记者获悉 ，阿里巴巴旗下通义千问已推出Qwen3-Max-Preview（Instruct） ，参数量达到1T，为其迄今为止最大的模型 ，在中英文理解 、复杂指令遵循 、工具调用等维度实现了显著增强 ，同时大幅减少了知识幻觉。
延伸阅读阿里“破芯”之路：一场不能输的科技突围战
在大模型时代，拥有的AI（人工智能）芯片数量 ，决定了一家AI厂商的竞争力 。
如今 ，阿里也被曝出正自研AI芯片 。显然，在这一轮科技产业变革中 ，AI芯片已经成为大型AI厂商的“必答题 ”。
没有足够的AI芯片 ，就无法为未来海量增长的大模型应用提供算力支持；没有足够的AI芯片，也就难以通过规模定律，在大模型训练中占据有利位置；没有足够的AI芯片 ，无论是大模型还是云计算 ，都将成为没有根基的“无本之木 ” 。
阿里选择“破局”AI芯片，恰逢其时 。算力不够 ，数量来凑。目前 ，国产算力厂商、云基础设施厂商普遍通过“通信 ”来弥补单卡算力的不足，从而实现两颗乃至多颗国产算力卡达到英伟达一颗算力卡的效果 ，即“两卡打一卡 ” 。
在这场不能输的科技突围战中 ，阿里凭借国内诸多厂商的努力，已占得先机 。
大模型需求爆发 ，呼唤AI算力支持
在云计算时代 ，阿里云是国内市场的绝对领导者。进入大模型时代，阿里又迅速以“通义千问”系列产品跻身第一梯队 。
国际市场调研机构沙利文报告显示 ，2025年上半年 ，中国企业级市场大模型的日均总消耗量为10.2万亿Tokens（文本处理的最小单位），其中，阿里通义占比17.7%位列第一 ，成为目前中国企业选择最多的大模型 。
然而 ，大模型的竞赛远未到终局。当大模型从文本大模型走向多模态，决定未来市场格局的关键 ，正从算法层面向更底层的硬件基础设施下沉。
目前 ，Scaling Law（规模定律）仍在生效，拥有更多的AI算力 ，将有助于在大模型训练中占据优势 。此外 ，在推理侧，大模型应用已经开始爆发 。
阿里云收入的大增即证明了这一点。根据阿里巴巴财务报告 ，2025年4月至6月 ，阿里云实现超预期增长，季度收入同比涨26%至333.98亿元 ，增速创3年新高 。
而为了应对未来的训练 、推理需求增长 ，各大厂商都在加大AI算力的“军备竞赛 ” 。据中邮证券研报，微软2025年第二季度（2025财年第四财季）资本开支为242亿美元，同比增长27% ，目前 ，微软正在加速建设数据中心，以满足对AI训练和工具激增的市场需求。公司预计 ，2026财年第一财季有望将资本开支提升至300亿美元以上 。
谷歌原本预计2025年资本开支为750亿美元 ，由于云产品和服务的需求强劲且不断增长，其将2025年资本开支上调至850亿美元 。
8月29日 ，阿里发布2026财年第一财季报告 ，该季度资本开支为386.76亿元，同比增长220% ，超市场预期 ，创历史新高，并重申未来三年持续投入3800亿元用于AI资本开支的计划。
而这些资本开支很大程度上用于AI算力 。根据头豹研究院数据 ，2020年至2027年 ，中国智能算力呈现爆发式增长，预计将从75EFLOPS（每秒浮点运算次数）跃升至1117EFLOPS，年均复合增速超60% ，成为推动整体算力扩张的核心力量 。
契机：定制化大潮 、以通信弥补单卡算力短板
近期 ，A股最为火热的股票，当属DSA（专用微架构）芯片厂商寒武纪 ，以及光模块厂商“易中天 ”（指新易盛、中际旭创和天孚通信）。
而这些股票受到资本市场青睐的本质 ，一方面是DSA更适合定制化，推理的单位成本更低；另一方面 ，是以通信弥补单卡算力不足 。简单说 ，由于制程工艺等因素影响，国内厂商在单卡算力上难以追上英伟达H100 。不过 ，AI算力从来都不是单打独斗 ，可以通过增加通信投入来弥补单卡算力不足的缺陷。
如今，阿里自研芯片 ，也赶上了这波风潮。
随着大模型的发展 ，推理需求的增加，定制化较强的DSA是否更受欢迎呢？
PPIO派欧云工作人员告诉《每日经济新闻》记者：“LLM（大语言模型）推理，大家更愿意为‘单模型专用’DSA买单；只要编译器透明 、能跑PyTorch2.1 ，就算只能干编码或推荐两件事 ，1.8至2.3倍能效比即可 。”
