阿里云全栈自研打通Agent落地链路 从芯片到场景构建A产业新底座 | 2026WAIC主编探馆7月17-20日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海火热进行，互联网头部大厂与主流大模型企业悉数携核心成果登场，纷纷亮出AI赛道看家绝活，从自研算力硬件、大模型迭代版本到垂直行业智能体解决方案集中亮相，超300款全球首发新品扎堆展出，全产业链硬核成果同台竞技。智能体商业化落地成为贯穿全场的核心行业命题之一。

在火热的天气与参观人潮中，科创板日报TMT主编毛明江带队走进阿里云展区探管，在阿里云弹性计算智能生态负责人何川的全程陪同讲解下，沿着 “芯片、Agent Cloud、全模态模型矩阵、模型服务平台和Agent应用” 的完整技术栈动线，深度拆解了阿里云从芯片到场景的全栈 AI 布局。从面向Agent并发深度优化的自研服务器，到Agent原生的云服务体系升级，再到覆盖全行业的落地应用矩阵，阿里云此次展出的成果，既展现了中国AI基础设施的自主技术突破，也为智能体从“能干活”走向“干得好、赚得到”提供了系统化的产业答案。

自研硬核底座成镇馆之宝 性能突破适配Agent并发需求

作为整条技术栈的最底层，自研硬件展区是本次阿里云展台的核心看点。其中，磐久AL128超节点服务器作为本届WAIC的重磅新品，被视作阿里云面向智能体爆发时代打造的核心算力基座。

据现场介绍，该服务器采用正交互连架构，可实现PB级互联带宽，将芯片间点对点延迟压缩至百纳秒级别；针对海量Agent并发的典型场景，在同等AI芯片算力条件下，其整体推理性能较传统架构提升50%。整机整合CPU计算节点、GPU计算节点与正交交换节点，支持芯片直连互联，可充分适配大参数量、MOE架构模型对集群密度、交换效率的高要求。散热与供电层面，产品采用液脉式冷板液冷设计，可承载单GPU最高2kW的散热需求，整柜最大支持350kW供电、500kW整机散热能力。同时，解耦式设计使其兼容海内外主流芯片，支持CPU、GPU与互联方案独立迭代，产品将主要以云服务形式交付，覆盖公有云、专有云等多元场景。

紧邻服务器展区的平头哥半导体芯片矩阵，则集中呈现了阿里全栈自研的核心芯片成果。其中，最新一代真武震旦M890训推一体AI芯片性能达到上一代真武810E的3倍，是国内算力芯片追赶国际先进水平的代表性成果。本届大会首日正式开源的T-Head SAIL软件栈也同步展出，作为真武AI芯片的底层软件系统，其整合了模型训练、推理所需的全量库与SDK，配套完整开发文档并已在GitHub开源，可大幅降低开发者适配阿里自研芯片的技术门槛。

此外，展区还展示了磐脉网卡芯片、镇岳SSD存储主控芯片、倚天710 ARM架构服务器CPU等全品类产品。何川介绍，平头哥的技术路线始终围绕算力普惠自主可控展开，目前已实现数据中心算力、网力、存力核心部件的全芯片布局。截至2026年4月，阿里自研AI芯片出货量已达56万片，除服务大型企业客户外，也向开发者、学生及中小企业全面开放，个人开发者可直接在云端平台使用自研芯片开展模型训练、学术研究等工作。

云化算力规模化输出 百万卡级集群支撑大模型与智能体运行

硬件能力最终通过云服务对外释放，也是云计算推动AI普惠的核心价值所在。本次展区中，灵骏智能计算集群与人工智能平台PAI，共同构成了阿里云面向AI训练与推理的核心云化算力载体。

其中，灵骏智能计算集群将底层算力基础设施整合为统一资源池，单集群最大规模可达13万卡，多集群联动可支持百万卡级互联。一方面依托超节点架构，可高效支撑万亿级MOE模型推理与大规模智能体并发运行；另一方面也能充分满足大模型训练的海量算力需求，为后续模型技术迭代预留了充足的互联扩展空间。

位于PaaS层的人工智能平台PAI，则覆盖模型开发、部署、预训练、后训练、推理全流程，提供开箱即用的工作流平台，同时新增标准化模型服务能力，完整支持MaaS（模型即服务）交付模式。无论是大型企业的定制化模型训练，还是初创团队的快速应用部署，都可通过云服务按需获取算力资源，无需自建硬件集群，大幅降低了AI技术的使用门槛。

云服务迈向Agent原生 三层架构破解落地痛点

随着大模型与智能体技术快速落地，长上下文、高并发、多智能体协同等新需求，对云计算的存储、网络、数据库体系提出了全新挑战。针对这一行业趋势，阿里云在本届展会上明确提出，云服务正从“AI原生”向“Agent原生”升级，并展出了完整的技术体系。

