AGI 只是起点，ASI 才是终极目标：解读吴泳铭在云栖大会的“长线炸弹”

高效码农

13 小时前

“AGI 只是起点，ASI 才是终极目标。”
——阿里云 CEO 吴泳铭，云栖大会开场演讲

一年一度的 云栖大会，向来是观察国内云计算与人工智能方向的风向标。
今年，阿里云 CEO 吴泳铭的开场，就直接扔出了一个“长线炸弹”：“AGI 只是起点，ASI 才是终极目标。”

这句话，几乎瞬间把现场的氛围拉到了“未来科幻片”的现场。但如果我们冷静拆解，会发现他讲的不只是未来幻想，而是阿里云在 AI 战略上的一次 全盘声明。

本文将从技术、产业、用户三个角度，带你读懂这场演讲的深意：

一、为什么说 AGI 只是起点？

很多朋友第一反应可能是：

“等等，AGI（通用人工智能）不是已经够科幻了吗？怎么还只是起点？”

我们先用最简单的比喻来理解：

AGI 就像会读书写字的孩子，懂很多知识，也能举一反三。
ASI（超级人工智能） 则像真正的成年人——不仅能学习，还能自我反思、自我改进，甚至做出比人类更快、更优的决策。

吴泳铭提出的“三阶段进化路径”，其实就是从 “聪明 → 会做事 → 会进化” 的完整演化过程。

二、AI 的三阶段进化路线

1. 智能涌现（Emergence）

这是当前大模型所处的阶段。特点是：

能够生成语言、代码、图像
会回答问题、写论文、写代码
但 缺少“后果感知”：模型说错了话，也不会知道哪里错

用户常见问题：

“为什么 ChatGPT 有时候一本正经胡说八道？”
因为它停留在“模式识别”阶段，只会复读概率最高的结果，没有真实世界的反馈机制。

2. 自主行动（Autonomous Action）

吴泳铭特别强调，这一阶段的关键是：

Tool Use（会用工具）
Coding（会写代码）
Agent（能自我调度）

问题在于：

模型能调用工具，但不会判断工具是否合适
模型能写代码，但缺乏“执行后果”的感知

比如，一个 AI Agent 可以调用搜索引擎获取数据，但它不会思考：“这些数据可靠么？会不会误导我的决策？”

这就是为什么很多 Agent 平台（比如 AutoGPT、LangChain agent）虽然热闹，但真正落地却“一言难尽”。

吴泳铭有一句话点到了核心：

“未来，自然语言就是 AI 时代的源代码。”

要让自然语言真的成为“源代码”，AI 必须具备：

自我调试（Debugging）
任务分解与规划
动态调整工具调用

3. 自我迭代（Self-Iteration）

这是从 AGI → ASI 的关键跨越。

吴泳铭的定义是：

“连接原始数据 + 自主学习。”

换句话说，AI 不再依赖人类“喂饭”，而是自己感知世界、自己训练自己。

现在的大模型训练：人类先清洗好数据 → 模型学习 → 人类再微调
真正的 ASI：AI 直接面对原始世界的混乱数据，并通过 试错+反馈 完成自我优化

举个例子：
如果 AI 可以直接接入汽车的所有传感器数据，它就能自己研发出下一代汽车设计，而不需要人类工程师开 100 次头脑风暴。

三、从 AGI 到 ASI：本质区别

特征	AGI	ASI
数据来源	人类整理后的数据	原始数据，实时感知
学习方式	依赖人类监督	自主学习，自我反馈
能力边界	模拟人类智能	超越人类智能
典型应用	写作、编程、问答	工程设计、医学诊断、组织管理

可以看到，AGI 是人类经验的搬运工，ASI 是自我进化的创新者。

这也是为什么很多人担心：

医生、工程师、产品经理会不会被替代？
当 AI 会自我修正规则时，人类还有没有必要性？

四、阿里云的战略布局：AI 操作系统 + Token 电网

吴泳铭的另一个高能观点是：

“阿里云在按操作系统的方式做 AI。”

这意味着：

OpenAI、Anthropic 还在强调“模型智能”
阿里已经在规划 “系统调度 + 电网级布局”

具体来说：

超级 AI 云：像操作系统一样调度模型、算力和工具
Token 是未来的电：
- 现在我们在讨论 token 成本、推理速度
- 阿里已经在考虑如何构建 “token 电网”
- 在未来，每个 AI Agent 的生存，就像人类依赖电一样，依赖 token

类比图：

人类社会	AI 时代
工资	Token 配额
电网	算力网络
IDE/工具	AI Runtime

未来，可能每个人都会有几十个 Agent，在后台 24 小时为你工作，而它们的“食物”就是 token。

五、技术与产业挑战

工程难题

工具选择困难：Agent 调用工具却不知道哪个最好
缺少因果感知：执行任务没有“后果意识”

数据与反馈问题

没有真实代价 → 模型无法迭代
缺少原始数据接入 → AI 永远停留在沙盒

Token 成本与算力

Token 作为“电力”资源，需要建立高效的调度系统
算力如何像电网一样被分配，是新的系统工程

六、未来展望：两类 AI 产品

吴泳铭提到，现在的 AI 产品大致分为两类：

人类经验的搬运自动化
- 比如写总结、写报告、自动化客服
- 本质上是“更快的复读机”
AI 自己写规则、修正流程的系统
- 能自主学习、持续优化
- 真正具备“破局力”

真正能改变游戏规则的，是第二类。

七、FAQ 常见问题解答

Q1：为什么阿里云要强调 ASI，而不是停留在 AGI？
A1：因为 AGI 更多是“人类经验自动化”，竞争壁垒不高；而 ASI 才是“自我进化的系统”，能形成长期优势。

Q2：自然语言为什么会成为“AI 时代的源代码”？
A2：因为未来的编程不是写死的指令，而是用人类语言描述目标，AI 自己生成实现路径。

Q3：普通开发者会被淘汰吗？
A3：不会立刻被淘汰，但角色会从“代码工人”变成“AI 教练”，负责定义目标、监督执行。

Q4：Token 电网会如何影响我们的生活？
A4：就像电费一样，未来你可能需要为每个 Agent 的运行支付 Token 成本，这将成为新的基础设施。

八、结语：面对 ASI 时代，我们该怎么办？

回顾吴泳铭的演讲，可以得出三个启示：

AGI 并不是终点，而是一个中间站
ASI 的关键在于自我迭代，这需要系统级的设计与反馈机制
未来的竞争不在模型大小，而在系统架构与资源调度

作为开发者、产品经理、甚至普通用户，我们需要思考的不是 “AI 会不会替代我”，而是：

我能不能利用 AI 来重构流程？
我能不能让 AI 自己学会改进？
我如何在“AI Runtime”中找到自己的角色？