云服务厂商优刻得架构技术中心总监刘华对《每日经济新闻》记者表示：“这是肯定的 。准确地说是分工演化，最近很的一件事 ，就是字节采购国内某厂商加速卡来推理 ，且这个路径已经有验证过了，如谷歌的TPU在BERT和DeepMind模型推理 ，AWS的Inferentia在Alexa上的推理。 ”
刘华具体解释：“DSA的优势在于特定任务极致的效率和极低的功耗 ，其设计就舍弃通性，专针对AI训练和推理 ，DSA只会选择训练和推理的关键算（例如：矩阵乘GEMM 、卷积Conv、Attention）做硬件电路级优化 。因此 ，前作训练门槛会稍微些 。 ”
可以看出，定制化的DSA相较于GPGPU（通用图形处理器） ，在推理领域效率更高 、功耗更低。而未来AI算力市场主要看推理 ，在优刻得看来，随着AI的泛应，推理和训练的比例大概是7：3 ，甚至是9：1 。
另外 ，随着大模型的发展，对算力密度有着更高的要求 。为此 ，有Scale up（纵向拓展）和Scale out（横向拓展）两种方式。国产厂商正在通过Scale out来弥补单卡算力的不足 。
PPIO派欧云工作人员告诉记者：“英伟达NVLink5把576卡拼成‘一台大机’ ，训练带宽14.4TB/s；国产卡单芯弱30%至50%，靠1.6Tbps以太网Scale out可弥补 ，达到128卡约等于64卡H100的水平 。”
其认为 ，当国产算力芯片达到英伟达单卡性能一半时，还可以通过（通信）网络弥补。当性能不足一半时 ，网络也救不了 ，还得卷单卡性能 。
不过，Scale out也增加了对光模块的需求 。华为昇腾384超节点就需要6912个光模块。
刘华表示：“英伟达发现Scale up会面临越来越多的挑战 ，比如散热 、距离墙等 ，因此在2025年CES（国际消费类电子产品展览会）上，英伟达提出CPO（共封装光学）的概念，就是要解决Scale out的问题。不过 ，Scale out也存在‘通信墙’的问题 ，对于训练参数数量巨大的基础模型，内部数据通信量是天文数字 ，通信开销会急剧增加 ，有效计算时间占比下降 。”
利刃——达摩院平头哥，RISC-V阵营的“中国旗手 ”
大模型对AI算力的庞大需求 ，DSA的发展和Scale out的进步 ，降低了国产AI算力的供给难度 。阿里此时推出AI推理芯片，可谓恰逢其时。
事实上 ，阿里在AI算力芯片领域已经筹划多年 ，且正在打造开源生态系统 。
2017年，阿里成立达摩院 。2018年 ，达摩院建立玄铁团队 ，并于2019年推出基于RISC-V架构的玄铁处理系列产品。
如今，玄铁已经打造了多款基于RISC-V架构的芯片产品 。
业内人士对《每日经济新闻》记者表示：“服务器芯片中，除算力芯片 ，CPU物料成本占比约8%至10% ，其次DDR5内存，占比为6%~8% ，而NVMe SSD （NVMe标准的固态硬盘）4%~6% ，400/800G网卡+交换合计5%；电源散热液冷再分5%~7%，CPU+内存+存储仍是BOM（物料清单）三座大山 。 ”
刘华也对记者表示：“服务器芯片中 ，除了算力芯片外 ，CPU（中央处理器）、内存、存储占比最高。在没有GPU（图形处理器）的服务器，CPU占到总成本的20%至60% ，特别是HPC（高性能计算）的密集计算甚能占到60% 。其次就是内存和存储了 ，在内存密集型应（如型数据库 、内存计算）的服务器中，内存的成本甚能超过CPU ，在存储服务器中 ，量SSD（固态硬盘）或全闪存储是主要的成本构成部分 。”
阿里开始从这些芯片入手，逐渐增加服务器芯片自研比例。CPU芯片方面，2019年 ，达摩院推出玄铁C910 ，主频达2.5GHz；2023年11月，玄铁推出迭代版本C920 ，主频提升至3GHz；2025年2月 ，玄铁又推出其首款服务器级CPU玄铁C930，并于3月份开始交付 。
内存方面 ，国内有长鑫；存储颗粒方面 ，国内有长存 。因此，阿里又把自研的方向对准了SSD主控。
