Конференция Юньци 2026: когда ИИ начинает «работать в команде»

От чипов и моделей до облака, от агентов до сверхиндивидуумов — общая мобилизация отрасли под девизом «Интеллект — в практику»

Сентябрьский Ханчжоу вновь оказался в центре внимания мирового технологического сообщества. Конференция Юньци 2026 проходила с 22 по 24 сентября в Международном выставочном центре Ханчжоу, а в городке Юньци был организован второй зал. В отличие от предыдущих лет, многие из тех, кто пришел на площадку, были не просто зрителями, слушающими доклады и осматривающими стенды. Многие привели с собой собственных агентов. Это небольшое изменение отражает глубокий сдвиг, происходящий на конференции Юньци и во всей индустрии ИИ: ИИ перестает быть лишь объектом демонстрации и обсуждения. Он становится «цифровым коллегой» рядом с участниками, разработчиками и предприятиями.

В этом году конференция Юньци выбрала темой «Интеллект — в практику». Эта тема не абстрактна. Она пронизывала главный форум, выставочные зоны, тематические сессии и промышленные встречи практически повсюду. От вычислительной инфраструктуры до возможностей моделей, от агентных платформ до воплощенных ИИ-роботов, от рабочих мест для электронной коммерции до автомобильных кокпитов — конференция пыталась ответить на все более насущный вопрос: после того как большие модели прошли этап «умеют разговаривать», как им по-настоящему войти в отрасли, работать для людей, сотрудничать с людьми и создавать измеримую ценность?

Конференция «исторического масштаба»

По масштабу конференция Юньци 2026 установила несколько рекордов. Количество выставочных павильонов выросло с трех до четырех, число тематических сессий увеличилось до 140, количество компаний-участниц выросло с более чем 500 до более чем 1000, общая выставочная площадь превысила 50 000 квадратных метров, а на сцену вышли более 2000 докладчиков. По числу участников, выставочной площади и широте тем это была крупнейшая конференция Юньци в истории.

За этим ростом стоит смещение центра тяжести индустрии ИИ. Раньше повестка конференции Юньци вращалась вокруг облачных вычислений, больших данных и интернета вещей. Затем абсолютным главным героем стали большие модели. В этом году ключевыми словами стали «внедрение», «агенты» и «совместное создание отраслей». Новый павильон промышленного сотворчества сосредоточился на практическом внедрении и стал главным драйвером роста как числа участников, так и выставочной площади. Здесь показывали уже не только параметры моделей из лабораторий, но и реальные сценарии для производства, розничной торговли, логистики, финансов, медицины, образования и других отраслей.

В этом году конференция также впервые ввела нативный агентный формат участия. Каждый участник мог привести своего агента на площадку, получить специальную цифровую идентичность, в реальном времени читать программу и получать интеллектуальные рекомендации на основе предпочтений. Так конференция Юньци стала первым в мире технологическим событием формата Agent Native. Участникам больше не нужно было вручную отбирать огромную программу. Агент мог автоматически планировать маршрут на основе интересов, профессии и прошлого поведения, заранее бронировать выставочный опыт, систематизировать заметки со встреч и даже формировать списки для деловых контактов. Этот опыт сам по себе стал живой демонстрацией принципа «Интеллект — в практику».

Три краеугольных камня: чипы, модели, облако

Генеральный директор Alibaba Group Эдди У на главном форуме выдвинул тезис: машины становятся главной силой мышления, а интеллект превращается в масштабируемый товар. Он отметил, что в будущем общий объем машинного мышления превысит человеческий более чем в 1000 раз, тогда как сегодня этот показатель составляет менее 3%. За этой цифрой стоит целая промышленная конфигурация — от чипов до моделей и облака.

Эдди У четко заявил, что ИИ-модели, ИИ-чипы и ИИ-облако являются тремя краеугольными камнями эпохи машинного интеллекта, и Alibaba будет решительно инвестировать в эти три инфраструктурных направления. В этом году конференция сосредоточенно показала последние достижения вокруг трех краеугольных камней и направила четкий сигнал: конкуренция в ИИ — это уже не конкуренция отдельных моделей, а конкуренция возможностей полного стека.

