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阿里云加速构建Agentic Cloud：推出AgentCore、新一代CPFS等重磅新品
摘要
9月22日，2026杭州云栖大会上，阿里云CTO李飞飞系统性阐述了Agentic Cloud 战略布局，阿里云将Model、Harness、Context作为核心构建场景，推出全新的云上算力底座和Agent 构建治理平台AgentCore、Agent Sandbox、新一代高性能存储CPFS等一系列新品，让 AI 真正进入生产流程、走向规模化价值创造。 随着2026年Agent的爆发式增长，越来越多的智能体正跨过“问答型”的分水岭，进入自主规划、实时决策阶段，这对算力和云提出了更高的要求。李飞飞认为，企业级 Agent 的大规模落地还需要这些能力：以全面、统一、持续更新的上下文形成全域认知；支持自主运行与持续进化；融入安全、控制、信任和身份认证，实现人与 Agent、Agent 之间的可信协作；从静态规则走向实时感知、动态推理和自主行动。围绕这四大能力支柱，阿里云重构了从 AI Native Cloud、 Agent Native Cloud到 Context Engine 的完整技术栈体系。 AI Native Cloud：挑战 RSI 的算力底座当下模型尺寸正面临从万亿到十万亿参数的跃迁，训练范式也从预训练、后训练 Agentic RL 进一步走向以递归式自我改进RSI，这要求云底座同时解决超大规模集群稳定性、毫秒级弹性、百万级并发，以及训练、推理和环境交付的统一协同。 阿里云在会上展示了全栈自研的算力底座，覆盖计算、存储、网络等多个产品线，应对RSI带来的挑战。以灵骏真武M890超节点为例，这是首个国产十万卡超节点集群，有力支撑了Qwen3.8 Max、KIMI K3等超2T参数大模型对外提供商业服务。即将在明年推出灵骏真武V900超节点，性能提升三倍，搭载业界首发200Pbps通信带宽，6us时延集群架构，自研SNPO支持全光互联，支持千卡Scale-Up互连，单集群可扩展至 50 万卡规模，向广域超节点演进。 同时，阿里云还推出了新一代全栈自研高性能存储CPFS，提供高达百TB/s级吞吐和亿级IOPS，单文件系统规模提升5倍至100PiB，支撑大规模模型训练和多模态数据处理。在实际模型训练中，可将模型启动平均耗时降低50%、峰值算力利用率提升30%、AI存储成本降低69%，使GPU从“等待数据”转向持续高效计算。 推理方面，面对容量激增的KVCache和多轮任务的普及，阿里云围绕Token生产和缓存调用进行极致的优化，推出大模型KVCache管理和调度系统Tair KVCM，统一编排 Mempool、KVCacheStore 与远端共享存储等多级缓存，存有效命中率可达 99%，每token成本下降50%；推出存储加速引擎KV CacheStore，位于G3.5存储层，承接长上下文、多轮对话和复杂Agent任务产生的大量缓存，满足千亿级KV存储规模，在客户生产环境下实现缓存覆盖时间窗口扩大 900%，吞吐提升 20%，首 token 延迟降低 54%；全新的智算中心融合网络TPN，采用2层网络设计，访问带宽增加 2.5 倍，网络规模增加10倍，延时降低 1/3……这些围绕“算网存”多方协同的技术创新，为模型推理。此外，人工智能平台PAI新增支持异步AgenticRL的训练框架，打通轨迹采样、回报累计、模型训练、参数更新的环路。在支持Qwen模型后训练的实战中，实现5天完成一次SOTA模型的后训练。 Agent Native Cloud：支撑 Agent 应用规模化落地 随着Harness工程和skill的成熟与普及，大模型竞争正从能力