在数据服务层面，以瑶池遥时数据库为代表的云原生数据服务，正面向Agent Native打造阶梯式数据能力：对内将Agent能力融入原有数据库服务，帮助企业DBA、运维、研发人员更高效地完成数据查询、分析与运维工作；对外适配智能体的调用习惯，原生提供CLI等接口能力，方便智能体通过工具调用直接访问云资源，适配“使用者从人向智能体延伸”的新趋势。

针对智能体落地普遍面临的构建难、治理乱、进化慢等痛点，阿里云提出了Agent原生基础设施体系，覆盖构建、治理、运行、进化全链路：在构建环节，企业可通过AgentRun以低代码或高代码方式快速搭建自有智能体；在治理环节，AgentTeams可实现多智能体的权限管控、技能保密、Token预算分配、协同编排，解决企业级应用的安全合规与成本可控问题；在进化环节，AgentLoop可帮助智能体沉淀高质量任务轨迹与评价标准，形成上线后的持续自进化能力。

作为智能体的核心运行载体，无影Agentic Computer也同步展出。与本地硬件形态的AI PC不同，无影脱胎于云桌面技术，天生基于阿里云架构，支持全球多地域弹性开通，具备永久在线、弹性扩缩容的核心优势。它既可以服务人类用户，也可作为智能体的“云端工作站”——智能体可通过这台云电脑调用各类网页端服务，7×24小时不间断运行任务，彻底解决本地设备“关机即离线”的痛点，同时企业现有软件无需改造即可在云桌面中运行。

大模型跻身全球第一梯队 全场景应用释放商业价值

在模型层，千问通义大模型家族构成了阿里云AI能力的核心载体。据介绍，千问大模型前身为达摩院M6模型，是国内最早一批大模型产品，也是全球知名度最高的开源模型家族之一，衍生模型数量位居全球首位，包括新加坡国家AI系统在内的多个海外项目均基于千问模型微调开发。

2026年以来，千问模型能力持续跻身全球第一梯队：年初发布的千问3.5采用原生动态架构，融合多模态理解与桌面智能体能力，在视觉理解等多项权威评测中表现领先；后续迭代的千问3.7 Max，编程推理能力跻身全球第二，在第三方机构Artificial Analysis当期榜单中综合能力位列全球第三；千问3.7 Plus则是同期性能最强的多模态视觉模型。据透露，千问3.8 Max也即将发布，模型能力将实现进一步升级。

多模态领域，通义万相生成模型已实现工业级落地，支持图像、视频生成，可接入完整创意生产工作流——从千问生成脚本与分镜提示词，到生成关键帧图像，再通过万相生成完整视频，整套流程已广泛应用于短剧制作、广告创意、电商素材生产等场景。

在应用落地层面，阿里云百炼平台作为MaaS核心载体，内置200余款基础模型，支持云上模型训练与部署，同时具备智能体构建能力，可对接企业业务流程与内部系统。针对行业普遍关注的Token成本高、效果难匹配问题，百炼推出Token Plan服务，可智能择优匹配模型、优化算力调度，后续还将推出个人版Token套餐，持续降低用户使用成本。

展区现场还集中展示了覆盖多领域的智能体应用矩阵：面向企业客服场景的伶鹊全渠道AI客服，可大规模替代人工提效；面向泛开发者群体的秒悟工具，支持通过自然语言快速构建AI应用，本届大会首日已发布企业版；面向创意行业的万镜一刻工作流平台，可串联剧本生成、分镜设计、音视频生成全流程；脱胎于淘天业务经验的Agent One，则主打电商场景，可帮助商家完成运营、选品、投放、竞品分析等全链路工作。此外，繁花计划与AI应用市场、OpenTrack专有云方案等生态与合规产品，也覆盖了从开发者扶持到政企私有化部署的多元需求。

展区末端的Qoder通义灵码演示区吸引了不少观众驻足。作为国内市场占有率第一的AI编程助手，Qoder通义灵码累计服务用户已超500万。现场工作人员演示了两大典型场景：通过自然语言指令仅需2-3分钟即可生成可运行的贪吃蛇小游戏；生成工业级可用的DCF估值模型网页，支持参数调整与自动计算，可直接接入财务数据用于办公。据介绍，该产品底层内置千问3.87等多款国内主流模型，可自动识别任务路由最优模型，上层针对编程场景深度优化输出质量，还具备“专家团”功能，可拆分复杂任务交由多子智能体协同完成，支持企业定制专属智能体团队。

探馆尾声，何川总结表示，阿里云展区的核心特点是“全栈”——从最底层的芯片、服务器硬件，到云平台、大模型，再到上层行业应用与开发者工具，覆盖了AI产业的完整技术链路，能够为互联网企业、传统企业、政府部门、开发者乃至普通用户提供全场景的AI服务。

本届WAIC上，智能体产业已从概念讨论全面转向落地攻坚，算力基础设施的适配能力、全栈技术的协同效率，正成为决定AI商业化落地速度的核心变量。阿里云此次展出的全栈布局，既印证了中国云厂商在AI底层技术上的自主突破，也为全行业的智能体规模化落地提供了可复用的基础设施范式。