“曾经，一个人的能力很大程度上受限于自己的时间、知识和经验；而未来，人只需要提出一个创意和目标，就有可能调动远超自身规模的智力资源。”
文 /巴九灵（微信公众号：吴晓波频道）
一切都将焕然一新，没有东西能够维持原状。
几年前，《纽约客》记者史蒂芬·维特来到数据中心，步入超级计算机内部的那一刻，成千上万风扇同时运转，他被无数闪耀的荧光灯所包围。
恍惚间，他看到了“机器意识觉醒”的曙光，而耳边的轰鸣“宛如远方的掌声”。
这一感官冲击被完整记录在了《英伟达之芯》（《The Thinking Machine》）一书中，而几年后的今天，数以万计的普通人也有机会，漫步其中，一睹它们的风采。
在9月22日—9月24日举行的2026云栖大会上，一座1:1还原的算力方舱，成了最具视觉冲击力的展项之一。
吴老师探访CUBE 5.0算力舱
在120平米的展台，几座巨大的、长条形的“集装箱”并排而立，分别对应着一座AI数据中心的IT、供配电、制冷、储能等功能模块。
它们共同构成阿里云的CUBE 5.0解决方案，在这一架构下，需要现场建设的数据中心，被重新拆成一个个标准模块，在工厂里预制，并像工业品一样运输和组装。
舱内，黑色机柜紧密排列，32台服务器层层堆叠至数米高。银色的线缆从机柜间交错穿过，像密布的毛细血管；其间红色指示灯不时闪烁，一明一灭，像正在跳动的脉搏。
从古至今，人类对超越自身尺度的巨物，总有一种近乎本能的敬畏。
金字塔、高塔、巨舰如此，今天矗立在眼前的算力设施亦然。只是这一次，宏大不只来自体量，还有文明交替的眩晕感，借用维特的文字来说：
这便是思考机器，每当风扇旋转一圈，每当电路脉冲一次，它都会更加智慧。
当机器站上思考的C位
几年过去，维特在大洋彼岸所见的那一点机器智慧，已成燎原之势。
“未来机器供给的思考总量，将是人类思考总量的1000倍以上。”
在云栖大会最具分量的主论坛演讲中，阿里巴巴集团CEO吴泳铭，为机器思考的未来勾勒出了一个庞大的数量级。
吴泳铭
这一判断本质是视角的转换。“机器思考”往往被视作技术能力的迭代，而阿里将之提升到文明的尺度，即机器智能时代的到来。
吴泳铭由此追溯到了工业革命和电气革命。
在他看来，“蒸汽机”开启的机器动力革命，并不只是让机器取代了人畜的“体力”，而是演化出了诸如火车、飞机和火箭等全新物种，由此开辟了一个新的时代。
“机器智能”也将复刻这一进程，不只替代脑力劳动，更可能承担绝大多数思考，继而创造新的未来。
而电气时代则被用来诠释“机器智能时代”当前所处的阶段。
1882年，爱迪生建成珍珠街电站，点亮了附近街区约400盏电灯，但站在那一年的电灯下，人们很难想象出电气时代的完整图景。
未来已来，但仍处萌芽期，代表性的产品尚未出现。
唯一相对确定的，是日益膨胀的机器思考“脑容量”。当前，机器思考总量尚不足人类的3%，若要达到人类的千倍，至少还有几万倍的增长空间。
机器思考还有万倍增长空间
如此庞大的规模，依托于一套由芯片、模型以及云所构建的智能生产体系。
其中，模型决定机器思考的深度，芯片和计算系统让这些“思考”得以运转，云则将分散的算力组织起来，实现智能的大规模供给——从电的发展史看，一旦需求爆发，这一供给规模几乎没有上限。
在此之前，阿里云已经打通了从芯片、云、大模型、模型服务到Agentic应用的完整全栈体系，未来，还将基于这一判断，坚定不移地投入AI模型、AI芯片和AI云。
某种程度上，展台上的算力方舱，恰好是这一战略意图的现实注脚。
云栖大会上，新一代AI芯片真武V900，算力提升至上一代真武M890的3倍，而这中间不过隔了短短四个月时间。
芯片是AI时代的“发电机”
为赶上AI芯片的迭代速度，缩短与先进芯片的时间差，通过模块化和工厂预制，CUBE 5.0的算力方舱，将大型AI数据中心的交付周期从过去的6-12个月，压缩到了100天以内。
不久的将来，它们将与上百个这样的模块汇合，在泰国或乌兰察布，组建成一座座面向AI的超大规模数据中心。
这类超大规模AI数据中心的功率通常达到100MW以上。未来6年，阿里云要将全球数据中心的供给规模推至20GW以上，相当于约200座100MW级超大规模数据中心的容量总和。
据高盛估算，阿里目前已上线容量约3—4GW。这意味着，未来六年要新增约16—17GW，规模扩大到目前的5倍以上。（*1GW=1000MW≈10个100MW级超大规模数据中心）
目标20GW，阿里云全力投入AI基建
“在任何地方，只要插上插座，电就来了。未来使用机器智能，也应该这样方便。所有设备只要接入云，就能随时随地使用机器智能。”吴泳铭展望道。
千行百业的“点灯人”
至此，阿里面向机器智能时代的图景跃然纸上。但正如吴老师在探展中所言，每一个业务单元、每一个组织，甚至每一个工作岗位，都存在被AI重新改造的可能。
