做了些阿里 CEO 吴泳铭刚刚在 2026云栖大会 演讲的笔记：

- 过去，一个复杂问题能得到多少思考，受限于人类的智力总和与价值分配。随着ASI逐步实现，AI基础设施不断扩展，思考将像动力一样成为规模化供给的商品。今天的机器智能不是人类智能的替代品，而是完全不同的物种。

- 未来，机器供给的思考总量，将是人类思考总量的1000倍以上。这件事在物理世界已经发生过。从蒸汽机发明开创了一个新的时代，到今天机器动力已经承担了99.9%的物理工作。

- 工业时代，人类能消费多少商品，取决于人口数量。一个人一生能消费的物理商品是有限的。但当 AI 能力越来越强，这个关系就会发生根本性的变化。

- 人只需要提出一个创意和目标，就能调动庞大的智力资源。每一个超级个体，都可以拥有上万倍的智力杠杆。思考的消耗量，将不再与人口数量成正比，而是与机器智能的思考深度和供给规模成正比。

- 机器智能时代的代表性产品还没有出现。今天的 AI Coding，可能类似机器智能时代早期的电灯，它替代的是人类社会现有的工作，古法编程、写报告等。当下AI正在进入更广泛的办公市场，但仅仅替代现有工作，不可能创造一个新的时代。

- 「机器智能」时代的三大基石，是AI模型、AI芯片和AI云。它们是机器思考能够规模化供给的前提。只有AI基础设施足够完善、足够发达，各种应用层面的 AI 新产品、新发明才能层出不穷。

- Qwen团队正在进行RSI方面的探索，并取得一定的进展。Qwen团队正在持续推进模型架构和数据优化的研究，计划训练5-10T参数规模的全新模型，目标是能够完成更复杂、更长程的任务，向ASI迈进。

- 多模态能力则是机器智能发展的另一个重要方向。一个足够聪明的大脑还不够，AI还需要掌握感知和交互能力。人类通过声音、图像、表情和动作交流，也通过这些方式表达意图和情绪。模型需要更强的多模态能力，像人一样理解和表达这些信息，对齐人类的文化、审美、价值观。

- 行业的中长期需求，远超我们的供给能力。当前，AI数据中心相关供应链的全球性紧缺，限制了我们算力的增长速度。我们的目标是到2032年，阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW，以满足快速增长的AI需求。

- 今天，我们很难具体描绘未来是什么样的。就像回到300年前，一个在田中劳作的农夫，很难想象未来会有人走进一个叫“健身房”的地方，付费进行体力劳动。