На стороне чипов вычислительная основа продолжает укрепляться. T-Head, подразделение Alibaba, представила отечественный ИИ-чип Zhenwu V900. Его вычислительная мощность в три раза выше, чем у предыдущего поколения M890, он оснащен 216 ГБ памяти, а межчиповая пропускная способность достигает 1200 ГБ/с. Один кластер может масштабироваться до 500 тыс. ускорителей, серийное производство запланировано на первый квартал 2027 года. Для обучения и инференса больших моделей объем памяти, пропускная способность межсоединений и масштаб кластера определяют, можно ли поддерживать более крупные параметры, более длинный контекст и задачи с высокой параллельностью. Выпуск Zhenwu V900 означает, что отечественные ИИ-чипы переходят от «доступных» к «удобным в использовании», особенно в сверхмасштабных кластерных сценариях, где способность к межсоединениям часто важнее пиковой мощности одной карты.

T-Head также впервые обнародовала дорожную карту серверных CPU Yitian. В 2027 году будут выпущены два поколения — Yitian 720 и 730. В будущем Yitian 750 будет поддерживать прямое соединение с ИИ-чипом Zhenwu через собственную шину ICN, что еще больше повысит эффективность взаимодействия CPU и ИИ-чипа. Смысл этой дорожной карты в том, что облачные провайдеры больше не просто закупают универсальные чипы для построения вычислительной мощности. Через собственные CPU, ИИ-чипы и шины соединения они строят более тесную систему программно-аппаратной синергии. CPU отвечает за общее планирование, предварительную обработку данных и часть задач инференса, а ИИ-чип — за крупномасштабные матричные вычисления. Эффективность передачи данных между ними напрямую влияет на коэффициент использования и стоимость всего кластера.

На стороне моделей команда Qwen добилась существенного прогресса в рекурсивном самосовершенствовании. Рекурсивное самосовершенствование означает, что модель может генерировать обучающие данные, оценивать результаты, выявлять проблемы и продолжать итерации на этой основе, формируя цикл «самоэволюции». Qwen3.8-Max более месяца продолжала итерации при полном «нулевом участии» человека, завершив 33 эффективных раунда. Ее оценка на Artificial Analysis выросла с 40 до 45 баллов, что поставило ее в один первый эшелон с сильнейшими моделями Claude и GPT. Этот прогресс привлекает внимание не только ростом оценки, но и крайне низким участием человека в процессе итераций. Это показывает, что модели приобретают определенную способность к автономной оптимизации.

Qwen3.8-Flash заранее открыла архитектуру следующего поколения больших моделей Qwen, снизив стоимость обучения почти на 90%. Qwen4 на новой архитектуре уже обучается, а Qwen4.5 и Qwen5 расширятся до масштаба от 5 до 10 трлн параметров. Сейчас Alibaba открыла более 460 больших моделей Qwen, число загрузок превысило 3 млрд, а количество производных моделей — более 300 тыс., что закрепляет за ней статус крупнейшего в мире семейства открытых моделей. Эффект экосистемного маховика от стратегии открытого исходного кода становится все заметнее: чем больше разработчиков, тем богаче сценарии применения, тем больше данных обратной связи, тем быстрее итерации модели и тем больше разработчиков она привлекает. Для множества малых и средних предприятий и предпринимателей открытые модели значительно снизили порог входа в ИИ-приложения и сделали тенденцию «модель как платформа» более очевидной.

