUANG JEN HSUN 拟于美东时间2025年9月8日出售75000股NVIDIA普通股票，总市值约12728129美元。近期内，HUANG JEN HSUN 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DeWitte夫妇领导，计划使用液态钠冷却的小型模块化反应堆为数据中心供电。公司设定了2027年向首批客户供应商业电力的目标，上月已在爱达荷州破土动工建设试点项目。</p><p><strong>据英国《金融时报》报道，Oklo设想的未来依赖新一代使用液态钠而非水作为冷却剂的小型模块化反应堆。公司寻求成为向能源密集型数据中心供电的领军企业，以满足人工智能热潮的电力需求。</strong></p><p><strong>但这一技术路线面临重大挑战。美国在1950年至1976年间建造的钠冷反应堆均以失败告终。</strong>批评者指出，液态钠具有高度腐蚀性，接触空气和水时易燃易爆。不列颠哥伦比亚大学地质学家、美国核管理委员会前主席Allison Macfarlane表示：&#34;许多国家此前都尝试建造这类反应堆，但未能证明其在规模化应用中具有商业可行性。&#34;</p><p>2022年，美国核管理委员会拒绝了Oklo此前建造钠冷反应堆的申请，进一步引发质疑。Macfarlane称：</p><blockquote><p>核管理委员会认为Oklo无可救药，这应该是一个危险信号。</p></blockquote><p>DeWitte拥有核工程博士学位，他坚称钠冷技术已取得长足进步，且相比其他类型反应堆具有安全优势，因为不需要如此高的压力，这可以降低成本。Bill Gates创立的TerraPower和Alta Atomics也在追求类似技术。</p><h2 id=\"id_2974313418\">商业化前景存疑</h2><p><strong>Oklo迄今仅与大型科技客户签署了无约束力的谅解备忘录，但没有签订具有法律约束力的电力购买协议，这是部分分析师担忧的另一个原因。</strong></p><p>DeWitte表示，人工智能快速变化的生态系统使得以有利于各方的方式构建交易变得困难。&#34;人们一直非常希望签署协议。但在找到合适的合作伙伴和正确的做事方式之前，急于求成不符合我们的利益，&#34;他说。</p><p>做空者已盯上Oklo，他们认为DeWitte夫妇低估了技术商业化所需的时间和资金。批评者还指出，Oklo的计划将使钚进入私营企业手中，存在扩散风险，可能被寻求制造原子弹的人转移或盗窃。</p><p>Breakthrough Institute核能专家Adam Stein警告称，人工智能能源初创公司存在&#34;泡沫&#34;。&#34;这是一个相当典型的技术炒作周期，大多数公司永远不会成功，&#34;他说。</p><h2 id=\"id_3720901415\">政治关系引发争议</h2><p>Oklo与特朗普政府的关系为其带来竞争优势，但也招致批评。特朗普5月邀请DeWitte前往白宫参加活动，总统在会上承诺到2050年将美国核能产能提高三倍。</p><p>能源部已选择Oklo参与旨在快速推进小型模块化反应堆建设和核燃料制造厂的项目。据知情人士透露，能源部正考虑向Oklo提供武器级钚以制造燃料。Oklo的名字来源于加蓬的一个地点，那里是唯一自然发生核裂变的地方。</p><p><strong>美国银行分析师认为，这种关系帮助Oklo获得了相对竞争对手<a href=\"https://laohu8.com/S/SMR\">NuScale Power</a>和Nano Nuclear Energy的优势，这是其给予该公司溢价估值的原因之一。</strong></p><p>但民主党参议员Ed Markey上月抨击燃料交易，指责特朗普的能源部长帮助其前雇主。他在致总统的信中写道：&#34;我担心你的政府推进向Oklo转让钚并允许其建造后处理厂的计划，不是因为这些提议对美国有利，而是因为Oklo将从中获得经济利益，且Wright部长正在为其前公司的利益行事。&#34;</p><p>DeWitte对《金融时报》表示，任何关于公司从政治优惠中受益的说法都是&#34;党派争吵&#34;。他指出Wright已回避涉及Oklo的决策，竞争对手也获得了类似的能源部奖励。能源部表示，Wright加入政府时已&#34;剥离资产并辞去可能存在利益冲突的董事职位&#34;，包括辞去Oklo董事会职务并放弃未归属的Oklo股份。</p><h2 id=\"id_3088586664\">估值泡沫担忧加剧</h2><p><strong>业内人士担心Oklo令人瞠目的估值和高调的公众形象使其容易受到市场情绪下滑的影响，进而可能破坏更广泛的核能复兴。</strong></p><p>公共教育网站What is Nuclear创始人Nick Touran表示：</p><blockquote><p>我们都对此有点担心。&#34;他还指出拥有大量散户股东作为融资来源的危险。</p><p>一旦遇到任何麻烦，这些散户投资者可能会受到惊吓，他们可能比传统核能融资安排跑得快得多。</p></blockquote><p>Oklo高管包括DeWitte夫妇的股票抛售也引起关注。