Au cours des cinq derniers mois, les revenus MaaS d'Alibaba Cloud ont été multipliés par 15. Ce n'est qu'un aspect de la refonte d'Alibaba Cloud. Lors de son sommet, Alibaba Cloud a annoncé avoir achevé la modernisation en « agent » de sa pile complète « puce - cloud - modèle - inférence », et a simultanément lancé un nouveau site web de produits AI "Qianwen Cloud", des serveurs à nœud ultra haute densité équipés de sa puce AI auto-développée Zhenwu M890, ainsi que son dernier modèle phare, Qwen3.7-Max.
Pour reprendre les mots de Liu Weiguang, vice-président principal d'Alibaba Cloud : "Nous sommes en train de construire la plus grande usine d'IA de Chine." La métaphore de l'usine évoque une logique de production complète : les puces sont la matière première, le cloud est l'atelier, les modèles sont les machines, la plateforme d'inférence est la chaîne de montage, et la marchandise finale est le Token.
L'essence de cette refonte est de transformer le système entier, construit au cours des 17 dernières années autour de "l'utilisation du cloud par l'homme", en un nouveau système conçu pour la "consommation de Tokens par les Agents".
Pourquoi jouer la carte de la puce maintenant ?
Alibaba Cloud a rarement mis en avant ses puces en public par le passé. Lors de ce sommet, non seulement la nouvelle puce AI d'entraînement et d'inférence Zhenwu M890 a été présentée, mais une feuille de route pour les deux prochaines années a été exceptionnellement dévoilée, avec les deux générations de produits Zhenwu V900 et Zhenwu J900 à venir.
Le Zhenwu M890 est doté de 144 Go de mémoire, d'une bande passante d'interconnexion inter-puces de 800 Go/s, et ses performances sont trois fois supérieures à celles de la génération précédente, le Zhenwu 810E. Associé à la puce d'interconnexion ICN Switch développée en interne, 128 puces AI peuvent former une seule machine, avec une latence P2P inférieure à 150 nanosecondes.
Mais au-delà des spécifications, l'information clé est celle de l'échelle : la série Zhenwu a déjà expédié 560 000 puces cumulées, et a pénétré plus de 400 clients dans plus de 20 secteurs, notamment les télécoms, FAW, et la Banque de Développement de Pudong.
Liu Weiguang utilise à plusieurs reprises Google comme analogie. L'intégration profonde entre le TPU de Google et Gemini a permis à Google d'obtenir le meilleur rapport coût-performance dans son propre framework. Alibaba Cloud souhaite bien sûr emprunter le même chemin. Il résume la logique concurrentielle en une phrase : "Si l'avenir se joue sur le fait de générer plus de Tokens de haute qualité que les concurrents sur chaque puce, alors nous gagnerons."
Avec en plus le CPU Yitian, la carte réseau intelligente Panmai, le contrôleur de stockage Zhenyue, la carte des puces de T-Head s'est étendue d'un point unique à une couverture complète du calcul, du réseau et du stockage. Lorsque la demande d'inférence explose de façon exponentielle, ce n'est qu'en gardant le contrôle des puces qu'on peut maîtriser le coût marginal de chaque Token.
Le raisonnement n'est pas compliqué. Les entreprises de modèles peuvent rivaliser sur les paramètres, mais les fournisseurs de cloud finiront par comparer qui produit des Tokens moins chers, plus stables et plus rapides. La puce est le point de départ de cette guerre des coûts.
Le cloud lui-même doit aussi être réécrit
Les puces résolvent le problème de "l'exécution", mais les besoins d'un Agent en matière de cloud vont bien au-delà de la puissance de calcul.
La logique d'interaction des produits cloud traditionnels est conçue pour les humains : ouvrir la console, regarder les menus, configurer les paramètres, cliquer sur les boutons. Tout cela est totalement inutilisable pour un Agent. Un Agent ne regarde pas de pages web, ne clique pas sur des boutons. Il a besoin d'une description structurée des capacités, de protocoles d'appel standardisés et de retours prévisibles.