На стороне облака Alibaba Cloud представила серию новых продуктов, включая AgentCore, Agent Sandbox и высокопроизводительное хранилище нового поколения CPFS. CPFS достигла пропускной способности порядка 100 ТБ/с, увеличила одну файловую систему до 100 ПиБ и снизила стоимость ИИ-хранения до 69%. Эластичный запуск модели сократился с 1200 до 70 секунд, задержка первого токена снизилась на 38%, а стоимость Prompt Caching экономится до 95%. Эти показатели выглядят техническими деталями, но напрямую определяют пользовательский опыт и коммерческую жизнеспособность ИИ-приложений. Медленный запуск модели, высокая задержка первого токена и дорогой кэш делают агента в реальном бизнесе медлительным и дорогим. Через оптимизацию хранения, планирования, кэширования и песочниц Alibaba Cloud пытается превратить агентов из «демонстрационных продуктов» в «производственные инструменты».

Эдди У объявил, что Alibaba вместе с партнерами будет вкладывать все силы в ИИ-инфраструктуру, а цель — к 2032 году превысить 20 ГВт глобальных дата-центров, которыми управляет Alibaba Cloud. Что означает 20 ГВт? Это огромные инвестиции в электроэнергию, землю, серверы и сети, а также означает, что ИИ-облако станет инфраструктурой социального уровня, подобной энергосетям и транспортным сетям. В будущем конкуренция между облачными провайдерами будет не только конкуренцией возможностей моделей, но и конкуренцией в энергии, цепочках поставок, размещении дата-центров и глобальных сервисных возможностях.

ИИ, который «умеет работать», вытесняет ИИ, который «умеет болтать»

Если главный форум первого дня рисовал картину эпохи машинного интеллекта, то сцены в выставочных залах вернули тему в настоящее. В павильоне «Созидание» в этом году было 11 тематических зон, охватывающих 17 профессиональных ролей и объединяющих более 200 напрямую переиспользуемых Skill, наборов и шаблонов. Skill можно понимать как модуль навыков, который может вызывать агент. Наборы и шаблоны позволяют разработчикам не строить все с нуля, а собирать бизнес-ассистентов как из кубиков. Такой подход — «навыки» и «модульность» — переводит ИИ-приложения от кастомизированных проектов к масштабируемому тиражированию.

Qwen Office представила на месте новейший аппаратный продукт с ИИ-агентом. Пользователь может поручать задачи голосом или включить запись и транскрипцию на устройстве, после чего агент понимает, обрабатывает и генерирует контент. Это уже не просто голосовой ассистент, а скорее портативное рабочее место: автоматически записывает во время встреч, после встречи систематизирует протокол, извлекает задачи, генерирует письма и даже вызывает другие инструменты в зависимости от контекста. Появление аппаратных форм означает, что агенты ищут более естественные точки входа. Смартфоны, наушники, очки, диктофоны и настольные устройства могут стать носителями агентов.

Глобальная платформа для электронной коммерции с ИИ Accio, принадлежащая Alibaba, привезла на площадку реальные задачи электронной коммерции. От подбора товаров и исследования рынка до дизайна карточек товара и анализа рекламных потоков — одна платформа позволяет выполнить операции по всей цепочке. Для малых и средних продавцов работа, которая раньше требовала взаимодействия операционистов, дизайнеров, специалистов по закупке рекламы и аналитиков данных, теперь может выполняться одним-двумя людьми или даже одним человеком при поддержке ИИ. Это не просто повышение эффективности, а изменение организационной формы.

Один из заметных сигналов — подъем «сверхиндивидуума». Конференция специально организовала операционный зал сверхиндивидуумов. Опираясь на большие модели, агентов, облачные сервисы и другие инструменты, один человек может замкнуть полный бизнес-цикл: разработку продукта, дизайн, маркетинг и клиентскую поддержку, реализуя принцип «один человек — целая армия». Раньше для запуска бизнеса нужны были команда, капитал и относительно длительный стартовый период. Теперь человек с отраслевыми знаниями и хорошим владением ИИ-инструментами может быстро проверить идею, собрать продукт и выйти к клиентам. ИИ не уничтожил рабочие места, но он переопределяет границы должностей и заставляет организации пересматривать способы взаимодействия.