根据彭博数据，该夫妇持有公司略低于18%的股份，过去六个月通过出售320万股获得约2.5亿美元。他们的Oklo持股已使这个家庭在账面上成为亿万富翁。</p><p>但Oklo的支持者坚称势头不可阻挡。在Oklo董事会任职的风险投资家Michael Thompson表示，在如此&#34;开创性行业&#34;运营的公司正在获得应有的估值。&#34;监管环境在很长一段时间以来首次更有利于真正实现这些目标，&#34;他说。&#34;资本对押注这些技术更有信心。&#34;</p><p>DeWitte在2022年核管理委员会做出决定后发表的博客文章中写道，监管机构的行动&#34;令人沮丧甚至愤怒&#34;。他现在声称，当Oklo质疑委员会对拒绝申请的一些调查结果时，委员会工作人员威胁要对公司进行报复。&#34;监管机构的这种行为相当不恰当。但尽管如此，我们振作起来，重新与他们接触，&#34;DeWitte说。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Altman支持的核能热门股Oklo连续大跌，泡沫开始破碎？</title>\n<style 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21:29","market":"us","language":"zh","title":"开盘 | 美股高开，中概股普涨，ATNF暴涨50%，CoreWeave大跌12%","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1189205407","media":"老虎资讯综合","summary":"纳斯达克开盘上涨91.86点，涨幅0.42%。","content":"<html><head></head><body><p>8月13日（周三），标普500指数开盘上涨19.94点，涨幅0.31%，报6465.76点；纳斯达克综合指数开盘上涨91.86点，涨幅0.42%，报21773.77点；道琼斯指数开盘上涨208.06点，涨幅0.47%，报44666.67点。</p><p>热门中概股多数走高，哔哩哔哩、网易涨6%，阿里巴巴涨超4%，蔚来涨超2%。</p><p>专注以太坊的数字资产管理公司 <a href=\"https://laohu8.com/S/ATNF\">180 Life Sciences Corp</a> 暴涨约50%，公司获得著名科技投资人彼得·蒂尔的投资。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ff6a713675815d13e568541326367b71\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p> <a href=\"https://laohu8.com/S/WBTN\">WEBTOON Entertainment Inc.</a> 暴涨44%，二季度业绩超预期，与迪士尼达成合作，获大行调高目标价。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/abf012027bcd6ab13b09830ec6536656\" tg-width=\"560\" 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暴涨44%，二季度业绩超预期，与迪士尼达成合作，获大行调高目标价。“英伟达亲儿子”CoreWeave大跌12%，公司二季度营收大增，但三季度利润指引区间低于预期。","news_type":1,"symbols_score_info":{".DJI":1.1,".IXIC":1.1,".SPX":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":376,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":464588937994656,"gmtCreate":1754450655174,"gmtModify":1754451986095,"author":{"id":"3479293787628185","authorId":"3479293787628185","name":"大毛他妈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/55a8149b58d22f3da84fe3e70c44a908","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3479293787628185","authorIdStr":"3479293787628185"},"themes":[],"htmlText":"舔狗专家","listText":"舔狗专家","text":"舔狗专家","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/464588937994656","repostId":"1101972872","repostType":2,"repost":{"id":"1101972872","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1754447930,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1101972872?lang=&edition=full","pubTime":"2025-08-06 