作为国内科技行业的风向标之一，2024 年的云大会在 9 月 19 日如期举行。热闹依旧，但主题已有变化。
2023 年，云栖大会上展示的典型应用场景，还是 AI 创作故事、生图，以及数字人。到了今年，云栖大会上的人工智能 + 馆，以及前沿应用馆，挤满了更多各个 AI 应用赛道的创业项目。
应用深度更广了。走进人工智能馆，只管感受到的，便是细分赛道的成型——阿里云将 AI 应用以主题划分，包括 AI 编程、3D/4D 生成、AI 音乐等等，都有多家勇于探索商业模式的公司展示已经落地可用的产品。
2024 年的 香饽饽 具身智能区，更是齐聚了 20 多家机器人企业，人头涌动，观众对能翻跟头、推不倒的机器人充满兴趣。
在去年，阿里云喊出的口号还是 要做 AI 时代最开放的云 ，在云栖大会也释放了一系列开源、闭源模型，以及底层云基础设施的更新。
值得注意的是，接任阿里云一年多的现任 CEO 吴泳铭，今年是第一次在云栖大会上露面。
吴泳铭是阿里在这次生成式 AI 浪潮中的主舵手。他在开幕式讲话中表示：去年，大模型还只能辅助程序员写简单的代码，今天已经能直接理解需求，完成复杂的编程任务。
《智能涌现》在展会中试用了各类 AI 应用产品。印象非常深刻的一点在于，模型迭代比很多人想象得都要快——去年很多 AI 生图、智能客服等产品，常常受限于模型推理速度而体验平平；到了今年，《智能涌现》已能站在展台前，和数字人实时对话、随时打断。
不过，当下的进展离人们期待的 AI 应用大爆发还有很远的距离。 过去 22 个月，AI 发展速度已超任何历史时期，但依然处于 AGI 变革的早期。 吴泳铭说，阿里云还会持续不断投入到 AI 基础设施的建设当中。
本次云栖大会上，阿里云旗下的通义大模型家族，发布了通义千问新一代开源模型 Qwen2.5，涵盖多个尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型，每种模型均有多个开发版本，总计上架 100 多个模型。
其中，Qwen2.5 全系列模型都在 18T tokens 数据上进行预训练，相比 Qwen2，整体性能提升 18% 以上，支持高达 128K（约合超 10 万汉字）的上下文长度，可生成最多 8K 内容。而最旗舰的 Qwen-Max，性能已接近 GPT-4o。
代码模型对模型的推理、思考能力有极高要求，这也是 OpenAI 新模型 o1 重点提升的能力。有业界人士评价：Qwen 是在 Deepseek 之外第二个推动编程能力提升的中文大模型，而且数学模型也整合了多种推理方法，这些进展都能够说是国产骄傲。
2024 年的大模型界，依旧经历着共识的震荡。GPT-5 的延迟牵动着全球 AI 界的思绪，业界对大模型进化曲线的质疑，贯穿着这个夏天，一直到 OpenAI 发布新模型 o1，推理、思考能力有了质的提升，这种情绪才稍有转向。
今年云栖大会计算馆里挂着的标语 AI 是云计算的第三次浪潮 ，也有了更坚实存在的理由。
不过，国内从 5 月开始的大模型降价潮，引起的争议尚未平息。有观点认为，行业发展早期，过早降价，这是无意义的内卷行为，反倒会伤害市场。
一年多来，通义千问的 API，在阿里云百炼上的调用价格下降了 97%，百万 Tokens 调用花费最低已经降到了 5 毛钱。百万 token，相当于 350 万字的中文书籍。
阿里云也尝到了大模型的甜头。刚刚过去的 Q2 季度，AI 推动阿里云的收入和利润双增长，季度营收增长 6% 至 265.49 亿元，其中 AI 相关这类的产品收入实现三位数增长，公共云业务实现两位数增长。有必要注意一下的是，经调整 EBITA 利润同比增长 155%，单季度 EBITA 利润达到 23.37 亿元。
不过作为云行业领头羊，阿里云表示：现在 AI 大模型的降价，远远没到尽头。
对比国外，国内如今的降价力度已经十分夸张，不少厂商都选择牺牲短期利润来跟进降价。阿里云 CTO 周靖人则否认是自家牺牲利润来降价： 模型本身在快速的迭代，过去几个月里，推理的架构、系统的优化都有提升很多，我们也可以把各方面效率提起来，才会把技术红利让利给客户。 他说。
这波生成式 AI 的降价逻辑，和云计算发展早期是类似的。全世界里云厂商经过一轮轮的降价，不断吸引企业上云、使用云，规模慢慢的变大，让用云的边际成本不断下降，技术不断的提高，这才让云行业不断壮大。
但现在的生成式 AI 浪潮，处在比云计算兴起时还要更早的阶段——现在国内算力市场还是以 CPU 为主，包括 GPU 等芯片的制造仍在探索期。
我们不认为现在的降价是价格战。手机套餐一个月不到 200 元，可以用数十 G 的流量，但在二十年前，用这么多流量估计会用破产， 周靖人表示， 今天的价格不存在说已经足够低了，相对未来庞大的应用来说，还太贵了。
