阿里巴巴真武 M890 + Qwen3.7‑Max：中國打造本土 AI 硬件生態的新一步

阿里指出，M890 的設計特別針對新一代 AI Agent（AI 代理） 應用。這類 AI 系統不只是回答問題，而是可以自主規劃任務、調用工具並完成多步驟工作，因此需要更大的記憶體容量與更快的晶片通訊能力。

高速互聯：大型 AI 集群的關鍵

AI 訓練不只是單一晶片運算，更重要的是多晶片協同工作。

M890 採用阿里自研的並行計算架構，提供最高約 800GB/s 的晶片互聯頻寬，讓多個 AI 加速器可以高速交換資料。

同時，阿里亦推出 ICN Switch 1.0 網絡晶片，可實現 64 卡全頻寬互聯，減少大型 AI 訓練系統常見的通訊瓶頸。

這種高頻寬互聯對於：

• 超大模型訓練
• AI Agent 的高併發推理
• 分散式 AI 計算

都十分重要。

Panjiu AL128：128 卡超節點 AI 伺服器

為了把晶片轉化為實際部署的雲端基礎設施，阿里同時發布 Panjiu AL128 超節點伺服器。

這個系統把 128 個 AI 加速器整合為單一運算節點，並透過 ICN Switch 1.0 進行低延遲連接。

這樣的設計可以減少分散式運算帶來的通訊成本，特別適合：

• 大模型訓練
• 大規模 AI 推理
• AI Agent 任務協調

換句話說，阿里不只是做晶片，也在設計整套 AI 數據中心架構。

Qwen3.7‑Max：面向 AI Agent 的大模型

硬件之外，阿里亦發布新一代大語言模型 Qwen3.7‑Max。

這個模型被定位為 AI Agent 的基礎模型（foundation model），在以下能力上特別強調：

• Agentic coding（AI 自主寫程式與調用工具）
• 複雜推理能力
• 長時間任務執行（long‑horizon tasks）

阿里表示，Qwen3.7‑Max 可以在長時間任務中持續運作，甚至能連續運行約 35 小時而不明顯降效。

這類能力對於自動化工作流程很重要，例如：

• 軟件開發
• 數據分析
• IT 系統維運
• 商業流程自動化

阿里的 AI 晶片路線圖

除了 M890，阿里亦首次公開真武系列的未來規劃：

• Zhenwu V900：預計 2027 年推出
• Zhenwu J900：預計 2028 年推出

這代表阿里正建立一條長期的 AI 晶片研發路線，持續提升自家 AI 運算能力。

為何這對中國 AI 產業重要

阿里的這次發布，其實反映了整個中國科技產業的一個核心問題：AI 計算資源的自主化。

由於美國對先進 AI 晶片（例如 Nvidia 的高端 GPU）實施出口限制，中國科技公司正加快開發本土替代方案。

阿里的策略是打造完整平台，包括：

• AI 晶片（真武系列）
• 超節點伺服器（Panjiu 系統）
• 雲端 AI 服務（Alibaba Cloud）
• 大型模型（Qwen 系列）

這種模式與 Nvidia 的「硬件 + 軟件 + 生態」策略非常相似。

不過，目前關於 M890 與 Nvidia H100、H200 等 GPU 的實際性能比較仍缺乏公開的第三方測試數據，很多性能資訊主要來自公司公布或媒體報導。

即使如此，這些發布已清楚顯示一個趨勢：全球大型科技公司正競爭掌握 AI 技術堆疊的每一層，而阿里巴巴正試圖成為中國 AI 基礎設施的重要玩家。