10:38","market":"us","language":"zh","title":"特朗普首次明确表态：万斯最有可能是“我的接班人”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1101972872","media":"老虎资讯综合","summary":"8月6日，据央视新闻，当地时间8月5日，美国总统特朗普表示，副总统万斯“最有可能”成为他的“接班人”，担任2028年共和党总统候选人。这是特朗普迄今为止对万斯作为未来总统候选人最明确的一次表态。","content":"<html><head></head><body><p>8月6日，据央视新闻，当地时间8月5日，美国总统特朗普表示，副总统万斯“最有可能”成为他的“接班人”，担任2028年共和党总统候选人。这是特朗普迄今为止对万斯作为未来总统候选人最明确的一次表态。</p><p>当地时间8月5日，美国总统特朗普表示，<strong>副总统万斯“最有可能”成为他的“接班人”，担任2028年共和党总统候选人。</strong>这是特朗普迄今为止对万斯作为未来总统候选人最明确的一次表态。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3e0413757a87aa877977490c43eac017\" title=\"△美国副总统万斯（资料图）\" tg-width=\"1242\" tg-height=\"683\"/><span>△美国副总统万斯（资料图）</span></p><p>当被问及万斯是否是其所引领的政治运动的“接班人”时，特朗普表示：“嗯，我认为最有可能。平心而论，他是副总统。”特朗普还提议，<strong>万斯与国务卿鲁比奥未来可以搭档竞选。</strong></p><p>路透社对此报道说，尽管2028年大选尚需数年，但特朗普在共和党基层选民中拥有很大影响力，他对任何潜在候选人释放的支持信号都可能带来重大影响。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" 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石头表现好一些","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/330674613","repostId":"2093785133","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2995,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":959941505,"gmtCreate":1589765820107,"gmtModify":1704190511387,"author":{"id":"3479293787628185","authorId":"3479293787628185","name":"大毛他妈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/55a8149b58d22f3da84fe3e70c44a908","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3479293787628185","authorIdStr":"3479293787628185"},"themes":[],"htmlText":"石头扫地机器人确实比科沃斯好","listText":"石头扫地机器人确实比科沃斯好","text":"石头扫地机器人确实比科沃斯好","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/959941505","repostId":"2036073429","repostType":2,"repost":{"id":"2036073429","kind":"news","pubTimestamp":1589761643,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2036073429?lang=&edition=full","pubTime":"2020-05-18 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>清洁机器人领域，主要产品包括：智能扫地机器人、手持无线吸尘器等，并先后形成“米家”、“石头”、“小瓦”三个品牌系列，定位于不同用户人群需求。在智能扫地机器人领域，按销售额计算，2018年公司已经跻身全球市场TOP 3、国内市场TOP 2，年销售额（30.5亿元）仅次于iRobot、科沃斯。