今(22)日，阿里巴巴在杭州雲棲大會把AI競爭從大模型進一步推往晶片與資料中心，旗下平頭哥半導體發表新一代自研AI加速晶片「真武V900」，性能較上代提升約3倍，可組建最高50萬顆晶片超大叢集，用於先進大模型訓練。同時，阿里還提出到2032年將阿里雲全球資料中心容量擴至20GW。執行長吳泳銘表示，AI需求將呈指數級成長，必須同步擴張底層算力供給。
20GW並非單晶片算力指標，而是資料中心基礎設施功率規模，直接決定可部署伺服器、加速器、網路、製冷與電力系統總量，也是衡量下階段投資的關鍵。阿里此舉等於把自研晶片、超大叢集、雲平台與千問模型整合為一體化AI基礎建設。
今年5月，平頭哥曾發訓推一體晶片「真武M890」，具144GB顯存、800GB/s片間互聯頻寬，性能約為前代810E三倍，搭自研ICN Switch建128卡超節點，當時披露真武系列累計出貨逾56萬片，涵蓋20多個行業、400多家客戶，並規劃V900於2027年第三季推出、J900則在2028年推出。
阿里此次在雲棲大會提前揭露V900，顯示迭代提速，但製程、HBM配置、大規模交期及與輝達新GPU比較資訊仍待補充。
從單晶片轉向50萬卡叢集，競爭焦點已變。下一代模型訓練愈依賴數萬至數十萬加速器協同，效率不只看單顆算力，也取決於互聯頻寬、交換器、軟體排程、故障復原與能耗。
近年，輝達在GPU外擴展NVLink、交換機與整機系統，阿里的路徑類似；平頭哥負責晶片與互聯元件，阿里雲負責機房、作業系統與資源調度，千問提供上層模型需求，超大叢集另需異常隔離與運維能力，以降低對單一海外供應鏈依賴。
晶片只是資本開支一環。阿里已承諾未來三年投入3800億元人民幣建AI與雲基礎建設，8月再透過香港配股籌約102億美元，用於晶片、基建與模型研發。美銀預估，微軟、谷歌、亞馬遜、Meta、甲骨文等超大雲廠今年資本開支近7950億美元、2027年破1兆美元。
吳泳銘指出，2032年阿里雲機房能耗較2022年生成式AI爆發前擴約10倍。雲棲另列「算電協同」，串接發電、儲能、綠電與負載調度。
此前，摩根士丹利預估，2026至2030年中國AI及相關基建資本開支達數兆元，網路巨頭為主力。
投資回報開始受到檢視。阿里今年第二季AI雲端運算收入約71億美元、年增45%，創22季最快；雲端業務調整後EBITA年增133%至約8.3億美元，利潤率約12%；AI產品收入連12季成長率達3位數。
專家指出，阿里可把自研晶片先用於自有雲，再經企業訓練、推論與MaaS變現，形成「晶片—機房—雲—模型」循環。
整體來看，阿里以V900與20GW目標跟進全球超大规模擴張，但相對美系業者，仍要克服高端晶片受限，自研半導體不僅是降成本，更是20GW機房能否落地關鍵。後續觀察重點不在單晶片跑分，而在數十萬顆國產AI晶片能否穩定互聯，以及20GW級投資能否轉為持續收入與現金流。
