Alibaba Susun Strategi AI Full-Stack, dari Chip hingga Cloud

Alibaba mengungkap peta jalan strategi kecerdasan buatan (AI) full-stack yang mencakup seluruh rantai teknologi, mulai dari chip, infrastruktur cloud, model AI, hingga agen AI. Strategi tersebut diumumkan dalam konferensi teknologi tahunan Alibaba Cloud, Apsara Conference 2026.

Dalam konferensi bertema Intelligence Goes Beyond, Alibaba memperkenalkan sejumlah inovasi, termasuk pengembangan model Qwen generasi berikutnya, model multimodal, chip AI Zhenwu V900, CPU Yitian, infrastruktur agentic cloud, serta platform agen AI untuk perangkat smartphone.

Ketua Alibaba Group Joe Tsai mengatakan AI terus memperluas kemampuan teknologi dan berpotensi meningkatkan produktivitas di berbagai industri.

"AI memiliki potensi pengembangan yang sangat besar. Teknologi ini dapat diterapkan dan dikembangkan dalam berbagai skenario nyata, sekaligus meningkatkan produktivitas di ribuan industri," ujar Joe Tsai.

Sementara itu, CEO Alibaba Group Eddie Wu mengatakan kemampuan Machine Thinking saat ini masih kurang dari 3% dibandingkan keseluruhan aktivitas berpikir manusia. Menurutnya, perkembangan AI masih memiliki ruang pertumbuhan yang sangat besar.

Sejalan dengan ambisi tersebut, Alibaba menargetkan kapasitas pusat data global yang dioperasikan Alibaba Cloud melampaui 20 gigawatt (GW) pada 2032 untuk memenuhi kebutuhan komputasi AI yang terus meningkat.

Qwen 4 Sedang Dilatih

Alibaba mengungkapkan bahwa model AI generasi berikutnya, Qwen 4, saat ini sedang dalam tahap pelatihan. Perusahaan juga menyiapkan roadmap Qwen 4.5 dan Qwen 5 yang diproyeksikan memiliki skala hingga 5 triliun sampai 10 triliun parameter.

Alibaba turut memaparkan kemajuan teknologi Recursive Self-Improvement (RSI), yang memungkinkan model AI meningkatkan kemampuannya melalui proses eksperimen dan evaluasi secara berulang.

Dalam pengujian otomatis selama lebih dari satu bulan, Qwen3.8-Max menyelesaikan 33 siklus peningkatan. Proses tersebut mencakup perancangan alur kerja, validasi data, eksperimen, hingga diagnosis kesalahan. Setelah menjalani optimalisasi pelatihan dan post-training, skor Qwen3.8-Max dalam Artificial Analysis meningkat dari 40 menjadi 45.

Alibaba juga menguji AI untuk membantu merancang chip. Dalam eksperimen selama lebih dari 60 jam, model melakukan lebih dari 10.000 pemanggilan alat Electronic Design Automation (EDA). Hasilnya, luas area chip dapat dikurangi hingga 42% tanpa mengurangi kinerja.

Model Multimodal Qwen Makin Lengkap

Alibaba juga memperbarui keluarga model multimodal yang mencakup kemampuan suara, audio, dan visual.

Salah satunya adalah Qwen3.8-LiveTranslate, model penerjemahan simultan yang dirancang untuk meningkatkan ketepatan dan kelancaran terjemahan. Latensinya diklaim turun hampir 20%, dari 2,8 detik menjadi 2,3 detik.

Alibaba juga memperkenalkan Qwen-Audio-3.1-TTS-Next. Model ini dapat menghasilkan lanskap suara sinematik dari sebuah naskah teks dengan menggabungkan dialog dan suara latar secara bersamaan. Teknologi tersebut ditujukan untuk kebutuhan buku audio, film, televisi, podcast, dan gim.

Rangkaian model suara juga mencakup Qwen-Audio-3.1-ASR untuk mengubah ucapan menjadi teks, Qwen-Audio-3.1-TTS untuk menghasilkan suara dari teks, serta Qwen-Audio-3.1-Realtime untuk interaksi suara secara langsung.

Di bidang gambar, Alibaba berencana meluncurkan Qwen-Image 3.1 pada akhir 2026. Model ini ditujukan untuk desain kreatif dan pemasaran e-commerce, termasuk pembuatan gambar dengan latar transparan dan penyuntingan gambar.

Alibaba Token Hub juga memperkenalkan kerangka evaluasi enam tingkat untuk mengukur kemampuan World Model. Platform Happyworld Arena diluncurkan untuk melakukan pengujian pada pembuatan video, embodied AI, dan rekonstruksi ruang tiga dimensi.

Qwen Intelligence Bawa Agen AI ke Ponsel

Alibaba turut memperkenalkan Qwen Intelligence, solusi agentic AI full-stack yang dirancang untuk smartphone.

Platform ini memungkinkan produsen ponsel mengintegrasikan agen AI berbasis Qwen ke perangkat mereka. Agen tersebut dapat membantu pengguna menyelesaikan tugas kompleks yang melibatkan beberapa aplikasi sekaligus.

Dengan pendekatan ini, ponsel tidak hanya merespons perintah sederhana, tetapi juga dapat menjalankan rangkaian pekerjaan berdasarkan tujuan pengguna.

