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OpenAI CEO奥特曼预测2030年前AGI到来 AI或接管40%人类工作

导读目录 AGI发展与2030预测超级AI的能力与社会影响劳动力市场与工作变革奥特曼观点分析 AGI发展与2030预测根据 www.Todayusstock.com 报道，OpenAI CEO萨姆·奥特曼在近期公开讲话中预测，通用人工智能（AGI）将在2030年前实现突破性发展。这类AI被称为“超级AI”，其智能水平将远超人类在处理复杂任务和信息分析方面的能力。奥特曼强调，这并非科幻概念，而是可预见的技术趋势。超级AI的能力与社会影响超级AI的潜力不仅体现在数据处理速度和计算能力上，还包括自主学习与决策能力。奥特曼指出，AGI将能够完成大量当前依赖人类智慧的任务，从而改变社会运作模式和经济结构。相比之下，过去三十年许多工作岗位已经消失，这为未来AI接管部分劳动岗位提供了历史参照。劳动力市场与工作变革奥特曼预测，到2030年前，AGI可能接管人类工作岗位的30%至40%，涉及经济社会的多个领域。劳动市场将面临深度调整，高度依赖重复性、数据处理、标准化操作的岗位可能被自动化取代，而需要创新、判断和人际交互的工作仍将保留一定人类优势。工作类型受AGI影响可能性重复性数据处理与操作高（70%-90%）创新与创造性工作低至中（10%-30%）客户服务与人际交互中（30%-50%）管理与战略决策低（10%-20%）奥特曼观点分析奥特曼表示，人们不应对AI抱有悲观态度。他指出，即使没有AGI，过去三十年已有大量工作消失，例如传统制造业岗位、文书操作、基础数据分析等。他强调，AI替代部分工作岗位的过程类似于历史上技术革命带来的结构性转变，社会需要通过教育和技能培训适应新型劳动模式。奥特曼表示：“即使没有AI，很多30年前的工作如今也不复存在。未来AGI可能接管30%到40%的工作，但这并非世界末日，而是技术进步带来的必然演化。” 编辑总结 OpenAI CEO奥特曼预测，2030年前AGI将实现大规模应用，可能接管人类30%-40%的工作岗位。这一趋势不仅展示了AI技术的快速发展，也提示社会和企业需要提前规划劳动市场转型、教育培训与就业结构调整。超级AI带来的效率提升和经济变革将是深远的，但政策制定者、企业与个人都应关注过渡期的社会适应和技能再分配。常见问题解答问：AGI是什么，它与普通AI有何区别？答：AGI（通用人工智能）指能够像人类一样自主学习、理解和执行广泛任务的人工智能，而普通AI通常仅能完成特定任务，如图像识别或语言翻译。问：2030年前AGI接管30%-40%工作岗位意味着什么？答：这意味着大量依赖重复性、数据处理和标准操作的岗位可能被自动化取代，而创新、创造性和人际交互的工作仍由人类主导。问：社会应该如何应对AGI带来的劳动市场变化？答：社会需加强职业技能培训、教育改革和就业政策调整，帮助劳动者获得更高附加值和创新型岗位的能力。问：超级AI带来的经济影响有哪些？答：AGI可显著提高生产效率、优化决策、降低运营成本，但也可能引发就业结构重组、收入差距扩大及社会适应问题。问：人类是否应对AGI发展持悲观态度？答：奥特曼认为不必悲观，技术发展历程显示，新技术会替代部分工作，但同时创造新的岗位和经济机会，关键在于适应和转型。来源：今日美股网

