这是行业首次围绕Agent进行全栈产品发布。阿里云资深副总裁刘伟光在峰会上表示，Agent突破临界点之后可以24小时不间断工作，对AI和云的需求无穷无尽。阿里云正在进行全栈技术革新，从底层芯片、Agentic Cloud、模型到推理平台全面升级，建设中国最大的AI工厂。
峰会上，阿里发布基于新一代AI芯片真武M890的磐久AL128超节点服务器，搭载自研互联芯片ICN Switch 1.0，可让128张AI芯片组成一台计算机，P2P时延低于150ns，主打解决Agent场景下的海量并发推理和大模型训练需求。
首次亮相的真武M890采用自研并行计算架构，内置144GB显存，性能是真武810E的3倍，片间互联带宽达到800GB/s，芯片原生支持FP32到FP4等多种数据精度，可应用于高精度训练、低精度和超低精度推理的全场景，低精度推理场景下，不仅可以保证模型输出质量，还能显著降低单次推理的算力开销。
平头哥同时首次公布了真武系列芯片的路线规划：未来两年将陆续推出算力更强的真武V900、真武J900两代芯片。目前真武系列AI芯片累计出货56万片，已服务中国电信、中国一汽、浦发银行等20多个行业的400多家客户。
平头哥半导体副总裁高慧表示，Agentic时代，一个Agent在执行任务时可能在毫秒间连续发起数十次模型调用，同时需要CPU、GPU、网络和存储等核心部件紧密协同。平头哥构建全栈自研芯片矩阵，核心就是希望实现算力、网力、存力的系统级协同，让每一个Agent都能流畅、稳定运行。
Agent时代的云，不再只是被人类调用的资源池，而是Agent自主决策、自主执行的运行环境。为此，阿里云对云产品进行了Skill化、MCP化和CLI化改造，让每一个云产品都变成Agent可以“像调函数一样调用”的标准化能力模块。
阿里云首席技术官李飞飞认为，传统云产品的交互逻辑是为人设计的——用户看着控制台点击按钮，或者通过API编写代码调用。但Agent工作负载是“无规律弹性、短生命周期、瞬时起量即走”，与传统云计算的稳态负载截然不同。
对此，阿里云为Agent构建了完整的运行环境支撑，提供轻量高效的沙箱执行环境、多Agent协同能力、跨任务的记忆能力、顺畅的数据流转通路，以及全域智能运维能力。
在模型层，阿里巴巴发布全新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max。在三方机构Arena全球大模型盲测总榜中，Qwen3.7-Max位列国产模型第一，对标全球最强模型。
Qwen3.7-Max面向Agent全新设计，在编程、推理等核心能力上持续突破，可胜任复杂编程、多智能体协作、生产级办公自动化等高难度任务。
一个典型案例是：在训练时从未接触过的真武M890芯片上，Qwen3.7-Max仅凭一份任务说明，从零开始自主工作35小时，独立完成了一个生产级AI计算内核的编写与调优，最终性能较官方版本提升10倍。
阿里巴巴通义大模型事业部负责人周靖人表示：“大模型正在经历一次核心范式转移——从对齐人类偏好，到对齐任务目标。过去我们追求的是模型‘说得好’，现在要求模型‘做得到’。Qwen3.7-Max的设计初衷，就是让模型真正成为Agent的智能内核，具备自主规划、持续迭代、跨工具协作的能力。”
近3个月内，千问旗舰大模型已稳定迭代3.5、3.6、3.7三个版本，持续抬高国产模型的性能上限。
在百炼推理平台，阿里巴巴构建了大规模GPU资源集群，并通过并池调度实现资源高效利用。在此基础上，百炼通过上下文缓存消除重复计算，借助吞吐弹性调度机制应对流量波峰波谷与负载波动。在效果优化方面，百炼引入了Agentic RL，基于Agent执行反馈的强化学习机制，驱动模型持续迭代。此外，百炼内建了安全治理能力，确保自主运行的Agent始终不越界。
在生态策略上，百炼保持开放接入。除了阿里自研的千问模型矩阵，平台还将接入智谱GLM-5.1、MiniMax M2.7、月之暗面Kimi K2.6、可灵、Vidu Q3等第三方模型。
全栈升级之外，阿里云还发布了为Agent而生的全新AI产品官网“千问云”（www.qianwenai.com），提供Qwen、GLM、Kimi、DeepSeek、Wan、HappyHorse等150多款主流模型API，并将模型服务的核心能力封装为Skills和CLI工具，可让Agent工具高效地用模型和开发AI应用。
阿里云资深副总裁刘伟光表示，过去模型服务平台为人服务，未来用模型的主力将是Agent，千问云正在全面重构模型服务平台，为开发者和Agent提供更友好的体验。
来源：阿里云
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