В промышленном павильоне воплощенные ИИ-роботы демонстрировали сборку в имитации цеховой среды. Гуманоидные роботы Unitree устроили боксерский турнир, а первый в мире трансформируемый робот свободно переключался между двуногим и четвероногим состоянием. BYD показала автомобиль с ИИ-суперагентом Didixia. Одного пробуждения достаточно, чтобы агент управлял мультимедийной системой автомобиля, заказывал еду и бронировал отели. Автомобиль перестает быть просто средством передвижения и становится мобильным интеллектуальным пространством. Роботы перестают быть только исполнителями на выставочных стендах и начинают входить на заводы, в логистику, инспекцию и домашние услуги.

Все эти демонстрации указывают на общую тенденцию: ИИ движется от «может генерировать» к «может выдавать результат». Сгенерировать текст, изображение или видео — лишь первый шаг. По-настоящему ценно понимать задачу, разбивать ее на шаги, вызывать инструменты, выполнять операции, проверять результаты и перепланировать при неудаче. Это принципиальное отличие агента от чат-бота. Чат-бот ждет вопроса. Агент активно работает. Чат-бот дает ответ. Агент выдает результат.

Промышленное внедрение: от демонстрации к производству

Оживление на конференции Юньци в конечном счете должно вернуться к промышленной эффективности. Новый павильон промышленного сотворчества важен именно потому, что возвращает ИИ из технологического нарратива на бизнес-передовую. Производственные компании заботят выход годных, планирование производства, энергопотребление и обслуживание оборудования. Розничные компании — запасы, конверсия, жалобы клиентов и повторные покупки. Финансовые организации — управление рисками, комплаенс, инвестиционные исследования и клиентская поддержка. Медицинские учреждения — помощь в диагностике, контроль качества медицинских записей и эффективность исследований. У разных отраслей разные болевые точки, и способы внедрения ИИ тоже完全不同.

В производственных сценариях воплощенные ИИ-роботы и системы визуального контроля пытаются заменить повторяющийся труд и опасные операции. Большие модели могут читать руководства по оборудованию, записи об обслуживании и данные датчиков, помогая инженерам быстро находить неисправности. Агенты могут координировать несколько роботов для перемещения материалов, сборки и проверки. В розничных сценариях ИИ-рабочее место может автоматически генерировать материалы для товаров, анализировать цены конкурентов, оптимизировать рекламные стратегии и корректировать бюджет по данным в реальном времени. В финансовых сценариях агенты могут помогать аналитикам систематизировать объявления, готовить резюме и отслеживать общественное мнение, но окончательные решения по-прежнему требуют проверки человеком.

Сложность промышленного внедрения никогда не сводилась только к возможностям модели. Доступны ли данные, отлажены ли процессы, четки ли права, объяснимы ли результаты, разумны ли затраты и отдача — все это ключевые факторы успеха проекта. Многие тематические сессии на конференции Юньци обсуждали именно эти вопросы: как внедрить отраслевые знания в модели, как построить корпоративную базу знаний, как дать агенту безопасный доступ к внутренним системам и как оценить ROI ИИ-проектов. В этих темах нет броских концепций, но именно они определяют, сможет ли ИИ по-настоящему войти в производственные системы.

Безопасность, управление и открытый исходный код: спокойные размышления за оживлением

За пределами шумных выставочных зон и эмоциональных докладов на конференции Юньци этого года было немало спокойных дискуссий. Когда агенты начинают обладать памятью, способностью вызывать инструменты и определенной автономностью, вопросы безопасности и управления становятся сложнее. Если агент может читать почту, работать с базами данных и вызывать платежные интерфейсы, то его аутентификация, границы прав, аудит действий и откат при сбое становятся критически важными. Появление таких продуктов, как Agent Sandbox, как раз и направлено на запуск агентов в изолированной среде для предотвращения ошибочных действий и злонамеренных вызовов.