今日美股网5小时前

OpenAI发布GDPval测试 GPT-5与Claude Opus 4.1接近行业专家水平

次测试是OpenAI评估通用人工智能(AGI)能力的重要尝试，旨在衡量AI系统距离在经济价值岗位超越人类的程度。 GDPval测试介绍 GDPval基于美国GDP贡献最大的九个行业，涵盖医疗、金融、制造业和政府等领域，涉及44种职业，从软件工程师到护士，再到记者。测试通过邀请资深专业人士对比AI生成报告与人类报告，选出更优成果，以此评估AI在实际工作任务中的表现。在首个版本GDPval-v0中，专业人士需要对比AI生成的报告与行业专家成果，并计算AI在全部44个职业中胜出的平均比例。 AI模型表现对比模型胜出或持平行业专家比例说明 GPT-5-high 40.6% 高算力版本GPT-5，接近行业专家水平 Claude Opus 4.1 49% 得分略高，部分因生成更美观图表 OpenAI指出，Claude Opus 4.1得分较高主要原因在于其倾向于生成更易读和美观的图表，而非在核心分析性能上完全优于GPT-5。测试范围与局限性需要说明的是，GDPval-v0仅测试了提交研究报告的能力，而大多数职业的实际工作远不止这一部分。OpenAI承认测试覆盖有限，并计划未来开发更全面的测试体系，包括更多行业和交互式工作流程，以更准确衡量AI对经济价值岗位的潜在影响。专家评论与解读 OpenAI首席经济学家Aaron Chatterji表示，GDPval测试表明AI模型能够节省人类在某些任务上的时间，使其专注于更有价值的工作。他指出：“随着模型能力提升，人们可以把部分工作交给模型，去完成潜在更高价值的任务。” OpenAI评估负责人Tejal Patwardhan指出，约15个月前发布的GPT-4o模型得分仅为13.7%，而GPT-5成绩几乎提高三倍，显示AI能力正快速接近行业专家水平，并预计这一趋势将继续。编辑总结 OpenAI通过GDPval基准测试对AI在经济价值工作中的能力进行量化评估。结果显示，GPT-5和Claude Opus 4.1在多个职业中已接近或持平行业专家水平，尤其在生成分析报告方面展现出显著潜力。虽然测试覆盖有限，但其进展表明AI在未来可能成为人类工作的重要辅助工具，提高效率和生产力。投资者和企业应关注AI在特定岗位和任务中的实际应用能力，而非短期完全替代的预测。常见问题解答问1：GDPval测试的主要目的是什么？答：GDPval旨在评估AI模型在经济价值岗位上的表现，衡量其是否能达到或超越行业专业人士的水平，是OpenAI开发AGI的重要参考。问2：GPT-5和Claude Opus 4.1的表现差异是什么？答：GPT-5-high在44种职业任务中胜出或持平比例为40.6%，Claude Opus 4.1为49%。Claude得分略高主要因生成更美观图表，而非核心分析能力显著优于GPT-5。问3：GDPval测试涵盖哪些行业和职业？答：测试基于美国GDP贡献最大的九个行业，包括医疗、金融、制造业、政府等，共涵盖44种职业，从软件工程师到护士及记者。问4：GDPval测试是否能代表AI取代人类工作？答：不能。当前测试仅覆盖部分任务，如报告生成，无法全面衡量职业工作全流程。AI更多是作为辅助工具，节省人类时间，提高效率。问5：AI能力提升对工作效率的意义是什么？答：AI可承担重复或标准化任务，使人类专注于更有价值的工作，从而提高整体生产力。随着能力提升，AI可覆盖更多复杂任务，为企业和经济创造潜在更高价值。来源：今日美股网

