«Триллионы параметров и 20 гигаватт»: Alibaba показала, на чём собирается строить агентное облако

Полный стек как ответ на агентную нагрузку

22–25 сентября в Ханчжоу прошла Apsara Conference — ежегодная флагманская технологическая конференция Alibaba Cloud. Компания представила дорожную карту стратегии полного стека ИИ, охватывающую чипы, облачную инфраструктуру, модели и агентов, а также планы по международной экспансии.

Тема года сформулирована как «Intelligence Goes Beyond». Председатель Alibaba Group Джо Цай (Joe Tsai) пояснил её так: смысл в том, чтобы вести ИИ от технологических прорывов к созданию ценности.

Главный исполнительный директор Alibaba Group Эдди Ву (Eddie Wu) добавил числовую рамку: сегодня суммарный объём «машинного мышления» составляет менее 3% от человеческого, и если этот объём в какой-то момент вырастет до тысячекратного человеческого, то у роста остаётся огромный запас. Исходя из этого, цель компании — превзойти 20 ГВт глобальной ёмкости дата-центров, которыми управляет Alibaba Cloud, к 2032 году.

Qwen 4 в обучении и планка в 5–10 триллионов параметров

Самое короткое объявление конференции оказалось самым весомым: следующая модель Qwen 4 находится в процессе обучения. Одновременно компания раскрыла дорожную карту для серий Qwen 4.5 и Qwen 5, которые, по её заявлению, будут масштабированы до 5–10 триллионов параметров.

Отдельно Alibaba сообщила о прогрессе в области RSI (Recursive Self-Improvement) — рекурсивного самоулучшения, которое подпитывается эмпирической обратной связью.

33 цикла самоулучшения и чип на 42% меньше

За месяц полностью автоматизированных прогонов модель Qwen3.8-Max прошла 33 итеративных цикла и подняла свою оценку Artificial Analysis с 40 до 45.

Второй пример — эксперимент по проектированию чипа: более 60 часов самоулучшения и свыше 10 000 вызовов инструментов EDA, на выходе — производственные модули шины чипа, при этом площадь была уменьшена на 42% без потери производительности.

Это внутренние измерения компании, а не результат независимого тестирования: ни методики, ни воспроизводимых протоколов в публикации не приводится.

Мультимодальный блок: перевод, звук, изображение

Alibaba показала обновления мультимодальных моделей — от речи и звука до зрения. Среди них Qwen3.8-LiveTranslate, модель синхронного перевода: задержка (LAAL) снижена почти на 20%, с 2,8 до 2,3 секунды.

Вторая новинка — Qwen-Audio-3.1-TTS-Next, модель генерации звука, которая по текстовому сценарию собирает полные «кинематографические» звуковые ландшафты для аудиокниг, кино и телевидения, подкастов и игр.

Qwen-Image 3.1 — модель генерации изображений, оптимизированная под креативный дизайн и маркетинг в электронной коммерции; её выход запланирован на конец года, а обещанный эффект — сокращение оборота визуального дизайна с часов до секунд. Ближе к массовому пользователю развёрнуто решение Qwen Intelligence — прикладная агентная платформа для производителей смартфонов, которым нужны устройства, надёжно выполняющие задачи сразу в нескольких приложениях.

Кремний: Zhenwu V900 против предшественника

Чиповая структура Alibaba, T-Head, представила Zhenwu V900 — процессор для обучения и инференса, который, по заявлению компании, втрое производительнее предшественника Zhenwu M890. У новинки 216 ГБ памяти на GPU, 1200 ГБ/с межчиповой пропускной способности и нативная поддержка форматов FP8 и FP4. Массовое производство и коммерческий релиз намечены на первый квартал 2027 года.

К этому моменту чипы линейки Zhenwu обслуживают более 650 заказчиков в автомобильной, финансовой, энергетической и производственной отраслях.

