在谷歌于 I/O 大会上发布个人 AI Agent Gemini Spark 后不久，阿里云在北京时间杭州举办的年度峰会上，以一场别开生面的技术革新，回应了全球云服务领域的这一新趋势。不同于谷歌聚焦单一 Agent 的发布，阿里云此次选择了一条更为宏大的路径——将整个云服务体系按照 Agent 的需求进行全面重构，推出了名为 Agentic Cloud 的全新架构。
阿里云此次的技术革新，从底层到顶层构建了一个四层架构，旨在让 Agent 成为云服务中的核心角色。最底层是阿里自研的平头哥芯片，包括真武 AI 芯片等，这些芯片为大规模模型训练和 Agent 任务编排提供了强大的计算支持。阿里云宣布，真武 AI 芯片累计出货量已达 56 万片，广泛应用于 20 多个行业，覆盖超过 400 个客户，显示出其在 AI 芯片领域的深厚积累。
倒数第二层是专为 Agent 设计的云能力，这一层是阿里云技术栈重构的关键。阿里云将传统云服务的“资源调度”转变为 Agent 所需的“任务调度”，推出了一系列针对短生命周期、高并发、需要工具调用的任务设计的新组件。这些组件包括任务级运行环境隔离、多 Agent 编排、任务级身份鉴权以及多模态记忆存储等，为 Agent 的高效运行提供了坚实保障。
中间层是千问大模型，这是阿里云技术栈中的“智慧大脑”。在峰会上发布的 Qwen3.7-Max 模型，在 Arena 全球大模型盲测中表现优异，与 GPT、Claude、Gemini 等国际顶尖模型同处第一梯队。同时，千问开源模型在 Hugging Face 上的衍生模型数量突破 20 万个，下载量超过 10 亿次，全球开源模型采用率高达 53%，显示出其在开源生态中的强大影响力。
最上层是模型推理平台百炼，这是阿里云为 Agent 经济量身定制的关键组件。百炼平台通过冷启动降低 90% 以上、每分钟拉起 10000 个 Pod、SLA 4 个 9 等特性，有效解决了 Agent 工作负载中的弹性、成本和效果难题。百炼还提供了多种计费形态，以适应不同特征的 Agent 工作负载，进一步降低了企业使用 Agent 的成本门槛。
除了技术栈的重构，阿里云还宣布了 12 条产品线、56 款产品的全面“Skill 化”。这意味着，过去需要开发者通过文档、代码和 API 调用的云产品，现在可以被封装成 Skill，供 Agent 直接调用。这一变革不仅简化了开发者使用云产品的流程，更让云产品的体验被 Agent 化，实现了任务级、交互式的对话，像给下属布置任务一样简单。
为了配合技术栈的重构，阿里云还推出了全新的官网——千问云。这个官网与传统的云厂商门户截然不同，它更加简洁、直观，主体功能聚焦于选模型、对比模型和用模型。千问云将 200 多款主流模型的 API 摆在最显眼的位置，模型的核心服务被打包成 Skills 和 CLI，供 Agent 直接调用。这一变革标志着阿里云正式承认，云的用户已经不再只是人类开发者，Agent 正成为云服务的新客户。
技术栈的重构只是阿里云变革的一部分，商业模型的重构同样重要。阿里云销售端已经发生了显著变化，考核指标从关注 GPU 销量和客户迁移上云数量，转变为关注付费 Token 的企业客户数和 Agent 自主完成闭环工作的比例。同时，阿里云还成立了专注 MaaS 产品的销售团队，与原有云销售团队形成互补，共同开拓新市场。阿里云还在探索从按 Token 收费向按结果付费的定价模式转变，这一变革将进一步降低企业使用 Agent 的门槛，推动 Agent 技术的广泛应用。
