阿里巴巴表示,這款晶片特別針對新一代 AI 代理(AI Agents) 工作負載設計。這類系統通常需要長時間運行、持續記憶上下文,並頻繁與其他系統或工具互動,因此對記憶體容量與晶片間通訊速度要求更高。
除了算力本身,阿里巴巴也強調整體系統架構。
真武 M890 採用自研並行計算架構,晶片之間的互聯頻寬最高可達 800GB/s,能讓多個加速器在訓練大型模型時快速交換資料。
同時推出的 ICN Switch 1.0 網路晶片可實現:
這種設計旨在減少大型 AI 訓練叢集中常見的通訊瓶頸問題。
為了把晶片真正轉化為可部署的雲端算力,阿里巴巴同時發布 Panjiu AL128 超節點伺服器。
該系統基於真武 M890 架構,將 128 張 AI 加速卡整合成單一運算節點,並透過 ICN Switch 1.0 提供低延遲連接。
這種高密度 AI 節點主要面向三類場景:
透過同時設計晶片與伺服器架構,阿里巴巴可以在整個硬體層面進行最佳化,而不是依賴第三方 GPU 與網路設備。
在硬體之外,阿里巴巴也同步推出 Qwen3.7‑Max,這是千問(Qwen)系列的大型語言模型最新版本。
公司將其定位為 AI 代理應用的基礎模型,特別強調以下能力:
官方表示,Qwen3.7‑Max 能在長時間自主運行的情境下保持穩定,最長可連續執行約 35 小時而不出現明顯效能下降。
這類能力對於自動化工作流程非常重要,例如:
整體來看,阿里巴巴正在建立一個完整 AI 平台(full‑stack AI),包含多個層級:
這種垂直整合模式與 Nvidia 的策略相似——將硬體、網路與軟體緊密整合,以最大化 AI 工作負載的效率。
阿里巴巴也將整個架構定位於 「Agentic 時代」:AI 不只是回答問題,而是能夠自主規劃任務、呼叫工具並完成多步驟工作。
阿里巴巴同時公布了真武晶片的未來規畫:
這顯示公司正以多年周期持續提升 AI 晶片性能,希望逐步建立可與全球主流加速器競爭的生態系。
阿里巴巴的最新發布也凸顯一個更大的產業背景:美國對高階 AI 處理器的出口限制,正在促使中國科技公司加速發展自主算力。
如果阿里巴巴的策略成功,開發者將能在同一平台上取得:
換句話說,一套從晶片到應用的完整 AI 生態系。
不過需要注意的是,目前關於真武 M890 的性能數據多來自公司發布或媒體報導,與 Nvidia H100 等主流 AI 加速器的獨立基準測試仍未廣泛公開。
即便如此,這一系列發布仍傳達出明確訊號:在全球 AI 算力競賽中,大型雲端公司正努力掌控 整個 AI 技術堆疊的每一層,而阿里巴巴正試圖成為中國本土 AI 基礎設施的重要核心玩家。