运作模式上，公司采取轻资产，主要通过委外加工方式实现产品的生产，并通过线上、线下相结合，直销、代理渠道等方式实现产品对外销售。2018、2019公司实现收入30.5亿、42.0亿元，归母净利润3.08亿、7.83亿元。</p><p>▍行业分析：智能扫地机器人市场仍处早期阶段。</p><p>据中怡康数据，2018年国内扫地机器人销量577万台（同比+42.1%），销售收入86.6亿元（同比+54.6%），结合国内家庭渗透率（&lt;5%）、渠道销售分布(线上渠道为主)等，我们判断国内扫地机器人市场整体仍处早期阶段。</p><p>我们认为，扫地机器人具有科技+可选消费双重属性，产品创新周期、经济周期等均是影响其短期市场销量的重要因素。同时我们预计，智能化水平提升、应用场景拓展（例如商用市场）等将是扫地机器人中期主要的产品演进方向。</p><p>中怡康数据显示，2019H1，石头科技国内份额（含米家、石头品牌）占比为23%，仅次于科沃斯（48%），但按照2019年收入数据，石头科技收入（42亿元）和科沃斯（53亿元）、iRobot(85亿元)已处于同一量级，共同位列全球TOP 3。</p><p>▍公司分析：软件算法、关键零部件、供应链等层面优势突出。</p><p>公司主要管理人员分别具有软件、硬件、芯片、供应链等领域工作经验，并先后就职于微软、华为、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>等全球顶尖的科技企业。合理的团队构成亦使得公司在软件研发、硬件设计、生产交付等主要环节不存在明显的短板或制约因素，同时截止2019，公司已获得129项境内专利，技术人员占比超过50%。</p><p>1）软件算法，公司独立研发基于LDS、陀螺仪、加速度计、里程计等传感器数据的SLAM算法，有效解决了扫地机器人在用户家庭环境中的定位、地图及导航需求；</p><p>2）零部件，公司自研激光扫描测距模块，该模块扫描速度可达5×360°/秒，同时精度达到了同行业产品中的领先地位，能够高效、精确建立房间实时地图。</p><p>▍公司营收成长：产品线扩展、渠道拓展等。</p><p>1）产品线，依托自身在软件算法、核心零部件、供应链层面优势，公司不断引领扫地机器人市场，2016年，公司推出搭载LDS的扫地机器人产品，带动国内市场在2017、2018年出现大幅增长。中期来看，不断强化自有品牌、推动产品应用场景扩展仍是主要思路，2019H1，石头品牌扫地机器人产品占公司营收比重、毛利润比重分别为55%、78%，2020Q1亦推出自有品牌无线吸尘器，同时从IPO募投项目看，公司正积极布局商用扫地机器人市场；</p><p>2）销售渠道，目前公司渠道销售体系已经从早期的小米渠道扩展至小米模式、线上渠道、线下渠道全面覆盖。2019H1，公司线上+线下渠道占比首次超过小米渠道，占比达到62%，目前公司已在日本、美国、荷兰设立海外分公司，我们判断这应该是公司为拓展海外分销渠道做准备。</p><p>▍风险因素：</p><p>疫情导致短期海外市场需求大幅萎缩风险；宏观经济下行导致市场需求长期下滑风险；市场竞争持续加剧风险；核心技术研发&amp;产品创新不及预期风险；核心技术&amp;市场人员流失风险等。</p><p>▍投资建议：</p><p>长期来看，国内扫地机器人市场成长性、潜在空间明显，同时国内厂商亦有望借助产品层面的突出优势持续进入海外市场。受疫情影响，公司业绩短期料将承压，但借助于自有品牌培育、线上&amp;线下渠道拓展、新品类扩展等举措，公司营收中长期仍将大概率维持稳健增长。</p><p>我们预计公司2020/21/22年收入为44.8/56.3/66.0亿元，对应同比增速为7%/26%/17%，净利润为8.57/11.88/14.44亿元，对应同比增速为9%/39%/22%。考虑到疫情对2020年业绩的扰动，我们以2021年业绩为基准，给予公司PE（2021E）26X，对应目标价463元，首次覆盖给予“买入”评级。</p><div><img src=\"http://k.sinaimg.cn/n/spider2020518/146/w722h224/20200518/5e4a-itriatt1827169.png/w720fin.jpg\"/></div><div></div><div><comment></comment></div><div><comment></comment></div><p>免责声明：自媒体综合提供的内容均源自自媒体，版权归原作者所有，转载请联系原作者并获许可。文章观点仅代表作者本人，不代表<a href=\"https://laohu8.com/S/SINA\">新浪</a>立场。若内容涉及投资建议，仅供参考勿作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎。</p></body></html>","source":"sina_symbol","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>石头科技（688169）：全球领先的扫地机器人厂商</title>\n<style 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3，同时公司在软件算法、关键零部件、供应链管理等核心能力方面优势明显，并先后独立研发激光扫描测距模块、SLAM算法等。