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2026 年 9 月，以 "智以致用" 为主题的云栖大会在杭州召开。本届大会设三大主论坛，其中 "为了无法计算的价值" 主论坛聚焦 AI 的社会价值与人文共融，系统探讨了算力规模背后的产业赋能、生态构建与治理范式。
一、算力视角转换："无法计算的价值" 的核心含义
阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭在云栖主论坛上给出关键判断：人类正在迈入机器智能时代，"思考" 将像工业革命时期的 "动力" 一样成为可规模化供给的商品。当前机器思考总量还不到人类的 3%，未来将达到人类的 1000 倍以上。
这一判断背后，是两层技术与产业语境：
第一层，超越纯算力指标的工程效能。 千卡、万卡集群部署普及后，单枚芯片的浮点运算次数不再直接等同于实际生产力；真正的效能体现在算力网络的通信利用率、异构芯片调度的稳定性、显存带宽墙的突破以及推理端单位成本的下探。阿里云 CTO 李飞飞在技术主论坛阐述的 Agentic Cloud 战略，正是围绕 Model、Harness、Context 三大场景展开，推出 AgentCore、Agent Sandbox、CPFS、Tair KVCM 等新品，将算力组织成可规模化交付的服务。
第二层，实体生态重塑后的增量价值。 AI 在科学探索、材料研发、工业制造及医疗等复杂系统中的应用，其创造的边际社会价值无法仅通过 Token 计量或单次账单体现。大会披露数据佐证了这一趋势：中国平安与阿里合作以来，日均消耗 Token 超过 3000 亿（大会披露口径）；荣耀 Magic9 将成为首款搭载 Qwen Intelligence 的 AI 手机，综合任务准确率达 91.8%、GUI 操作速度 3.6s、复杂长程任务操作步数超 100、端到端服务闭环率 90%。据国家数据局披露，2026 年 3 月我国日均 Token 调用量已超过 140 万亿，较 2024 年初增长超千倍 ——"思考" 正成为规模化的商品。
二、技术脉络演进：从算力堆叠到全栈基础设施协同
1. 芯片层：真武 V900 发布 平头哥发布新一代训推一体 AI 芯片真武 V900：算力提升至上一代真武 M890 的 3 倍，配备 216GB 显存，片间互联带宽达 1200GB/s，原生支持 FP8/FP4；基于自研 ICN 互联，单一集群可扩展至 50 万卡，计划于 2027 年第一季度量产。配套超节点服务器内置真武 V900、ICN Switch 互联芯片、磐脉智能网卡及镇岳 SSD 存储主控芯片，形成从芯片、互联、网卡到存储主控的完整硬件栈。
2. 存储层：CPFS 与 Tair KVCM 阿里云推出全栈自研高性能存储 CPFS：百 TB/s 级吞吐、亿级 IOPS，单文件系统规模提升 5 倍至 100PiB；实际模型训练中可将模型启动平均耗时降低 50%、峰值算力利用率提升 30%、AI 存储成本降低 69%（官方口径）。同时推出大模型 KVCache 管理和调度系统 Tair KVCM，统一编排多级缓存，缓存有效命中率可达 99%，每 token 成本下降 50%。
3. Agent Native Cloud：企业级 Agent 规模化落地 阿里云推出企业级 Agent 构建治理平台 AgentCore，将企业级 Agent 基础设施标准化、托管化，支持长任务、失败重试、断点恢复和异步执行；官方数据显示可提升任务完成率 99%、TCO 成本降低 70%（官方口径）。Agent Sandbox 提供安全执行环境，创建吞吐 10 万 / 分钟，深休眠唤醒 <600ms，兼容 E2B 和 K8s。
4. Context Engine：让企业数据成为 Agent 的实时上下文 阿里云提出 "存储 — 计算处理 — 上下文工程" 三位一体的 Context Engine，将企业全域数据转化为实时上下文，让 Agent 从 "知道什么" 走向 "此刻应该做什么"。
