9月24日，2025杭州云栖大会现场，当吴泳铭说出“超级人工智能（ASI）是终极目标”时，台下的科技从业者们集体倒吸一口凉气。这不是科幻电影的预告片，而是阿里云与英伟达联手掀开的Physical AI新纪元——一场足以改写全球AI产业格局的科技核爆，正在杭州上空炸响。

一、物理AI：从实验室到工业界的“最后一公里”

在硅谷，Physical AI早已不是新鲜概念。但当阿里云将英伟达的全套Physical AI软件栈——包括Isaac Sim、Isaac&ns和Physical AI数据集——集成到PAI平台时，全球科技界突然意识到：中国科技巨头正在完成从“概念验证”到“工业级应用”的关键一跃。

Physical AI的难点不在算法，而在“物理世界交互的复杂性”。人形机器人需要感知地面摩擦力、空气阻力，自动驾驶汽车必须理解雨雪天气对传感器的影响，这些都需要海量的仿真数据和物理引擎支持。英伟达的Isaac Sim能生成毫米级精度的虚拟场景，Cosmos则能构建物理规则驱动的数字孪生世界，而阿里云的大数据AI平台恰好能处理PB级的数据洪流。二者的结合，相当于给Physical AI装上了“数据引擎+物理引擎”的双涡轮增压。

更值得关注的是，阿里云此次推出的“全链路平台服务”彻底打通了从数据预处理到仿真测试的完整链条。传统AI开发中，企业需要在不同平台间迁移数据、调整参数，开发周期长达数月。现在，PAI平台能实现“数据-仿真-训练-测试”的一站式完成。以自动驾驶为例，车企可以直接在平台上生成暴雨场景的仿真数据，训练后的模型又能立即接入仿真环境进行测试——开发周期从6个月压缩到6周，成本降低70%以上。

二、吴泳铭的“ASI豪赌”：一场颠覆性的资源重分配

当吴泳铭说出“AGI只是起点，ASI才是终点”时，很多人以为这是科技大佬的夸张修辞。但细看阿里云的布局，会发现这背后是冷峻的战略计算。

超级AI云需要“超大规模基础设施+全栈技术积累”。阿里云公布的2032年规划显示：其全球数据中心能耗将提升10倍，算力投入呈指数级增长。这不是简单的规模扩张，而是资源向AI基础设施的“定向爆破”。传统云计算的“算力-存储-网络”三角，正在被AI云重构为“大模型-智算集群-物理仿真”的新三角。

更深刻的变革发生在商业逻辑层面。吴泳铭提出“AI大模型是下一代操作系统”的论断，本质上是将计算资源从“硬件中心”转向“模型中心”。过去，企业购买的是CPU/GPU算力；未来，企业将直接购买通义大模型的“智能服务”。这种模式类似从“买电脑”转向“买Office 365”——用户不再关心底层硬件，而是直接使用高级功能。

这种转变在通义大模型的表现中已见端倪。Qwen3-Max的“推理版”在Chatt Arena排到全球第三，但更关键的是其“全尺寸全模态”的开源生态。300余个开源模型覆盖LLM、编程、图像、语音、视频，全球下载量6亿次，衍生模型17万个——这本质上是在构建AI时代的“安卓系统”。当其他企业还在争夺单个模型排名时，阿里云已通过开源生态锁定了开发者生态的“底层入口”。

三、磐久超节点：中国智造的“硬件突围”

在软件之外，阿里云的硬件创新同样引人注目。全新一代磐久128超节点AI服务器，单柜支持128个AI计算芯片，密度刷新业界纪录。更关键的是其“软硬协同”设计：自研CIPU 2.0芯片与EIC/