今日美股网昨天00:10

多点数智亮相云栖大会：AI重构零售全流程，政策与技术双驱开启发展机遇

EO吴泳铭释放关键信号：通用人工智能（AGI）的实现已成确定性事件，终极目标是发展可自我迭代、全面超越人类的超级人工智能（ASI），并宣布推进三年3800亿元AI基础设施建设计划且持续追加投入。这一技术战略与多点数智的布局高度契合，作为阿里云重要合作方，双方联合共创的“AI优品”项目已落地见效，这也标志着多点数智正积极把握从AGI迈向ASI的技术红利，提前布局零售业智能革命。图源：多点数智值得关注的是，9月24日，商务部等8部门联合发布《关于大力发展数字消费共创数字时代美好生活的指导意见》，明确提出发展智慧零售、赋能企业数字化转型、完善供应链等目标。多点数智的AI零售解决方案在数字消费新场景打造、企业效率提升、供应链优化等方面的探索，不仅为行业落实政策要求提供了可借鉴路径，更使其迎来政策驱动下的发展新机遇。 AI零售核心方案亮相云栖大会，多场景应用重构零售运营云栖大会上，多点数智携旗下基于通义大模型打造的AI零售核心解决方案产品亮相，涵盖智能补货、智能动态出清、智能商品规划、智能门店运营等多个智能体应用，可助力零售企业构建覆盖“商品-门店-运营-决策-执行-反馈”的全流程智能闭环，实现个性化推荐、降低商超高频损耗等核心目标。图源：多点数智从具体功能来看，AI补货出清模块通过智能算法重构零售补货逻辑，形成全场景动态补货体系；AI门店运营则以“模板配置设定标准-7×24小时AI自动巡检-异常任务推送-整改审核闭环-智能分析优化”的全流程机制，大幅提升门店运营效率；AI商品规划更构建起覆盖商品全生命周期的智能决策体系，从AI品类规划优化商品结构、动态定价应对市场波动，到智能补货降低库存损耗、智慧物流提升运输效率，再到智能导购与客服机器人形成服务闭环，最终实现消费者需求与商品供给的高效匹配。多点数智与阿里云联合打造的“AI优品”产品也成为行业焦点。近期，AI优品赋能调改的新华百货吴忠万达店正式开业，该项目通过大数据与AI技术深度分析门店商圈客流特征，生成精准商品采购方案并反向优化采销流程，实现“宽类窄品、千店千面”的运营目标，彻底重构传统零售采销逻辑。物美北京学清路店经数智化调改后，日均销售额达调改前的4至8倍且持续增长；此外，多点数智正以数智化能力助力新疆汇嘉时代推进调改工作，标志着其数智化方法论进入可规模输出阶段。 AI赋能成效显著，多点数智打造“零售数智化首选伙伴” 在AI技术赋能下，多点数智的AI零售解决方案已赢得市场认可，客户粘性与合作意愿持续攀升。截至2025年6月30日，公司客户净收入留存率高达107%，且连续多个周期稳定维持在100%以上的良性水平，印证了客户对其服务的信任与长期合作的信心。上半年，多点数智与胖东来的战略合作持续深化，双方围绕全链路数字化升级展开深度协同，完成会员体系智能化升级。同期，TMS 系统成功签约，为构建智慧物流网络奠定基础。助力胖东来打造智慧零售标杆体系，共同探索实体商业数字化升级新路径。除此之外，多点数智上半年AI零售核心解决方案领域还新签约上海糖酒集团、新疆汇嘉时代、宁夏小任果业等重量级客户。其中，与上海糖酒集团的合作将致力于打造华东零售行业数智化灯塔案例；与新疆汇嘉时代携手建设的西域沃疆数智化样板，将覆盖全疆10余个地州市。半年报还显示，多点数智持续迭代产品线以适配零售行业发展需求，AI零售增值服务业务效果显著。其中智能防损解决方案已形成涵盖智能防损、智能安防、智能巡检、自助夜收等模块的完整体系。某知名零售商上线该模块后，一年内追回损失超300万元，人力成本节省30%，追损效率提升60倍。另据重庆百货介绍，多点数智智能防损平台已在重百新世纪超市14家门店上线，2025年1-8月，系统审核订单8.7万笔，发现漏扫订单1700余笔，订单金额3.3万元，记录黑名单顾客1500余名，累计挽回金额1.1万元，索赔补偿金额1200余元。图源：多点数智任中伟还透露，多点数智AI零售解决方案落地客户已覆盖国内连锁商超、连锁便利店、百货&购物中心、品牌专营等多元业态，正着力打造“零售数智化首选伙伴”。