阿里云围绕 AI，在基础设施上的建设重构仍在继续。如今，阿里云的单网络集群已拓展至十万卡级别，从芯片、服务器、网络、存储到散热、供电、数据中心等等，都有围绕 AI 算力层面的更新。
一些利好的信号已然浮现。根据阿里云披露的数据，在新增算力市场上，超过 50% 的新需求由 AI 驱动产生，AI 算力需求已经占据主流地位。这一趋势还会持续扩大。过去一年，阿里云投资新建了大量的 AI 算力，但还是远远不能够满足客户的旺盛需求。
本届云栖上，吴泳铭抛出的一个鲜明观点是：AI 最大的想象力不在电子设备屏幕，而是接管数字世界，改变物理世界。
这句话别有深意。曾有很长一段时间，国内大模型圈的共识在于：中国大模型的机遇更多在 To C，做出微信、抖音级别的 超级应用 成为一种执念。
6 月的智源大会上，零一万物、创新工场创始人李开复，甚至给今年最火的具身智能赛道泼了一盆冷水：一旦大模型接入物理世界，需要面临包括安全问题、机器问题、机械问题、故障问题在内的很多问题，难度会大很多倍。所以，当前大模型更适合在虚拟世界服务。
这源自一个由来已久的观点：美国更适合做从 0 到 1 的尖端技术创新，但中国在上一个移动互联网时代积累下来的方法论，让其更擅长于从 1 做到 100，做出抖音、微信级别的超级应用。
但现实并不如人意。从 2024 年开始，国内前沿的大模型基本都接近 GPT-4 的水平，模型能力的限制，又让 To C 端的应用囿于小而美的阶段，超级应用并没有爆发的苗头。更多的产业创新，都先流向了已有的超级应用中，提升存量业务的效率。
吴泳铭的观点，可以看作是对上面这些争论的一种反调。OpenAI 的新模型 o1 发布后，中国在大模型上的发展道路，不会单纯重复上一个互联网时代的发展轨迹，或者说，有可能走出另一条道路。
阿里云已是国内对大模型最激进投入的巨头。在内部，阿里云的通义大模型家族涵盖了开源、闭源的大模型产品，在图像、视频、编程等方向都有细分的专业模型；在外部，阿里云在过去一年多的时间里，已经投资了国内大模型 六小虎 中的五家，出手果决。
如果说前不久 OpenAI 的 o1 给全球 AI 界 续命 ，那么对当下的中国 AI 界，o1 让 物理世界 上的赛道，现实意义更大了。
OpenAI 将 AGI（通用AI）的发展阶段划分了 L1-L5 的等级。按照这一个分类，如今业界一致认为，我们处于 L2（推理者）的早期发展阶段。
生数科技首席科学家朱军就在云栖的圆桌上说，当下的 GPT-o1 的突破，有望让我们从 L2 很快达到 L3 阶段，未来 18 个月甚至有一定的概率会冒出 L4 级别的突破。
o1 的突破代表着大模型训练范式的变化——让如今的大模型能够更智能地交互，从过程中去学习。最终都指向两个产业方向，一是数字内容，二是机器人、汽车等实体产业。 朱军表示。
在大模型上，国内相比全球还是追赶、跟随的状态，但在机器人、汽车等 物理世界 的赛道上，中国有着不能够比拟的产业链优势——在华东和华南，蓬勃而成熟的制造业给予了可供快速迭代的基础。
《智能涌现》前段时间曾发布具身智能的行业观察，多位行业人士向我们提到了一项共同的判断：人形机器人创业理应在中国发生，而不是大洋彼岸的硅谷——相比之下，中国不仅有更强大的机器人生产能力、也有机器人应用场景，需求供给都比硅谷更强势。
比如，今年 5 月宇树科技发布的 G1 人形机器人，售价 9.9 万起，更是将人形机器人的价格进一步下探，在全球都属于先例。
o1 发布后，能预见这种产业趋势将进一步持续。这次云栖大会上，阿里云就推出了新的智能座舱解决方案，以后汽车 AI 助理，不仅能观察理解用户的语音、手势，还能依据环境信息和常识判断做出自主决策。乘客无需物理按键，只要动动嘴巴，就能让智能助理完成各种任务。
生成式 AI 未来的价值，是移动网络连接价值的十倍、几十倍。 吴泳铭以互联网浪潮对比： 过去三十年，互联网浪潮的本质是连接人、信息、商业和工厂，提高了世界的协作效率，创造巨大的价值，改变了人们的生活方式。但生成式 AI 是通过生产力的供给，创造了新的价值，从而为世界创造了更大的内在价值，总体提高了全世界的生产力水平。
从 撮合 逻辑走向 增值 逻辑，看到比此前大数十倍的机会，这可以解释如今阿里云对 AI 的重注从何而来。
进入到生成式 AI 浪潮的第二年，当下的大模型叙事，经历了共识快速形成、分化，慢慢的变成了了一个 信与不信 的抉择，但阿里，显然不愿错过 AI 时代抓住大爆发的机会。吴泳铭说： 从历史经验来看，人们对新技术革命，往往对短期高估，又对长期低估。但新技术革命会在人们的怀疑中成长，让很多人在迟疑中错过。