据达摩院旗下平头哥半导体透露 ，2025年3月 ，镇岳510已经在阿里云的EBS（块级存储解决方案）规模化上线。该产品能够在同等资源条件下，帮助阿里云EBS客户承载更多访问量 ，间接实现降本增效 。
北京得瑞领新科技有限公司也依托镇岳510开发了其首款支持PCIe5.0接口的高性能NVMe SSD——D8000系列 。借助镇岳510带来的提升 ，D8000系列产品性能功耗比较得瑞的上一代产品（PCIe4.0）提升70%以上，可满足AI训练 、实时数据分析等需求。
镇岳510，正是采用平头哥自研的芯片架构 ，内置玄铁R910 RISC-V多核CPU系统 ，最高频率1.6GHz 。
阿里基于RISC-V架构，逐渐覆盖服务器级CPU和SSD主控 。但其真正目标 ，仍是AI服务器皇冠上的宝石——AI算力芯片。
在2025玄铁RISC-V生态大会上 ，达摩院首席科学家、知合计算CEO（首席执行官）孟建熠就表示，当前算力基础是以GPGPU（CUDA）为代表的传统闭源硬件与生态 ，随着DeepSeek 、Llama 、Grok等开源大模型不断涌现 ，给算力架构带来了新机会 。
孟建熠认为，随着开源RISC-V架构快速发展 ，重新自研架构已意义不大 ，以RISC-V为基础构建处理芯片是未来的主流 。RISC-V在AI领域具备很高的包容性，可以支持做CPU/DSA ，也支持做GPU、多核产品或者近内存计算。
而达摩院已经准备推出基于RISC-V架构的多款芯片产品 ，并在2025年2月公布了C908X 、R908A和XL200等玄铁处理器家族新成员的研发计划 。其中，C908X针对AI加速；R908A针对车载；而XL200提供更大规模 、更高性能的多簇一致性互联 。
可以看出，从服务器CPU到SSD主控 ，从AI加速到车载芯片、互联芯片 ，阿里正在基于RISC-V架构构建AI硬件底层竞争力。
AI推理可分为云侧推理和边缘侧推理 。与云侧追求算力规模不同，边缘侧更加追求算力与需求适配 ，而这正符合RISC-V的特性 。
与非研究院资深行业分析师张慧娟对记者表示：“RISC-V指令集非常精简 、高效 ，它是模块化的，又具有扩展性。 ”
特普斯微电子市场总监杜云海认为：“RISC-V的崛起并非偶然 ，其开源指令集架构的特性早已为边缘AI的爆发埋下伏笔。作为一种可扩展 、模块化的架构 ，并在专用微架构（DSA）等技术支持下，可支持厂商根据具体AI工作负载定制指令集 ，例如通过向量扩展提升并行计算能力 ，这恰恰契合了边缘设备对算力‘按需分配’的核心诉求 。 ”
阿里的挑战及产业链机会
不过，利用RISC-V架构研发推理芯片也存在不少挑战 ，而最大的挑战莫过于生态 。
正如蓉和半导体咨询CEO吴梓豪所言：“RISC-V关键是没有生态 ，不是说设计出一颗芯片，就能使用起来。它需要匹配的生态、驱动 。”
而阿里也正在补上RISC-V生态方面的短板 。2024年3月，达摩院宣布发起成立“无剑联盟 ” ，通过构建开放 、协同 、普惠的RISC-V芯片服务体系 ，加速RISC-V产业化进程。据悉，成员将基于玄铁处理器紧密推进IP（网际互连协议）协同、工具链优化、操作系统适配 、解决方案拓展 、应用推广等工作 。
若阿里自研的推理芯片得到大规模应用 ，国产芯片制造及光模块厂商或将得到大发展 。
目前 ，国内晶圆代工领域主要厂商为中芯国际、华虹公司和晶合集成，而拥有先进制程代工能力的 ，唯有中芯国际。
同时 ，Scale up领域代表是英伟达，而英伟达主要通过铜缆互联 。TrendForce集邦咨询分析师储于超告诉《每日经济新闻》记者：“以英伟达的技术来说 ，目前Scale up采用铜缆 ，主要还是因为低延迟传输信号的考量，而不是成本 。 ”
而国内厂商很多采用Scale out提升算力密度。储于超表示：“随着传输速度与数据量增加 ，Scale out会依赖800G/1.6T光模块 ，甚至是下一代的CPO 。”
（文章来源：财联社）
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