金融界09-26 14:30

OpenAI称GPT-5在众多职业领域表现比肩人类

AI 成立使命中 “研发通用人工智能（AGI）” 的关键组成部分。 OpenAI 表示，研究发现其 GPT-5 模型及 Anthropic 公司的 Claude Opus 4.1 模型 “在工作质量上已接近行业专家水平”。但这并不意味着 OpenAI 的模型即将立即取代人类岗位。尽管部分首席执行官预测人工智能将在数年内取代人类工作，但 OpenAI 承认，目前 GDPval 测试仅覆盖了人类实际工作中极为有限的一部分任务。不过，这仍是该公司衡量人工智能向 “超越人类” 这一里程碑迈进的最新方式之一。 GDPval 测试基于对美国国内生产总值（GDP）贡献最大的 9 个行业，涵盖医疗健康、金融、制造业、政府服务等领域。该基准测试评估人工智能模型在这些行业的 44 种职业中的表现，职业范围从软件工程师、护士到记者不等。在 GDPval 测试的首个版本（GDPval-v0）中，OpenAI 邀请资深专业人士对人工智能生成的报告与其他人类专业人士生成的报告进行对比，并选出表现更优的一份。例如，其中一项测试要求投资银行家撰写 “最后一公里配送行业” 的竞争对手分析报告，并将其与人工智能生成的报告对比。随后，OpenAI 会计算该人工智能模型在所有 44 种职业的测试中，其报告 “优于或与人类报告持平” 的胜率平均值。对于 GPT-5 的增强版本 ——GPT-5-high（配备额外计算能力），OpenAI 表示该模型在 40.6% 的测试场景中，表现被评定为 “优于或与行业专家持平”。 OpenAI 还对 Anthropic 公司的 Claude Opus 4.1 模型进行了测试，结果显示该模型在 49% 的任务中表现 “优于或与行业专家持平”。不过 OpenAI 认为，Claude 能取得如此高的评分，更多是因为其擅长生成视觉效果出色的图表，而非单纯依靠任务表现本身。值得注意的是，大多数职场人士的工作远不止 “向老板提交研究报告”—— 而这正是 GDPval-v0 测试的全部内容。OpenAI 也承认这一局限性，并表示计划在未来开发更全面的测试，纳入更多行业及交互式工作流程的评估。尽管如此，OpenAI 仍认为在 GDPval 测试中取得的进展值得关注。在接受 TechCrunch（科技媒体）采访时，OpenAI 首席经济学家亚伦・查特吉（Aaron Chatterji）博士表示，GDPval 的测试结果表明，从事这些职业的人如今可以借助人工智能模型，将时间投入到更有意义的任务中。 “（因为）模型在这些任务上的表现越来越出色，” 查特吉说，“随着模型能力的不断提升，从事这些工作的人可以越来越多地借助模型分担部分工作，进而去完成潜在价值更高的任务。” OpenAI 评估部门负责人特贾尔・帕特瓦丹（Tejal Patwardhan）向 TechCrunch 表示，GDPval 测试中展现的进步速度让她备受鼓舞。约 15 个月前发布的 OpenAI GPT-4o 模型，在该测试中 “优于或与人类持平” 的胜率仅为 13.7%；而如今 GPT-5 的胜率几乎是其 3 倍，帕特瓦丹预计这一上升趋势还将持续。硅谷拥有多种用于衡量人工智能模型进展、判断某一模型是否达到 “最先进水平” 的基准测试，其中最受欢迎的包括 AIME 2025（竞争性数学题测试）和 GPQA Diamond（博士级科学问题测试）。然而，部分人工智能模型在这些基准测试中已接近 “性能饱和”，许多人工智能研究者表示，亟需更完善的测试来评估模型在实际任务中的能力。随着 OpenAI 不断证明其人工智能模型对多个行业具有实用价值，GDPval 这类基准测试在相关讨论中的重要性可能会日益提升。但要明确宣称其人工智能模型能超越人类，OpenAI 或许还需要推出更全面的测试版本。

金融界09-26 08:11

加码AI，京东大涨4%！百度涨超3%！恒生科技ETF基金(513260)涨近2%，盘中持续溢价！机构：艰难时期已过，突破仍有空间！

EO吴泳铭发表主旨演讲提到：（1）在AGI到ASI的巨大变革中，大模型将是下一代的操作系统，未来几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，LLM将会是承载用户、软件、agent与计算资源交互调度的最核心的中间层。（2）超级AI云会是下一代计算机，从CPU为核心的计算正在加速转备转变为以心、以大模型驱动的AI计算。新的AI计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模，未来全世界也许只会有5~6个超级云计算平台。（3）阿里云运营的中国第一、全球领先的AI基础设施和云计算网络是全球少数能够做到软硬件垂直整合的AI云计算平台，行业对AI基础设施的需求远超预期，积极推进3,800亿AI基础设施的建设，并计划将会追加更大的投入，对比2022年远期规划2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。此外，全面布局AI驱动价值重估，淘天货币化率持续改善，关注闪购协同效率。围绕AI战略核心加大投入AI和云计算的基础设施建设，云业务增速有望持续加快；短期淘天闪购加大投入单量有望持续增长并带动主站流量增长，淘宝高线用户、商户、履约体系优势有望复用至即时零售及到店业务。（来源：开源证券20250924《积极推进AI基础设施建设》）【港股大行情观察：最差的10年已过，突破或仍有空间】国联民生证券指出，恒生指数的年化回报率开始触底回升。2013年到2023年的10年是恒生指数表现最差的10年，10年恒生指数的年化回报率为-3.1%，同期10年美债回报率为2.4%。在这个10年里，从2020年到2023年连续4年恒生指数的年回报为负，是恒生指数历史上唯一一次连续4年录得负回报，恒生指数累计下行了近4成。疫情冲击是这4年熊市的最重要原因之一。美联储降息周期或有利于港股突破前高。从长时间的历史数据上看，伴随着美联储政策周期的美元潮汐和恒生指数突破新高似乎存在某种相关性，美国维持低利率的时期有利于港股的突破，而美国强势加息吸引美元回流的时候，则可能引发阶段性的回调。在2000年以来的几个美国货币政策周期中，恒生指数都出现了突破历史前高，从目前的水平距离新高还有较大上涨空间。多数行业的估值水平仍低于历史中位数。如果从PE（TTM）的历史分位数来看，多数行业的PE都在历史50%分位数附近或者以下，例如恒生科技指数近10年的PE分位数为35%（截至2025/9/24），明显高于历史50%分位数的只有3个行业，分别是地产建筑业、综合企业和电讯业。（来源：国联民生证券20250917《港股大行情深度观察》）看好AI产业链颠覆性投资机遇，认准全市场费率最低档的恒生科技ETF基金（513260），恒生科技作为港股代表性核心旗舰指数，软硬件兼备，综合覆盖科技各子板块（芯片电子、制造型硬科技等），更全面覆盖中国科技产业链，管理费仅为0.15%，较其他同类ETF显著更低，也是全市场唯一的管理费仅15BP的恒生科技ETF基金！恒生科技ETF基金（513260）还设有场外联接基金（A类：013127；C类：013128）方便7*24申赎。风险提示：基金有风险，投资需谨慎。投资人应当阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等法律文件，了解基金的风险收益特征，特别是特有风险，并根据自身投资目的、投资经验、资产状况等判断是否和自身风险承受能力相适应。基金管理人承诺以诚实信用、谨慎尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利或本金不受损失。本基金属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于单一指数成分股的持有风险，请关注部分指数成分股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险等；以上产品投资于境外证券市场，基金净值会因为所投资证券市场波动等因素产生波动。本基金投资范围包括港股，会面临因投资环境、投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-25 15:21