Alibaba также показала обновлённый супернод-сервер, объединяющий Zhenwu V900, коммутатор ICN Switch, сетевую карту Panmai SmartNIC и контроллер SSD Zhenyue; кластер на его основе поддерживает до 500 000 карт. В дорожной карте собственных CPU для агентных задач — Yitian 720 и Yitian 730 с запуском в 2027 году; Yitian 730 станет первым процессором на собственной микроархитектуре T-Head с приростом до 40% в SPECint2017/GHz относительно Yitian 710.

Важная оговорка: речь идёт о дорожной карте. Процессоры ещё не продаются, а сравнения производительности даны самой компанией.

Агентное облако: модель, харнесс, контекст

Облачная часть построена вокруг трёх сценариев — модель, харнесс и контекст. Слой AI Native Cloud отвечает за крупномасштабное обучение и инференс: в реальном пост-обучении моделей Qwen платформа PAI завершила обучение state-of-the-art модели всего за пять дней, новая версия Cloud Parallel File Storage (CPFS) снижает стоимость хранения для корпоративного ИИ на 69%, а HPN 8.0 Pro поддерживает более 130 000 сетевых портов на скорости 800G в одном кластере.

Слой Agent Native Cloud предназначен для корпоративного развёртывания, эксплуатации и защиты агентов: за жизненный цикл отвечает AgentCore, за безопасность и соответствие требованиям — Agent Security Center.

Третий слой, Context Engine, даёт агентам реальные данные и долговременную память. Agent Context сводит документы компании, бизнес-системы, переписку и мультимодальные данные в единую основу и сокращает расход токенов до 67%. Обновлённый OpenLake превратился в единый мультимодальный лейкхаус: суммарные затраты ниже на 38%, время ответа на запросы — на 40%.

География: Турция, Финляндия, Нидерланды

Второй день конференции был посвящён международному бизнесу. В течение следующих 12 месяцев Alibaba Cloud откроет первые облачные регионы в Турции, Финляндии и Нидерландах, одновременно расширяя присутствие дата-центров в Малайзии, Германии, ОАЭ, Франции и Гонконге. Сейчас компания работает в 107 зонах доступности в 31 регионе.

«Мы расширяем глобальную облачную инфраструктуру, чтобы приблизить вычислительные ресурсы к клиентам и партнёрам, и продолжаем развивать наши ИИ-технологии, помогая предприятиям развёртывать модели, оптимизировать мультимодельные нагрузки и создавать новые ИИ-приложения», — заявил доктор Фэйфэй Ли (Feifei Li), технический директор и президент международного бизнеса Alibaba Cloud Intelligence.

Для международных заказчиков объявлены три решения. Smart Studio позволяет собрать выделенную платформу Model-as-a-Service (MaaS) за минуты, а её архитектура инференса даёт до 505% пропускной способности против стандартных open-source фреймворков на том же железе. Smart Fusion сводит развёртывание нескольких моделей к одному endpoint и сокращает расходы на токены примерно на 50%. Smart Video — видеоагент для студий коротких сериалов и рекламодателей, который создаёт ролики длительностью до часа на более чем 20 языках.

Клиенты и что осталось непроверенным

Клиентские кейсы компания привела как подтверждение зрелости стека. Panasonic Digital (Шанхай) подключилась к моделям Qwen через Bailian (Model Studio) и построила собственный хаб возможностей для агентов в производстве, цепочках поставок и корпоративных функциях: по данным Alibaba, время на подготовку документации сократилось на 80%, а эффективность проверки контрактов выросла в 10 раз благодаря агенту Smart Compare.

Малайзийская Loomi Entertainment Group интегрировала визуальные модели Alibaba, включая Wan и HappyHorse, через Model Studio в собственный кинематографический движок Imaginary; компании также обучили более 100 локальных авторов контента.

Границы утверждений стоит держать в голове. Все проценты и сравнения производительности — со слов компании, независимых бенчмарков в публикациях нет, а процессор Zhenwu V900 выйдет только в первом квартале 2027 года. Новые регионы, 20 ГВт ёмкости и триллионы параметров Qwen 5 — это дорожная карта и цели, а не уже выполненные работы.