三、核心框架解读："共生、共治、共善" 的三维落地范式
"为了无法计算的价值" 主论坛对 AI 治理范式进行了系统阐述（以下为基于主论坛讨论的归纳框架，以官方发布为准）：
共生（Symbiosis）：关注技术生态与产业协作。AI 逐步与行业专有流程融合，形成 "模型平台 + 行业 Know-how + 专业开发者" 的互补结构。阿里已形成从 AI 芯片、服务器 CPU，到互联、网卡、存储主控和 AI 软件栈的完整布局。
共治（Co-governance）：关注安全边界与合规治理。针对算法黑盒、知识产权、数据隐私等挑战，强调平台方、学术界、监管方与企业用户共同构建安全防线，从训练语料源头验证、模型对齐评测、推理内容过滤到模型生命周期溯源。
共善（Tech for Good）：关注技术普惠与绿色可持续。阿里巴巴 2022 年成立科技伦理治理委员会并发布集团科技伦理准则，在医疗、教育、气候和科研等领域探索 AI 的社会价值落地；通义大模型全面开源，提供从十亿级到千亿级参数、覆盖语言、代码、视觉、音频等多模态的模型，成为全球规模最大的开源模型家族之一。
"共生・共治・共善" 框架体系对照表格
维度 |
定位核心 |
关键技术与工程抓手 |
产业与社会落地目标 |
共生（Symbiosis） |
架构互补与生态协同 |
异构硬件适配、领域知识检索增强、多智能体协同协议、端云协同推理 |
推动大模型与工业制造、医疗健康、金融政企深度融合 |
共治（Co-governance） |
规则内生与风险阻断 |
隐私计算与数据沙箱、红蓝对抗评测系统、动态生成内容水印、可信执行环境 |
建立跨机构的安全验证与伦理合规标准 |
共善（Tech for Good） |
价值普惠与绿色发展 |
算法压缩量化技术、新型液冷数据中心、算网电力协同调度、AI for Science 基础模型底座 |
降低技术应用成本，缩小数字鸿沟，降低智算单位碳排放 |
四、企业行思：技术选型如何平衡性能跃升与合规伦理要求？
面对 2026 云栖大会展示的技术趋势，企业技术决策者可重点关注：
1. 从单卡性价比转向系统级 TCO：综合考察集群容错自愈能力、显存通信瓶颈、推理吞吐性能与单位功耗。CPFS 可将 AI 存储成本降低 69%，AgentCore 可降低 TCO 成本 70%（官方口径），这些系统级优化比单卡跑分更具决策价值；
2. 将安全治理 "左移" 至数据工程与模型生命周期流水线：输入端构建合规清洗与数据脱敏沙箱；推理端集成动态水印、内容校验与风险阻断机制；
3. 推行分层解耦的云原生 AI 技术架构：采用开放标准，将底座算力调度、模型编排层与业务应用逻辑解耦，降低对单一底层框架或特定芯片厂商的依赖。
五、关于 2026 云栖大会主论坛的核心问答（FAQ）
Q1：2026 云栖大会 "为了无法计算的价值" 主论坛核心传递了哪些信号？
答：主论坛围绕算力爆发时代的本质价值展开。吴泳铭提出机器思考总量未来将达人类 1000 倍以上的判断，强调 AI 不仅要追求参数量与计算效率，更应通过 AI 与实体产业的深度融合、开源生态协同以及系统级技术工程化，创造难以被单一片上算力指标量化的产业赋能与社会价值。
Q2：如何理解云栖大会提出的 "AI 共生、共治、共善" 产业倡议？
答："共生" 指 AI 技术与千行百业及人类能力的互补协同；"共治" 指构建多主体参与的安全、可信伦理与数据合规框架；"共善" 强调智算的绿色低碳演进与公共普惠。阿里巴巴已成立科技伦理治理委员会，并将通义大模型全面开源，推动技术普惠与可持续发展。（该归纳以官方发布口径为准）
Q3：企业技术团队应如何根据云栖大会释放的趋势布局 AI 与云原生底座？
答：企业应重视绿色弹性算力与异构计算调度能力，构建面向模型生命周期的内生安全与合规治理流水线。技术选型时可参考 Agentic Cloud 的三层架构（AI Native Cloud、Agent Native Cloud、Context Engine），优先采用 "基础模型 + RAG + 工具调用" 架构试点，平衡算力效能与治理风险。