阿里与英伟达大消息，云计算产业链全面受益！云计算ETF汇添富(159273)大涨超3%再创历史新高！机构：芯片算力+应用服务全栈式布局！

来五年将累计超4万亿美元。通用人工智能AGI带来的智能化革命将进一步升级，为超级人工智能ASI做准备，从学习人到通过自主学习为用户提供辅助工具，最后实现自我迭代。2）预计大模型将是下一代操作系统，而超级AI云是下一代计算机。随着算力的普惠，AI开发者数量会进一步提升，大模型运行于AI云之上，通过MCP连接agent、软件及用户，作为AI时代的OS系统，承载计算资源交易调度的中间层。阿里也在积极推进此前3800亿元AI基础设施建设，并计划追加投资，预计到2032年，阿里云全球数据中心能耗提升10倍。交银国际认为，阿里在芯片算力、应用及服务全栈式布局已经形成，将推动我国AI应用加速落地。（来源：交银国际20250925《云栖大会：从芯片算力到应用服务，阿里AI全栈式布局》）【机构：持续看好NV链景气引领与国产AI创新迭代】中信证券表示，持续看好NV链景气引领与国产AI创新迭代，海外Oracle等需求侧进展不断，OCS等技术创新持续涌现，国内以科技大厂为代表的国产AI算力亦不断创新迭代。北美方面，结合各家厂商定性与定量指引，调整2025年北美四大CSP合计资本开支预测为3836亿美元，同比2024年+52%，预计2026年合计资本开支为4613亿美元，同比2025年+20%。在北美互联网厂商资本开支持续上修的背景下，NVIDIA产业链景气度有望持续，核心供应链厂商如工业富联等将在未来数年持续获得业绩高速增长。国内方面，据阿里巴巴、腾讯等互联网厂商2025年二季度业绩会，互联网公司将持续在人工智能基础设施领域投入。预计国内互联网相关公司2026年Capex投入有望超过5000亿元，AI服务器等直接的算力资源占比有望超过一半；叠加智算中心、运营商等算力需求，预计2026年国内AI服务器市场有望达4200亿元，AI算力芯片市场达3500亿元。下一代国产芯片有望在软件生态、卡间互联等方面快速提升，预计国产芯片渗透率有望大幅提升。技术方面，AI需要高带宽、低延迟、低成本的网络解决方案，OCS在这三方面都比以往的IB、RoCE更强，由于其只反射光束而不需要解析数据包，所以天然延迟低、带宽高，而且OCS设备能够兼容很多代产品，其折旧周期几乎与数据中心本体一样长，从而摊薄了使用成本。未来光通信还将在AI集群继续渗透，依次取代脊交换机、叶交换机，乃至承担卡间互联、片上网络的功能，打开市场空间。预计未来数年中OCS有望逐步普及，整机环节、MEMS反射镜、LCoS反射镜、透镜阵列、光环行器等领域都有公司布局，将带来相应投资机会。（来源：中信证券20250923《持续看好NV链景气引领与国产AI创新迭代》） “算力ETF”哪里找？认准A+H算力龙头全覆盖的云计算ETF汇添富（159273）！一指横跨沪港深，全面布局AI算力驱动下的云计算历史性机遇，“既要”捕捉港股科技龙头的AI发展红利，“又要”踏准算力浪潮下的光模块爆发契机！云计算ETF汇添富（159273）标的指数涵盖硬件设备、云计算服务、IT服务、应用软件、数据中心运营、平台软件等领域，软:硬件比例6:4，指数港股权重超26%！风险提示：基金有风险，投资需谨慎。特此提示投资者关注二级市场交易价格溢价风险，若盲目投资溢价率过高产品，可能遭受重大损失。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。投资有风险，基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽职的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人购买基金时应详细阅读《基金合同》《招募说明书》《基金产品资料概要》等法律文件，了解基金的具体情况。基金管理人的其他基金业绩和其投资人员取得的过往业绩并不预示其未来表现。本基金由汇添富基金管理股份有限公司发行与管理，代销机构不承担产品的投资、兑付和风险管理责任。上述基金属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险承受等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者，客户-产品风险等级匹配规则详见汇添富官网。本基金投资范围包括港股，会面临因投资环境、投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-25 11:41