Alibaba Siapkan Chip Zhenwu V900

Di sisi perangkat keras, unit desain chip Alibaba, T-Head, memperkenalkan prosesor AI Zhenwu V900. Chip tersebut diklaim memiliki kinerja tiga kali lebih tinggi dibandingkan Zhenwu M890 yang diluncurkan pada Mei 2026. Zhenwu V900 memiliki memori GPU 216 GB dan bandwidth antarchip 1.200 GB per detik.

Chip ini mendukung berbagai tingkat presisi komputasi, termasuk FP8 dan FP4, sehingga dapat digunakan untuk pelatihan model AI maupun inferensi dengan presisi rendah. Produksi massal dan peluncuran komersial Zhenwu V900 dijadwalkan pada kuartal pertama 2027.

Alibaba mengatakan chip AI Zhenwu saat ini telah digunakan oleh lebih dari 650 pelanggan dari sektor otomotif, keuangan, model bahasa besar, embodied intelligence, energi, dan manufaktur.

Alibaba juga memperkenalkan server supernode yang menggabungkan Zhenwu V900, ICN Switch, Panmai SmartNIC, dan pengendali SSD Zhenyue. Sistem tersebut dirancang untuk mengintegrasikan komputasi, penyimpanan, dan jaringan serta mendukung klaster hingga 500.000 kartu komputasi.

Untuk CPU, Alibaba menyiapkan Yitian 720 dan Yitian 730 yang dirancang untuk kebutuhan agentic AI. Yitian 720 menawarkan peningkatan kinerja single-core, kepadatan inti, dan efisiensi energi dibandingkan Yitian 710.

Sementara itu, Yitian 730 menjadi CPU pertama yang menggunakan mikroarsitektur milik T-Head. Performanya diklaim meningkat hingga 40% dalam pengujian SPECint2017/GHz dibandingkan Yitian 710.

Alibaba Cloud Bangun Agentic Cloud

Alibaba Cloud juga memperkuat infrastrukturnya melalui strategi agentic cloud. Strategi ini terdiri dari tiga lapisan, yakni AI Native Cloud, Agent Native Cloud, dan Context Engine.

AI Native Cloud berfokus pada kebutuhan pelatihan dan inferensi model AI dalam skala besar. Alibaba Cloud memperbarui Platform for AI (PAI) dengan mengintegrasikan layanan inferensi, caching, sample replay, dan pelatihan. Dalam post-training model Qwen, PAI diklaim mampu menyelesaikan pelatihan dalam lima hari dan mendukung peralihan dari pre-training menuju Agentic Reinforcement Learning.

Alibaba Cloud juga memperkenalkan Cloud Parallel File Storage (CPFS), sistem penyimpanan yang dioptimalkan untuk pelatihan AI. CPFS menawarkan throughput hingga ratusan terabyte per detik dan ratusan juta IOPS. Teknologi ini diklaim dapat mengurangi biaya penyimpanan AI hingga 69%.

Untuk jaringan, Alibaba menghadirkan HPN 8.0 Pro dengan bandwidth hingga 100 petabit. Satu klaster dapat mendukung lebih dari 130.000 port jaringan berkecepatan 800 Gbps. Pada lapisan Agent Native Cloud, Alibaba memperkenalkan AgentCore untuk membangun, menjalankan, mengelola, dan mengamankan agen AI sepanjang siklus hidupnya.

Platform ini juga memungkinkan perusahaan mengatur kolaborasi manusia dan agen AI serta memantau kinerja agen. Sementara itu, Agent Security Center menyediakan pengelolaan keamanan dan kepatuhan dengan sistem pertahanan berlapis dan deteksi ancaman secara real-time.

Lapisan ketiga, Context Engine, menghadirkan Agent Context. Layanan ini memberikan data real-time dan memori jangka panjang bagi agen AI. Agent Context menghubungkan dokumen, sistem bisnis, riwayat percakapan, dan data multimodal perusahaan. Dengan demikian, agen AI dapat mengingat tugas sebelumnya, berbagi pengetahuan, dan terus belajar dari informasi yang tersedia.

Dalam layanan pelanggan, pemrograman berbantuan AI, dan analisis data, Agent Context diklaim mampu mengurangi penggunaan token hingga 67%.

Alibaba Cloud juga meningkatkan OpenLake menjadi data lakehouse terpadu yang mendukung data terstruktur, semi-terstruktur, tidak terstruktur, vektor, dan streaming.

Satu salinan data dapat digunakan untuk pemrosesan, pencarian, analisis, hingga pelatihan model AI. Dibandingkan arsitektur tradisional, OpenLake diklaim mampu menurunkan total biaya hingga 38% dan mempercepat waktu respons kueri hingga 40%.

Melalui strategi full-stack tersebut, Alibaba berupaya membangun ekosistem AI dari hulu hingga hilir. Mulai dari chip dan CPU sebagai fondasi komputasi, model Qwen sebagai otak AI, cloud sebagai infrastruktur, hingga agen AI yang dapat menjalankan tugas secara mandiri.

Langkah ini sekaligus menjadi bagian dari ambisi Alibaba untuk memenuhi kebutuhan komputasi AI yang terus meningkat, dengan target kapasitas pusat data global Alibaba Cloud mencapai lebih dari 20 GW pada 2032.