周靖人：阿里云CTO的“加速”信仰与超级智能的冷静思考

TL;DR：

阿里云CTO周靖人是一位坚定的“加速主义”者和务实的“全栈”战略家，他不仅驱动着阿里云大模型的高频迭代与多模态演进，更以深刻洞察力审视通往ASI的复杂路径，倡导构建开放生态并积极培养具备多维度能力的新一代AI人才。

2025云栖大会现场，灯光璀璨，屏幕上划过一道道技术发布的光影。阿里云CTO周靖人，这位身兼技术远见者与实干家的角色，在聚光灯下连续发布了七款覆盖语言、语音、视觉、多模态等领域的重磅大模型技术产品。他神情专注，语速沉稳而有力，每一句话都透露着对AI技术前沿的深刻理解和对阿里云战略布局的坚定信心。这些密集的发布，不仅展示了阿里云在模型智能水平、Agent工具调用及编码能力上的突破，更映射出他个人对当前AI发展阶段的判断——一个由“加速”主导的时代。

技术浪潮中的加速主义者

“不仅是我们，全球范围内AI模型的整体进展均在加速。”周靖人开门见山地指出，当今AI领域的核心竞争已不再是单一模型的某项突破，而是“迭代速度、创新效率与实施能力”。¹ 这句话犹如一枚定海神针，阐释了阿里云为何采取如此高频率的发布节奏。他认为，人工智能已进入一个明显的加速发展期，整个行业都在无形之中被卷入这场效率提升的竞赛。这并非盲目追逐，而是对时代脉搏的精准把握。在他眼中，模型迭代如同生物进化，唯有快速适应与演进，方能在激烈竞争中立于不败之地。

这种“加速”理念，也深刻体现在他对模型演进方向的预判上。他坚信，从单模态到多模态的演进是必然趋势，这与人类智能将各类模态知识融合、互相促进的发展规律高度契合。他并非一个只关注技术参数的工程师，更像一位哲学家，试图从人类智能的本源中寻找AI发展的灵感。

全栈自研的战略定力

在AI云领域，阿里云已然占据市场领先地位。周靖人对此的解释，简洁而富有力量：“阿里云是全球少数能够在大模型与云计算两方面均实现全栈自研，并实现联合创新的云计算企业。”¹ 他强调，模型的竞争本质上是系统能力的竞争，而云的竞争也同样是模型的竞争，二者密不可分。这种全栈自研的能力，并非一蹴而就，而是阿里云多年坚持MaaS（Model as a Service）理念的成果。早在行业尚未普遍接受模型服务概念时，阿里云已前瞻性地将其与云发展紧密结合。

这不仅是技术层面的整合，更是一种战略定力。正如他在其他场合所强调，MaaS最底层的含义是“要把模型作为重要的生产元素，围绕模型的生命周期设计产品和技术，从模型的开发入手，包括数据处理、特征工程、模型的训练和部署。”² 这种对模型全生命周期的把控，使得阿里云不仅能提供最优的模型，更具备最强的云平台，形成独特的协同优势。面对业界同样提及的“全栈AI”概念，周靖人毫不讳言其核心优势在于这种“三者融合”的先发与深耕。他提及，阿里云人工智能平台PAI已全新升级，通过HPN 7.0新一代AI集群网络架构，可支持高达10万卡量级的集群，大幅提升大模型训练的稳定互联和高效并行计算能力，AI算力有效利用率超90%。¹³

迈向超级智能的冷静思考

当公众对GPT-5的发布略感“失望”，认为模型演进路径遭遇瓶颈之时，周靖人却表现出一种难得的冷静和深刻的洞察。他认为，不能因为个别事件而否定整个行业的创新速度。在他看来，全球范围内的投资仍在加速，表明AI模型的上限远未触及，我们仍处于加速创新阶段。阿里云提出迈向超级人工智能（ASI）的“激进路线”，并非好高骛远，而是基于对未来趋势的判断和对技术难点的清醒认知。