全线暴涨！阿里抛出重磅利好！

长兼CEO吴泳铭表示，现通用人工智能（AGI）已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能（ASI）。“AI时代，大模型将是下一代操作系统，超级AI云是下一代计算机。目前阿里正积极推进3800亿的AI基础设施建设，阿里云将持续加大投入，迎接超级人工智能时代到来。” 受此利好刺激，阿里巴巴的港股今天大涨9.16%，股价突破至174.0港元。创下2021年8月以来的历史新高时。阿里巴巴的这一系列高调动作，足以释放很多重磅信号。不仅是中国头部大厂的AI基础设施的功能和体系已经非常先进和完整，为加速中下游AI应用的商业化场景落地打下坚实基础，同时宣布加大投入基础设施，也意味着国内的AI基础设施相关产业链，都将因此受益。尤其是这并非国内阿里一家由此举动，其他大厂为了跟上步伐，同样也会做出同类似的决策。对于半导体产业链来说，这无疑是非常巨大的增量市场红利。这好比美国的微软、亚马逊、Meta、谷歌等科技巨头对AI投入天量资本开支，让博通、甲骨文等供应商也享受到了史无前例的泼天订单红利。实际上，近期来，国内的芯片半导体行业就一直频频有利好传来。多款国产AI芯片（或路线图）发布，如将在2026年Q1推出昇腾950PR芯片，2026年Q4推出昇腾950DT，并在2027-2028年各推出一款升级版昇腾芯片，有望巩固芯片国产替代逻辑，带动国产芯片生产需求。海外方面，利好消息也不少。台积电近日宣布，2nm制程价格将上调至少50%，一方面反映了先进制程需求的强劲，另一方面也为全球半导体产业链带来涨价预期；全球存储芯片大厂美光科技周二（23日）也公布了好于预期的2025年第四财季（截至8月28日的三个月）营收和利润，并对当前季度（26财年第一财季）业绩给出了强劲的指引。美光在财报会上特别强调，当前半导体芯片（尤其是HBM芯片）的供需不平衡预计将加剧。CEO Sanjay Mehrotra强调了公司在AI内存市场的战略定位，他表示："未来几年，我们预计将有数万亿美元投资于AI，其中很大一部分将用于内存领域。" 美光的财报数据和表态，无疑凸显了AI 发展对存储芯片的巨大需求已经在井喷式爆发。 02 业绩开始兑现 9月以来，半导体及元件（申万二级行业指数）成为本轮大涨行情中最为亮眼的赛道，该板块涨幅远超大盘，不仅打破市场震荡僵局，更展现出国产半导体产业的强劲爆发力。同时，这轮行情中“龙头领涨、全链扩散”的特征也十分明显。一方面，中芯国际、华虹半导体等晶圆制造龙头，以及北方华创、中微公司等设备厂商股价率先启动，创下阶段性新高；另一方面，行情迅速蔓延至材料（如沪硅产业、安集科技）、设计（如卓胜微、兆易创新）、封装测试（如长电科技、通富微电）等全产业链环节，形成板块性的虹吸效应。这种全面开花的局面，清晰地表明市场对国产半导体产业的认知，已经从过去的“主题炒作”转向了基于基本面的“价值发现”。半导体企业的最新业绩增长数据也表明，国产半导体板块，正从“投入期”迈向“收获期”。从基本面看，半导体企业最新业绩数据为行情背书，印证板块从“投入期” 迈向 “收获期”。此前国产半导体企业多处于研发与产能投入阶段，无法在短时间内兑现出业绩，因此市场对它们的估值也相对谨慎，但近年来，随技术突破、产能释放与下游需求增长，越来越多企业进入业绩释放期。从半年报可见，不少企业营收、净利润双增，部分增速超50%，这既增强投资者信心，也改变了行业估值逻辑。更关键的是，上市公司“合同负债” 与 “在手订单” 数据显示，材料领域，国内晶圆厂为保障供应链安全，加大国产材料采购，相关企业订单充足。一些半导体设备厂商的订单已经排至2026年以后，说明未来1-2年的营收和业绩都将有稳定保障。而这也就为市场对于半导体产业企业的估值支撑也有了更多的底气。 03 结语综合来看，2025年9月以来A股国产半导体板块的亮眼表现，是政策强力引导、技术实质性突破、业绩拐点显现、估值逻辑重构以及流动性环境友好等多重因素共同作用的必然结果。对比美股市场中动辄数万亿美元市值的科技巨头，以及大量近年来涌现出的数千亿级芯片半导体产业链相关公司，中国的科技公司的市值规模依旧显得过于渺小，但这也无疑意味着，中国科技股的未来，还有非常巨大的做大做强潜力。（全文完）

