云栖大会：真武V900与Qwen4路线

据萧山区人民政府官网《萧山企业硬核AI技术亮相云栖大会》一文披露，2026云栖大会于9月22日在杭州国际博览中心开幕，阿里围绕“AI模型、AI芯片、AI云”三大方向公布最新进展：平头哥自研AI芯片真武V900的算力性能达到上一代真武M890的三倍，可满足万亿级参数大模型的训练和推理需求；基于新一代架构的Qwen4大模型已进入训练阶段。本文依据大会公开信息与官方媒体报道整理。

一、真武V900亮相：国产自研AI芯片对标万亿参数训练

在本届云栖大会上，阿里平头哥对外发布自研AI芯片真武V900。按照官方披露，真武V900是目前中国算力性能最强的自研AI芯片，性能达到真武M890的三倍，能够支撑万亿级参数大模型的训练和推理。对于长期依赖外部供应的高端算力市场而言，这一发布意味着国产自研芯片正在把目标从“能用”推向“好用”，也把竞争的焦点从单卡跑分转向整套计算体系。

芯片被放在大会最靠前的位置，是因为它决定了上层模型与应用的成本底线。当智能体需要连续执行查资料、读文件、调用软件、写代码、复核结果等几十步操作时，推理调用次数会成倍增长，芯片的能效比与单位算力成本直接决定了智能体能否被大规模用起来。下表对两代芯片的定位做了对比：

对比维度	真武M890（上一代）	真武V900（本届发布）
算力性能	上一代基准	约为M890的三倍
支撑模型	面向大模型训练与推理	可满足万亿级参数模型训练与推理
行业定位	自研AI芯片	官方称中国算力性能最强的自研AI芯片
配套体系	AI云基础设施	AI模型、AI芯片、AI云协同推进

二、Qwen4路线图：参数规模向5-10T延伸

模型侧的进展同样明确。据萧山区人民政府官网转述的大会信息，基于新一代架构的Qwen4大模型已经在训练中，未来Qwen4.5、Qwen5等版本将进一步把参数规模扩展至5-10T区间。阿里同时提出，将全力投入AI基础设施建设，目标是到2032年，阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。把这些信息放在一起，可以读出几条清晰的路线：

架构换代：Qwen4基于新一代架构，已进入训练阶段，不再沿用上一代设计。
规模扩张：Qwen4.5、Qwen5等后续版本规划扩展至5-10T参数，面向更复杂的长链路任务。
基建同步：阿里云规划到2032年运营的全球数据中心规模超过20GW，为模型与智能体提供算力底座。
三线协同：模型负责“思考”，芯片负责“计算”，云负责把智能规模化生产出来。

三、智能体电脑与Agentic Cloud：从对话走向办事

本届大会以“智以致用”为主题，把智能体技术作为核心抓手，系统拆解了从芯片、云基础设施、大模型到智能体应用的分层架构，并推出Agentic Cloud智能体云体系。与以往强调“对话能力”的产品不同，Agentic Cloud把重点放在“任务执行”上：让智能体在云端获得稳定的运行环境、任务编排能力与工具调用接口，进而承接企业办公、工业制造、政务服务、算力调度等真实业务场景。

在终端侧，阿里云首款智能体电脑QwenBook首次亮相。据《科创板日报》在大会现场的报道，这是一款能够自主理解用户意图、并不断进化的AI智能体电脑。它的意义不在于多了一台硬件，而在于把“人打开App、人操作App”的旧路径，替换为“人交代一句话、智能体替你操作”。当订票、叫车、查资料、做报表、发邮件都可以交给智能体完成时，应用的角色会从入口退回到工具，谁能掌握智能体入口，谁就掌握了新一轮互联网的话语权。

四、产业信号：竞争重心从“训练更强”转向“用得更便宜”

把芯片、模型、云与终端几条线合起来看，本届大会释放的信号是AI正在从一种高科技产品，转变为一种像电力一样的基础能力。过去企业购买的是算力硬件，未来企业会同时购买“智能”：买算力、买Token、调用智能体。与之对应，衡量AI的指标也在变化，过去比的是GPU数量与参数规模，之后更关键的指标可能是每一块钱算力能完成多少真实任务。

这种转变对产业格局的影响体现在三个层面：上游算力与云端基础设施，因为智能体自主运行、高频调度的特性，会持续放大对云端算力、服务器与存储资源的消耗；中游的开发框架、任务编排引擎与行业适配模型，成为连接底层技术与终端场景的关键环节；下游的个人消费、企业办公、工业智能与政务服务场景，则催生出新的AI服务模式。对参与其中的企业来说，能否把智能做得更便宜、更易得、更能创造收入，比发布会上的参数更有说服力，智能体也从演示工具变成了可以被企业算账的生产力。