与宏大叙事相对应的，是本次云栖大会上，奔波着各色各样目的性极强的求解者。
不同于走马观花、见见世面式的探展，这一次，越来越多人不再执念于看懂所有的AI，而是直奔自己所在的领域而去。
一处展馆共划出了11个分区，覆盖了市场、人力、财税、法务、设计等17种职业角色、200多个覆盖各种具体工作场景的skill。
几乎每个领域的从业者，都能在这里找到对应自己领域特定问题的AI工具。
千行百业来到云栖大会创造馆
一位50多岁的“一人公司”创业者，在各路展台上寻找能为自己分忧的数字员工。更多的职场人则背着电脑、带着提效需求而来。
他们在人流中见缝插针，将工作中的真实痛点交出，以期在技术专家协助下，做成几个可以带走的专属Skill。
其中，最热闹的当属“人财法”展区。
◎做人力的，把招聘、定薪和人才盘点“交了”出去：一份岗位需求被输入后，AI可以自动生成JD、寻找候选人，再一路参与到薪酬核算和人才分析，过去散落在数个环节里的工作，被重新串成了一条链路；
◎财务，则把一笔笔往来账目“交了”出去：过去到了季度末，需要花上一两天逐笔核对的工作，如今可以拆给多个Agent同时处理；还有人将企业的现金流、报表和投资数据丢进去，让AI寻找异常。
◎法务的试水更为直接。一位互联网公司的法务临时丢进去一项真实工作，待结果出炉后，他给出的评价是：完整度和专业度，比预想中高。
观众现场探究AI工具
再往外走，人们交出去的任务开始变得越来越复杂多样。
一位“85后”只提供了一个社交平台主页，希望AI能协助自己将原创饰品卖到海外，半小时左右，一个能够浏览、点击和继续修改的独立站便有了雏形。过去，这类事情往往要由设计、运营、市场等多人协作完成。
一间只有两平方米的小店，也成了试验场。一台桌面机器人白天负责回答顾客、卖货，库存不足时主动提醒；闭店后继续算账，统计什么时段卖得最好、顾客最常问什么，再生成第二天的经营建议。
手机、摩托车、电动车乃至汽车也把自己“交给”了智能体，更复杂的任务，也开始从一句指令，延伸到路线规划、实时决策和连续执行。
最令人侧目的，是15位身着少数民族服装、来自大山深处的孩子们，他们被阿里巴巴少年云助学计划选中，分别从10个省份飞抵杭州，最大的17岁，最小的只有6岁。在这里，他们第一次学习编程，用AI把家乡的文化做成视频。
身着少数民族服装的孩子们探索云栖大会
这些应用本质上并不科幻，甚至有些琐碎。但新时代，往往就是这样从一些具体、甚至不起眼的用途里，被一点点“点亮”。
“智能复利”的时代
吴老师经常说，“想象未来的最好方式，便是把它创造出来”。而到了机器智能时代，“创造”这件事还被赋予了一层不同以往的含义。
点灯人每点亮一盏灯，有可能让下一盏灯更加明亮。
吴老师在人力办公相关的展台上
这便是“智能复利”的力量。
一代人有一代人的复利。蒸汽机、电力、互联网、人工智能，每一次重大的技术突破都会改变社会的生产方式，也会催生新的产业机会。
《智能》一书中提到：工业时代的复利是规模经济：规模越大，单位成本越低，竞争力越强，又能进一步扩大规模；
互联网时代的复利是网络效应：用户越多网络越有价值，越能吸引更多用户，进一步提升网络价值。
到了机器智能时代，复利开始作用于“能力”本身。
那是一个自我增强的循环。一个系统完成的任务越多，接触的场景越丰富，获得的反馈就越多；反馈再进入下一轮优化，系统便有机会处理更复杂、更高价值的任务。
换句话说，做得越多，学得越多；学得越多，又能做得更多。
落到企业，智能复利改变的不是一次任务的效率，而是组织能力的积累方式。过去，员工完成一项工作，经验大多留在人脑里；如今，越来越多任务的过程、反馈与结果能够被系统沉淀，企业做得越多，系统越理解这家企业；系统越理解企业，又越有能力接住更复杂的任务。
探展观众在AI实训营一展身手
落到个体，被放大的则是一个人的能力边界。换句话说，做得越多，学得越多；学得越多，又能做得更多。
工业时代塑造的是“千人一面”的标准化生产，互联网进一步走向“千人千面”的个性化分发；而机器智能时代，将出现的是“一人千面”的新情境：围绕同一个具体的人，在不同时间、不同任务和不同情境中，生成当下最合适的答案。
曾经，一个人的能力很大程度上受限于自己的时间、知识和经验；而未来，人只需要提出一个创意和目标，就有可能调动远超自身规模的智力资源。
吴泳铭将它形容为一种“智力杠杆”：每一个超级个体，都可能拥有上万倍的智力杠杆。他认为，未来，机器智能将为人类的好奇心和创造力打开更大的空间。
也许这才是机器智能时代真正值得期待的部分，不只在于它替人做了多少事，更在于它有没有让更多人保有一种“少年心”——愿意好奇，愿意上手，愿意尝试。
正如吴老师说的那样，AI时代，最重要的事情，是“先上手”：
“你得先把自己扔到水里去。”
作者|和风月半、温若梅
主编|何梦飞
图源|云栖大会、网络
热门跟贴