格隆汇09-24 18:31

阿里吴泳铭：AGI只是起点，超级人工智能ASI才是终极目标

铭发表主旨演讲，他认为实现通用人工智能AGI已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能ASI。吴泳铭首次系统阐述了通往ASI的三阶段演进路线：第一阶段：“智能涌现”，AI通过学习海量人类知识具备泛化智能。第二阶段：“自主行动”，AI掌握工具使用和编程能力以“辅助人”，这是行业当前所处的阶段。第三阶段：“自我迭代”，AI通过连接物理世界并实现自学习，最终实现“超越人”。为实现这一目标，吴泳铭明确了阿里云的战略路径。阿里云作为“全栈人工智能服务商”，将通过两大核心路径实施AI战略：第一，通义千问坚定开源开放路线，致力于打造“AI时代的Android”；其二，构建作为“下一代计算机”的超级AI云，为全球提供智能算力网络。为支撑这一宏大愿景，吴泳铭表示，阿里巴巴正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。根据远期规划，为了迎接ASI时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。以下为演讲全文—— 开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的10周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能AGI不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能ASI的到来铺平道路。最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际IMO的金牌。AI Chatbot是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球AI行业的投资总额已经超过4000亿美元，未来5年全球AI的累计投入将超过4万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速AI应用的渗透。实现AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI并非AI发展的终点，而是全新的起点。AI不会止步于AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。 AGI的目标是将人类从80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而ASI作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和"全栈超级工程师"。ASI将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。我们认为，通往ASI之路将经历三个阶段：第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到AI已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了Tool Use能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过Tool Use，AI可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于AI能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。其次，大模型Coding能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的Agent还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让Agent能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的Coding能力。因为Agent可以自主Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型Coding能力是通往AGI的必经之路。未来，自然语言就是AI时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的Agent。你只需要输入母语，告诉AI你的需求，AI就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。未来，也许会有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。随后AI将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素： AI连接了真实世界的全量原始数据目前AI的进步最快的领域是内容创作、数学和Coding领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI可以100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的AI接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。举一个简单的例子，比如一家汽车公司的CEO要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在AI要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天AI有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让AI理解的。所以AI要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让AI学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让AI与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。第二、Self-learning自主学习随着AI渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和agent能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是AI发展的关键时刻。随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着AI技术的演进和各行各业需求爆发，AI也将催生IT产业的巨大变革。我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在OS的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM将会是承载用户、软件与 AI计算资源交互调度的中间层，成为AI时代的OS。来做一些简单的类比：自然语言是AI时代的编程语言，Agent就是新的软件，Context是新的Memory，大模型通过MCP这样的接口，连接各类Tools和Agent类似PC时代的总线接口，Agent之间又通过A2A这样的协议完成多Agent协作类似软件之间的API接口。大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型API的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的OS运行在各种环境之中。正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造AI时代的Android。我们认为在LLM时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索AI应用的无限可能。我们的第二个判断：超级AI 云是下一代的计算机。大模型是运行于 AI Cloud之上新的OS。这个OS可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个Agent，这些Agent 24小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从CPU为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU为核心的 AI 计算。新的AI计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的GPU和CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级AI云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有5-6个超级云计算平台。在这个新时代，AI将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分AI能力将以Token的形式在云计算网络上产生和输送。Token就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的AI云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的AI服务。首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了300多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超6亿次，衍生模型超17万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及Agent快速开发，同时提供AgentBay这样的Agent运行环境、灵码/Qoder等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的AI基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级AI云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。阿里云正在全力打造一台全新的AI超级计算机，它同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的AI云。 AI行业发展的速度远超我们的预期，行业对AI基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的AI行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接ASI时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动AI行业的发展，迎接ASI时代的到来。超级人工智能到来之后，人类和AI会是怎么样的协作关系？未来的AI越来越强，甚至超越人类智能能力的ASI诞生，那我们人类和AI将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和AI是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过Coding这样的工具，让它晚上12个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和AI怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从Vibe Coding到Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的Agent和机器人24小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用100张GPU芯片为我们工作。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗10个小时的时间，获得10小时的结果。未来，AI可以让我们10小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！

