阿里吴泳铭：AGI只是起点

xinwen.mobi · 发表于 2025-9-24 16:53:36

阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在2025年云栖大会上提出的“AGI只是起点”这一观点，不仅是对AI技术演进阶段的精准判断，更勾勒出了人工智能从工具属性向超级智能跃迁的完整蓝图。这一论断背后，既有对当前技术突破的深刻洞察，也包含对未来产业变革和人类发展的前瞻性思考。核心观点：从AGI到ASI的进化逻辑吴泳铭明确指出，实现通用人工智能（AGI）已是确定性事件，但这并非终点，而是通往超级人工智能（ASI）的必经之路。两者在定位和价值上存在本质差异：AGI的阶段性使命：核心目标是将人类从80%的日常重复性工作中解放出来，让人类专注于创造、探索等更高价值的活动。目前AI已逼近人类各学科测试的顶级水平（如国际数学奥赛金牌水准），并开始具备解决真实世界问题的能力，这标志着AGI的落地进程正在加速。ASI的终极愿景：作为全面超越人类智能的系统，ASI将具备自我迭代能力，有望催生出“超级科学家”“全栈超级工程师”等角色。其核心价值在于以指数级速度推动科技突破，解决当前人类难以攻克的难题，例如医学绝症治疗、新能源开发、星际旅行技术研发等。技术演进三阶段：从“学习人”到“超越人”为实现从AGI到ASI的跨越，吴泳铭提出了清晰的三阶段演进路径，每个阶段都有明确的技术特征和落地标志：1. 第一阶段：智能涌现（学习人） - 核心逻辑：依托互联网积累的全量数字化知识，大模型通过学习人类知识全集，具备泛化智能和多步推理能力。例如，当前的大模型已能理解复杂指令、生成高质量内容，并在特定领域展现出接近人类专家的水平。 - 技术基础：互联网将人类历史上的知识数字化，为大模型提供了海量训练数据，使其能够涌现出通用对话、逻辑推理等核心能力。2. 第二阶段：自主行动（辅助人） - 核心突破：AI不再局限于语言交互，而是具备工具使用（Tool Use）和自主编程能力，能够拆解复杂任务并与数字世界、物理世界深度交互。这也是当前行业所处的关键阶段。 - 落地场景：通过调用外部软件、接口和物理设备，AI已开始渗透到物流、制造、生物医药等行业。例如，具备自主编程能力的Agent可像工程师团队一样完成代码开发、测试全流程，未来甚至可能出现数量远超全球人口的Agent与人类协同工作。3. 第三阶段：自我迭代（超越人） - 两大关键要素：一是AI需连接物理世界的全量原始数据，摆脱对人类归纳知识的依赖（如自动驾驶通过车载摄像头直接获取原始数据，而非依赖规则编程）；二是实现自主学习（Self-learning），即AI能够自主搭建训练基础设施、优化模型架构，通过与真实世界的持续交互实现自我升级。 - 奇点意义：一旦跨越自我迭代的临界点，科技进步速度将呈指数级提升，人类社会可能进入全新的智能时代。阿里的战略布局：从技术底座到产业落地为支撑这一宏大愿景，阿里云明确了“全栈人工智能服务商”的定位，并推出两大核心战略路径：开源开放的模型生态：通义千问坚持开源路线，目标是打造“AI时代的Android”，降低开发者门槛。未来，自然语言将成为AI时代的“编程语言”，普通人通过母语即可创建专属Agent，潜在开发者规模将从数千万扩大到数亿级。超级AI云基础设施：阿里启动三年3800亿的AI基础设施建设计划，并规划到2032年将全球数据中心能耗规模提升10倍。其核心目标是构建“下一代计算机”，通过智能算力网络为全球提供AI所需的底层算力支撑。产业渗透实践：目前阿里云已通过“云和AI服务”支持50多所院校的科研工作，并在汽车、医药等领域推动研发变革。例如，AI在药物研发中可加速分子筛选过程，将研发周期从数年缩短至数月。行业影响：生产力革命与伦理挑战吴泳铭的观点还揭示了AI对产业和社会的深层影响：生产力重构：过去30年互联网的核心价值是“连接”，而未来30年AI将通过“智能提升”创造远超互联网的价值。几乎所有企业都在通过AI重构产品，科研领域也已形成“AI是科学发现加速器”的共识。产业格局变革：大模型将成为下一代操作系统，替代现有OS的核心地位。未来，多数软件将以Agent形式存在，通过大模型连接工具和用户需求，IT产业将迎来开发者规模、应用形态的全面重构。伦理与安全考量：吴泳铭特别强调，数据安全、隐私保护、科技伦理是AI发展的前置条件。阿里将秉持“以人为本、智能向善”的原则，与行业协同应对潜在风险。从AGI到ASI的演进，本质上是AI从“人类工具”向“协同伙伴”再到“进化推动者”的角色转变。吴泳铭的这一论断，不仅为阿里的AI战略指明了方向，也为全球科技行业提供了一套兼具前瞻性和可操作性的发展框架。随着算力基础设施的完善、产业数据的打通以及自主学习技术的突破，超级人工智能的落地或许比想象中更近。

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