“至于实现吴泳铭先生所述的超级人工智能ASI，其中存在诸多难题待解。目前，模型在处理复杂度、深度思考等方面已有一定进展，如数学、代码等场景。但要实现工具的快速接入、模型训练与结构创新，仍需一系列变革。最终，模型需具备自主学习能力，通过反馈与外界交互实现进化。从当前模型发展路线看，需逐步构建持续学习与自我完善的机制。这其中涉及架构、系统及算法等多方面的挑战。”¹

这段话揭示了周靖人对于ASI的思考并非一厢情愿的乐观，而是在宏大愿景下，对底层技术难题的深刻剖析。他强调的“自主学习能力”、“反馈与外界交互实现进化”、“架构、系统及算法等多方面挑战”，勾勒出了一条漫长而艰巨的攀登之路。这是一种务实的理想主义，在仰望星空的同时，脚踏实地地规划着每一步。

Agent与记忆：智能体的未来图景

在智能体（Agent）的未来演进上，周靖人也展现出独到见解。他认为模型与Agent能力之间并无明确界限，模型服务本身就已具备Agent能力，例如搜索功能。他指出，真正的挑战在于面向行业应用的智能体开发，这需要深度理解各行各业的“Know-how与知识体系”。阿里云的百炼平台，正是为此提供核心Agent能力，这些能力将逐步集成至通义千问等底层模型中，形成一个螺旋上升的智能体系。

而对于“Agent多模态记忆”这一概念，周靖人的阐释更为引人深思。他将记忆定义为泛义词，超越了简单的上下文理解，延伸至对超大规模信息的管理。更重要的是，他提出记忆需要“分层”，如同人类记忆从具体事件抽象为经验、习惯乃至个性组成部分。

“这涉及短期与多重记忆的管理，是一个智能化过程，非纯规则所能解决。此领域仍待深入研究。”¹

这不仅仅是技术难题，更是对智能本质的拷问。他看到了AI从信息处理向知识抽象、从规则遵循向自主进化的深层转变，并正带领团队在这片未知的领域进行探索。

开放生态与人才沃土

周靖人深知，再卓越的技术也需要广阔的生态来承载，再宏伟的愿景也需要源源不断的人才来支撑。阿里云不仅通过高频发布提升模型能力，更积极推动模型开源。他骄傲地指出，通义千问在开源领域已位居第一，并在开源与闭源模型总榜单中位列中国第一、全球前三。¹ 这种开放姿态，不仅吸引了大量开发者，也为整个AI产业注入了活力。阿里云发起的AI模型社区魔搭（ModelScope），已聚集180万AI开发者和来自20多家顶尖机构的900多个优质AI模型，成为中国最大的“大模型自由市场”。⁴⁵ 同时，阿里云还通过大幅降低模型服务价格，如Qwen-Turbo直降85%，Qwen-Plus和Qwen-Max分别再降80%和50%¹¹，让开发者和企业能以更低的成本享受到领先的AI能力。

对于年轻人才的培养，周靖人也提出了富有前瞻性的思路。他倡导在通义实验室营造“开放氛围”，鼓励创新。他认为，当前的AI技术发展不再由海外企业显著主导，而是逐渐形成共识，这为中国年轻人才提供了广阔的舞台。

“我们具备全栈与云计算联合的优势，无论在系统、模型还是应用层面，均拥有良好土壤，吸引人才加入。AI时代需多面手人才，不仅懂算法，还需对工程与应用有敏锐洞察。幸运的是，我们提供全栈环境，为人才发展奠定基础，期待更多优秀人才加入，共同突破ASI创新。”¹

这不仅是对年轻人的召唤，更是对未来AI人才画像的清晰描绘。周靖人所领导的阿里云，正在构建一个既能快速迭代、全栈自研，又能开放包容、滋养人才的AI创新生态。他深知，超级智能的实现，最终仍将归结于人类的智慧与协作。在变幻莫测的AI大潮中，周靖人以其独特的“加速”信仰和对超级智能的冷静思考，正带领阿里云在崎岖的山路上攀登，为通往AGI乃至ASI的未来，铺设着坚实的基石。

引用

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