金融界09-24 11:30

阿里云栖大会明日开幕，科创半导体ETF鹏华(589020)逆市涨1.2%

国投证券指出，2025云栖大会将围绕AGI举办超过110场聚合话题专场，提供AI超级交易市场，还将举行具身智能运动会及AI时代的飞天音乐节，有望提振终端需求。国内互联网大厂逐步适配国产芯片，资本开支有望持续增长，为国内算力产业带来需求支撑。截至2025年9月23日 10:47，上证科创板半导体材料设备主题指数(950125)上涨0.94%，成分股华峰测控(688200)上涨7.00%，京仪装备(688652)上涨4.70%，沪硅产业(688126)上涨4.64%，拓荆科技(688072)上涨3.51%，华海清科(688120)上涨3.14%。科创半导体ETF鹏华(589020)上涨0.38%，最新价报1.07元。科创半导体ETF鹏华紧密跟踪上证科创板半导体材料设备主题指数，上证科创板半导体材料设备主题指数选取科创板内业务涉及半导体材料和半导体设备等领域的上市公司证券作为指数样本，以反映科创板半导体材料和设备上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年8月29日，上证科创板半导体材料设备主题指数(950125)前十大权重股分别为华海清科(688120)、中微公司(688012)、沪硅产业(688126)、拓荆科技(688072)、中科飞测(688361)、安集科技(688019)、芯源微(688037)、华峰测控(688200)、盛美上海(688082)、天岳先进(688234)，前十大权重股合计占比71.5%。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-23 11:10

阿里云栖大会开幕在即，恒生科技指数ETF(159742)连续4日“吸金”合计3.37亿元，机构：科技板块或依然处在布局区

国投证券指出，2025云栖大会将围绕AGI举办超过110场聚合话题专场，提供AI超级交易市场，还将举行具身智能运动会及AI时代的飞天音乐节，有望提振终端需求。国内互联网大厂逐步适配国产芯片，资本开支有望持续增长，为国内算力产业带来需求支撑。华泰证券研报称，得益于国内AI进展的再加速，近期港股科技股快速反弹。恒生科技和恒生港股通科技指数从7月低点累计上涨近20%。华泰证券此前就提出科技将引领港股第三次重估，一方面负面的因素如外卖大战等预期基本计入，另一方面AI模型、芯片采购和资本开支有望提速。展望来看，在美联储新一轮宽松周期开启、互联网及科技新一轮进展等启动下，港股情绪或仍有进一步改善空间，科技板块或依然处在布局区。规模方面，恒生科技指数ETF最新规模达41.52亿元，创近1年新高。份额方面，恒生科技指数ETF最新份额达48.48亿份，创近1年新高。从资金净流入方面来看，恒生科技指数ETF近4天获得连续资金净流入，最高单日获得2.30亿元净流入，合计“吸金”3.37亿元，日均净流入达8417.03万元。恒生科技指数ETF紧密跟踪恒生科技指数，恒生科技指数代表经筛选后最大30间与科技主题高度相关的香港上市公司。以上产品风险等级为：中高（此为管理人评级，具体销售以各代销机构评级为准）风险提示：基金不同于银行储蓄和债券等固定收益预期的金融工具，不同类型的基金风险收益情况不同，投资人既可能分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。基金的过往业绩并不预示其未来表现。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎决策并自行承担风险，不应采信不符合法律法规要求的销售行为及违规宣传推介材料。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-22 11:01

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