随着阿里云加大对人工智能计算的基础设施投入，该公司计划到 2032 年将其全球数据中心容量扩大到 20 吉瓦以上。
阿里巴巴集团首席执行官吴彦祖昨日在杭州举行的公司“飞天大会”上宣布了这一目标。阿里巴巴并未透露其目前的数据中心容量，也没有提供此次扩张计划的区域划分。
此前，阿里巴巴于2025年2月承诺，将在三年内投资超过3800亿元人民币（当时约合520亿美元）用于云计算和人工智能基础设施建设。该公司表示，这一投资额将超过其过去十年在这些领域的投资总额。
此次扩张不仅限于数据中心容量。阿里巴巴还在自主研发人工智能加速器、服务器处理器、网络和存储系统、云服务以及Qwen模型。吴先生将Apsara的战略描述为涵盖完整的AI技术栈，包括模型、半导体和数据中心。
2026年第二季度，阿里巴巴人工智能云计算及计算服务收入达71亿美元，同比增长45%。经调整后的云计算业务息税折旧摊销前利润（EBITA）增长133%至8.3亿美元，调整后EBITA利润率约为12%。阿里巴巴表示，人工智能相关产品收入已连续十二个季度实现三位数增长。
路透社8月份报道称，阿里巴巴已投入其计划在2026年之前投资的3800亿元人民币人工智能领域的一半左右，该公司加大了对自研芯片和人工智能基础设施的投入。吴亦表示，随着旗下天海半导体公司开发的处理器投入更多，以及部分商用芯片被替换，阿里巴巴预计其利润率将有所提高。
据路透社报道，吴宇森在Apsara大会上表示，客户对人工智能服务的需求已经超过了阿里云的可用产能。他还补充说，供应链的限制制约了公司扩大产能的速度，并表示阿里云将在本季度开始大规模地将人工智能超级节点投入商业运营。
阿里巴巴正在建设更多人工智能基础设施
阿里巴巴还推出了由旗下T-Head半导体部门设计的人工智能处理器——真武V900，该处理器专为模型训练和推理而设计。这款处理器拥有216GB内存和1200GB/s的芯片间带宽，支持FP8和FP4等数据格式。
该公司表示，V900 的性能是阿里巴巴 5 月份推出的真武 M890 的三倍。V900 计划于 2027 年第一季度投入量产并正式上市。
V900 是阿里巴巴今年早些时候发布的 M890 处理器路线图的延伸。路透社报道称，由于美国限制对华先进人工智能芯片出口，中国科技公司寻求国产处理器来替代英伟达处理器，阿里巴巴因此开发了振武系列处理器。
阿里巴巴早前推出的M890处理器也进一步加强了其定制处理器与云基础设施的联系。该公司推出了搭载128颗M890加速器的机架式服务器系统——攀九AL128，并通过阿里云百联平台向企业客户提供服务。T-Head在5月份表示，已向20个行业的400多家外部客户交付了超过56万颗真武处理器。
阿里巴巴正将V900集成到升级后的超级节点服务器中，并搭配其自主研发的网络、存储和接口组件。据该公司称，该系统旨在支持包含多达50万张加速卡的集群。
阿里巴巴的芯片路线图也涵盖通用处理器。该公司计划在2027年推出依天720和依天730 CPU，其中依天730基于T-Head自主研发的微架构。
阿里巴巴已在其云基础设施中部署了T-Head处理器。该公司在5月份致股东的信中表示，其自主研发的AI芯片已实现规模化生产，并为阿里云基础设施及其模型即服务（MaaS）推理平台提供计算能力。
阿里云还宣布对其大型AI集群使用的网络和存储系统进行升级。据阿里云称，其HPN 8.0 Pro网络架构可提供100PB的带宽，并支持单个集群内超过13万个网络端口以800Gbps的速度运行。
阿里巴巴的云并行文件存储系统专为人工智能训练工作负载而设计，支持每秒数百TB的吞吐量，以及每秒数亿次的输入/输出操作。阿里巴巴表示，该系统可将人工智能存储成本降低69%，但该公司并未在公告中提供独立的基准测试数据。
随着加速器集群规模的扩大，网络带宽和存储吞吐量对于保持计算资源的充分利用变得愈发重要。谷歌在其自身的人工智能基础设施中也发现了类似的限制，尤其是在规模更大的集群对网络和存储系统提出更高要求的情况下。
谷歌的人工智能超级计算机架构整合了处理器、网络、存储和编排软件。其基础设施包括谷歌的TPU和Axion CPU，以及英伟达的GPU、英特尔和AMD的处理器，还包括其Virgo数据中心网络和高性能存储系统。
超大规模数据中心开发更多定制化基础设施
AWS、微软和谷歌也在继续使用外部供应商硬件的同时，开发了定制处理器。AWS 运营 Trainium AI 处理器和 Graviton CPU，微软在 Azure 中使用 Maia 加速器和 Cobalt CPU，而谷歌则将其 TPU 和 Axion CPU 与 Nvidia、Intel 和 AMD 的硬件结合使用。
亚马逊表示，出于性价比和基础设施经济性的考虑，他们决定自主研发处理器。该公司称，Trainium2 的性价比比同类 GPU 高出约 30%，而 Trainium3 的性价比在 Trainium2 的基础上又提升了 30% 到 40%。这些数据均基于亚马逊自身的测试结果。
AWS 还使用定制芯片来处理通用云工作负载。亚马逊于 2018 年推出了 Graviton，并在 2026 年 4 月表示，已有超过 9 万家客户正在使用基于 Graviton 的基础设施。
微软在2026财年第三季度财报电话会议上表示，其数百万台服务器均采用微软自主设计的网络、安全和虚拟化芯片。其Maia 200人工智能加速器已在爱荷华州和亚利桑那州的数据中心投入运行，而Cobalt CPU已部署在微软近一半的数据中心区域。
这三家服务商都继续将第三方硬件与自家芯片结合使用。微软将其处理器与英伟达和AMD的硬件搭配使用，谷歌支持将TPU与英伟达GPU搭配使用，而AWS也表示，随着Trainium的扩展，将继续提供英伟达系统。
阿里巴巴将基础设施连接到云服务
该硬件位于阿里巴巴云服务底层，用于部署和运行人工智能应用。其AgentCore平台旨在管理代理的开发和部署，而Agent安全中心则为基于代理的应用提供安全性和合规性控制。
阿里巴巴在5月份致股东的信中表示，其云计算业务的增长重点正从传统的计算和存储转向模型、人工智能计算和代理服务。
阿里巴巴的基础设施规划也延伸至更大规模的Qwen模型。Qwen 4目前正在训练中，而未来的Qwen 4.5和Qwen 5模型计划拥有5万亿到10万亿个参数，相比之下，目前的Qwen 3.8 Max模型只有2.4万亿个参数。