中期来看，不断强化自有品牌、推动产品应用场景扩展，以及完善销售渠道、拓展海外经销商渠道等，均是公司推动营收持续增长的可能方式。我们预计公司2020/21/22年收入为44.8/56.3/66.0亿元，净利润为8.57/11.88/14.44亿元，给予目标价463元，对应2021年PE 26X，首次覆盖给予“买入”评级。▍公司概况：全球领先的扫地机器人厂商。石头科技成立于2014年，自成立以来一直专注于智能清洁机器人领域，主要产品包括：智能扫地机器人、手持无线吸尘器等，并先后形成“米家”、“石头”、“小瓦”三个品牌系列，定位于不同用户人群需求。在智能扫地机器人领域，按销售额计算，2018年公司已经跻身全球市场TOP 3、国内市场TOP 2，年销售额（30.5亿元）仅次于iRobot、科沃斯。运作模式上，公司采取轻资产，主要通过委外加工方式实现产品的生产，并通过线上、线下相结合，直销、代理渠道等方式实现产品对外销售。2018、2019公司实现收入30.5亿、42.0亿元，归母净利润3.08亿、7.83亿元。▍行业分析：智能扫地机器人市场仍处早期阶段。据中怡康数据，2018年国内扫地机器人销量577万台（同比+42.1%），销售收入86.6亿元（同比+54.6%），结合国内家庭渗透率（<5%）、渠道销售分布(线上渠道为主)等，我们判断国内扫地机器人市场整体仍处早期阶段。我们认为，扫地机器人具有科技+可选消费双重属性，产品创新周期、经济周期等均是影响其短期市场销量的重要因素。同时我们预计，智能化水平提升、应用场景拓展（例如商用市场）等将是扫地机器人中期主要的产品演进方向。中怡康数据显示，2019H1，石头科技国内份额（含米家、石头品牌）占比为23%，仅次于科沃斯（48%），但按照2019年收入数据，石头科技收入（42亿元）和科沃斯（53亿元）、iRobot(85亿元)已处于同一量级，共同位列全球TOP 3。▍公司分析：软件算法、关键零部件、供应链等层面优势突出。公司主要管理人员分别具有软件、硬件、芯片、供应链等领域工作经验，并先后就职于微软、华为、腾讯、百度等全球顶尖的科技企业。合理的团队构成亦使得公司在软件研发、硬件设计、生产交付等主要环节不存在明显的短板或制约因素，同时截止2019，公司已获得129项境内专利，技术人员占比超过50%。1）软件算法，公司独立研发基于LDS、陀螺仪、加速度计、里程计等传感器数据的SLAM算法，有效解决了扫地机器人在用户家庭环境中的定位、地图及导航需求；2）零部件，公司自研激光扫描测距模块，该模块扫描速度可达5×360°/秒，同时精度达到了同行业产品中的领先地位，能够高效、精确建立房间实时地图。▍公司营收成长：产品线扩展、渠道拓展等。1）产品线，依托自身在软件算法、核心零部件、供应链层面优势，公司不断引领扫地机器人市场，2016年，公司推出搭载LDS的扫地机器人产品，带动国内市场在2017、2018年出现大幅增长。中期来看，不断强化自有品牌、推动产品应用场景扩展仍是主要思路，2019H1，石头品牌扫地机器人产品占公司营收比重、毛利润比重分别为55%、78%，2020Q1亦推出自有品牌无线吸尘器，同时从IPO募投项目看，公司正积极布局商用扫地机器人市场；2）销售渠道，目前公司渠道销售体系已经从早期的小米渠道扩展至小米模式、线上渠道、线下渠道全面覆盖。2019H1，公司线上+线下渠道占比首次超过小米渠道，占比达到62%，目前公司已在日本、美国、荷兰设立海外分公司，我们判断这应该是公司为拓展海外分销渠道做准备。▍风险因素：疫情导致短期海外市场需求大幅萎缩风险；宏观经济下行导致市场需求长期下滑风险；市场竞争持续加剧风险；核心技术研发&产品创新不及预期风险；核心技术&市场人员流失风险等。▍投资建议：长期来看，国内扫地机器人市场成长性、潜在空间明显，同时国内厂商亦有望借助产品层面的突出优势持续进入海外市场。受疫情影响，公司业绩短期料将承压，但借助于自有品牌培育、线上&线下渠道拓展、新品类扩展等举措，公司营收中长期仍将大概率维持稳健增长。我们预计公司2020/21/22年收入为44.8/56.3/66.0亿元，对应同比增速为7%/26%/17%，净利润为8.57/11.88/14.44亿元，对应同比增速为9%/39%/22%。考虑到疫情对2020年业绩的扰动，我们以2021年业绩为基准，给予公司PE（2021E）26X，对应目标价463元，首次覆盖给予“买入”评级。免责声明：自媒体综合提供的内容均源自自媒体，版权归原作者所有，转载请联系原作者并获许可。文章观点仅代表作者本人，不代表新浪立场。若内容涉及投资建议，仅供参考勿作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎。","news_type":1,"symbols_score_info":{"688169":1,"01810":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3063,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}