看完云栖大会，我懂了：阿里在造一台“AI计算机”
凡人小北约 4 分钟一年一度的云栖大会，吴泳铭开场这场就扔了个长线炸弹“AGI只是起点，ASI才是终极目标。”
直接把话题拉到了“超级人工智能的三阶段进化路线”
这个提法我还是第一次在国内大厂 CXO 层面听到这么系统地说。
跟我的判断一样，阿里云真的在按操作系统的方式做 AI。如果说 OpenAI 和 Anthropic 还在强调模型智能，阿里现在直接开始讲系统调度和电网级布局了。
他讲 AI 的三阶段进化路径：
1）智能涌现，2）自主行动，3）自我迭代。
这条路径其实暗含了一个判断：人类对 AI 控制权的下沉，是随着“数据-工具-反馈”这个三元系统一点点转移的。越往后，AI 自主权越强，人类在链条上的必要性越低。
常年做 Agent 系统的人真的很有体感，从workflow到agentic，真正的自我推进式 AI，从系统设计上还远远没做好。
“自主行动”这一阶段我觉得非常关键。吴说核心是 Tool Use + Coding + Agent，这一段我直接脑补公司正在构的 agent 编排平台的最大痛点就是：模型能调用工具，但不会判断工具是否合适；能 coding，但缺少代码行为的后果感知。
现在大多数系统都停留在调用工具这一层，有开始往下延伸到 agent 能否规划子任务、能否收集结果反推 prompt 的部分，但做的都一言难尽。
所以他说：“未来，自然语言就是 AI 时代的源代码”，我个人非常认同，但补一句：要让自然语言真的成为源代码，Agent 必须会调试自己。
然后讲到第三阶段自我迭代，我能关联到开头asi，这是真系统了。
吴用了“连接原始数据 + 自主学习”来解释这个阶段，说白了就是 AI 不再靠人类喂数据，而是能像机器人那样自己感知世界 + 自己训练自己。
我们现在做的 AI 训练，几乎都是在 人类整理后的结构化结果上精调，你从来不给它原始混乱数据，后训练时代也鲜有加入做错后的直接代价。
但没有代价，哪来迭代？没有原始世界的反馈闭环，AI 只能永远在 沙盒里复读旧人类。
所以才有了模型为了输出一个所谓的答案，全是幻觉。
演讲提到：如果 AI 有机会直接连接汽车所有原始数据，它自己做出来的下一款车，可能比人类头脑风暴 100 次还靠谱。
我想说这话不止适用于车，更适用于医生、工程师、产品经理、甚至组织管理者。
我们的很多经验总结本质上不过是数据的搬运工，只有 AGI 才靠经验，ASI靠自我反馈。
这也是我最近特别焦虑的点，我们太多 AI 产品在做人类经验的搬运自动化，但真正有破局力的是那些能让 AI 自己写规则自己修正流程的系统。
吴接着说，阿里云要打造超级 AI 云，Token 是未来的电。
我听到这里有点冷汗直冒，我们现在在讨论 token 成本、推理速度，但阿里已经在构token 电网了。
什么意思呢？
就是说未来的 token 是 agent 的生存口粮，每天工作完成度的单位结算。
每个人有几十个 agent，在看不见的地方 24 小时干活，这些 agent 背后的 token 供应、算力网络和知识的缓存，就像现在的工资、网络和IDE。
我们全活在 AI 的 runtime 里了。
会上还提到未来每个人都可能有 100 张 GPU 为他工作，这事我之前也有在想。表面上是计算力暴涨，本质是人类身份的数字镜像会不断增加，每个镜像都可以并行推进一段任务或认知，这跟现在垂类行业里推进的数字孪生有异曲同工之妙。
健康行业就特别适合搭建一个病人数字分身系统，说白了就是每个用户一个 AI 化身体状态，这在 ASI 语境下，就是自我理解权的释放。
个体不再靠别人（比如医生）判断自己，而是自己的 AI 身体会告诉自己：我怎么了、我要干嘛、我应该如何如何。
我甚至觉得 ASI 的底层需要的并不是更强的脑，而是更高频的反馈和+ 更真实的自我建模。
在后面也说了开源是战略路线，通义要做AI 时代的 Android。
是的，过去阿里在开源上就走的很远，这次还是阿里，中国终于有人认真做 AI 架构级别的开源生态了。为了让亿级 agent 真能跑在设备上跑在我们的私域中。
而且我愿意押一个判断，最终能跑起来的 Agent 系统，一定不是封闭模型做出来的。
我们作为独立个体，需要的是透明可控，这些东西是任何闭源大模型给不了的。
所以我愿意持续观察通义做开源这件事的长期诚意，虽然短期模型能力 gap 还存在，但工程路径很可能反而是国产的机会窗口。
演讲的最后吴妈提到：人类和 AI 是协同，不是替代。
这句话不能当成鸡汤，更正确的接收方式是提示：
未来协同的对象是我们和我们自己的 10 个 agent 的协同。
我们必须变成 Agent 的编排者，不然你会在 100 个 agent 的工作流中变成瓶颈。
这也解释了我最近越来越明确的方向：
agent 不只是自动化，它是一个能力容器，一定要想清楚我们 AI 协同的团队里怎么调度 AI，怎授权。
抛一个问题：
当 AI 能自我迭代时，我们如何确保我们不会变成静态的人？
对我来说答案是明确的：
构建可以进化的工作系统，建立起来驱动 AI 进行反馈的系统，把 AI 当同事，把自己当项目经理。
ASI 是人类系统的挑战者，但也是合作者。
只要我们能够坚守目标，从超级系统的视角来构架人类认知协同的方式，我们仍然有机会参与这场系统革命。