Спор между открытым и закрытым исходным кодом также продолжается. Семейство Qwen придерживается открытого исходного кода, что принесло огромную экосистему разработчиков. Но открытость означает и более быстрое распространение возможностей моделей, а выравнивание безопасности и предотвращение злоупотреблений становятся сложнее. Как найти баланс между открытыми инновациями и управлением рисками — вопрос, с которым должна столкнуться отрасль. Одновременно протоколы сотрудничества между агентами, стандарты вызова инструментов, управление идентификацией и правами становятся новыми инфраструктурными темами. В будущем способность агентов разных производителей «работать в одной команде» может оказаться важнее, чем сила отдельного агента.

Энергопотребление — также неизбежная тема. Цель по дата-центрам в 20 ГВт означает огромный спрос на электроэнергию. Зеленая энергия, жидкостное охлаждение, энергоэффективность чипов и оптимизация планирования вычислений будут влиять на долгосрочную стоимость ИИ-облака. Конкуренция в ИИ в конечном счете — это не только конкуренция алгоритмов и чипов, но и конкуренция энергии и инженерных возможностей.

Реакция рынка

Рынок капитала положительно отреагировал на конференцию Юньци этого года. Goldman Sachs сохранил прогноз роста выручки Alibaba Cloud выше консенсуса рынка, ожидая роста год к году на 53%, 55% и 55% соответственно с квартала сентября 2026 года по квартал марта 2027 года. UBS оценивает, что к 2032 году внешняя выручка Alibaba Cloud может достигнуть около 170 млрд долларов, что соответствует среднегодовому темпу роста около 40%. Расчеты Citi близки: 20 ГВт могут соответствовать около 160 млрд долларов внешней выручки облака. Morgan Stanley сохраняет рейтинг Alibaba «на уровне выше рынка» и целевую цену 180 долларов, включая компанию в список фаворитов, и считает, что более 20 ГВт глобальных облачных мощностей к 2032 году могут обеспечить путь к потенциалу выручки около 240 млрд долларов.

Слишком ли оптимистичны эти прогнозы, покажет время. Но логика рынка капитала понятна: если ИИ станет новой инфраструктурой производительности, то вычислительная мощность, модели и облачные сервисы будут иметь долгосрочный и стабильный спрос, как вода, электричество и уголь. Alibaba Cloud одновременно обладает чипами, моделями, облачной платформой и богатыми бизнес-сценариями, и эта полноценная стековая конфигурация дает ей определенное преимущество в конкуренции. Конечно, есть и риски: огромные капитальные затраты, длительный срок окупаемости, неопределенность поставок чипов, возможная коммодитизация модельных возможностей, растущая международная конкуренция. Конференция Юньци показывает направление, но настоящее испытание начнется после нее.

Заключение: «Интеллект — в практику» — это только начало

От инженерных прорывов в вычислительной инфраструктуре до автономной эволюции больших моделей, а затем до носимых устройств и рабочих мест сверхиндивидуумов, укореняющихся в реальных сценариях, конференция Юньци этого года обрисовала четкий промышленный путь. ИИ движется от «может генерировать» к «может выдавать результат». Он больше не ограничивается конкуренцией параметров алгоритмов, а уходит корнями вниз — в отраслевые сценарии, и тянется вверх — к полноценной стековой синергии вычислительной основы.

Слова «Интеллект — в практику» — это и ответ на бум больших моделей последних лет, и суждение о будущей промышленной конкуренции. Какой бы сильной ни была модель, если она не помогает предприятию снижать затраты и повышать эффективность и не выполняет реальные задачи для человека, она остается лишь дорогой игрушкой. Каким бы умным ни был агент, если он не может безопасно, надежно и масштабно работать в команде, он не станет частью производственной системы.

Конференция Юньци 2026 показывает, что ИИ уже начал «работать в команде»: чипы объединяются с моделями, облако — с агентами, машины — с роботами, люди — с цифровыми коллегами. Следующий вопрос уже не «может ли ИИ это сделать», а «с какой низкой стоимостью, с какой высокой надежностью и с какой скоростью ИИ может это сделать». Эта общая мобилизация отрасли, начавшаяся в Ханчжоу, только открывает занавес.