Li Feifei, CTO d'Alibaba Cloud, utilise une comparaison pour illustrer le problème : la charge de travail du cloud traditionnel est stable, une instance ECS peut tourner pendant des mois, voire des années ; mais la charge de travail d'un Agent est caractérisée par une "élasticité erratique, un cycle de vie court, une montée en puissance instantanée puis une disparition". Une fois qu'un Agent a exécuté sa tâche, le bac à sable est détruit. La prochaine demande peut arriver dans quelques millisecondes, ou seulement quelques heures plus tard.
Pour répondre à cela, Alibaba Cloud a fait trois choses.
Premièrement, transformer les produits cloud en "Skills", en MCP et en CLI. En clair, il s'agit d'encapsuler chaque produit cloud dans une interface standardisée qu'un Agent peut appeler directement, comme s'il appelait une fonction.
Deuxièmement, construire un environnement d'exécution dédié pour les Agents : bac à sable léger, collaboration multi-agents, mémoire inter-tâches, voie de circulation des données.
Troisièmement, reconstruire la logique d'ordonnancement, passant de "l'ordonnancement des ressources" à "l'ordonnancement des tâches", car lorsque des masses d'Agents fonctionnent simultanément en concurrence, les méthodes traditionnelles d'orchestration des ressources ne tiennent pas.
Liu Weiguang indique que certaines applications AI, une fois déployées, ouvrent automatiquement des ressources cloud en arrière-plan (machines virtuelles, instances de bases de données, environnements bac à sable) sans aucune intervention humaine. Le volume de ressources ouvertes automatiquement en une journée pour un client équivaut à deux semaines d'opérations manuelles.
"Cela revient à dire que les Agents utilisent eux-mêmes le cloud." Liu Weiguang donne une relation de conversion issue d'un calcul interne : la consommation de Tokens peut être convertie proportionnellement en utilisation GPU, et chaque augmentation de la capacité GPU entraîne à peu près une augmentation équivalente de la capacité CPU. Autrement dit, la croissance des revenus liés aux Tokens ne ronge pas les revenus cloud traditionnels, mais les tire vers le haut, à condition que la plateforme cloud soit capable de supporter la charge de travail des Agents.
Par conséquent, Alibaba Cloud ne se contente pas d'ajouter une couche d'IA au système existant, mais réécrit entièrement les modes d'interaction, la logique d'ordonnancement, le modèle de facturation et la forme des produits.
Le modèle n'est pas fait pour discuter
La troisième couche de la refonte complète est le modèle. Qwen3.7-Max a atteint la première place nationale dans le classement général de l'Arena Global Blind Test, dépassant Kimi-K2.6, DeepSeek-v4-pro et GLM-5.1. L'accent de cette version est la redéfinition par Alibaba de l'orientation des capacités des modèles.
Zhou Jingren, responsable du modèle Tongyi d'Alibaba, déclare : "Par le passé, nous cherchions un modèle qui 'parle bien'. Maintenant, nous exigeons un modèle qui 'fasse des choses'."
Prenant l'exemple des pratiques d'Alibaba Cloud sur les puces, sur la puce Zhenwu M890 qu'il n'avait jamais rencontrée pendant l'entraînement, Qwen3.7-Max, uniquement avec une description de tâche, a travaillé de manière autonome pendant 35 heures, écrivant et optimisant de zéro un noyau de calcul AI de niveau production. Les performances finales ont été améliorées d'un facteur 10 par rapport à la version officielle, sans intervention humaine ni guidance intermédiaire tout au long du processus.
Cela illustre la capacité centrale du modèle dans un scénario Agent : l'exécution autonome de longue durée, prenant une tâche, la décomposant, la planifiant, écrivant le code, le déboguant, travaillant continuellement pendant 35 heures sans s'arrêter.
Pour supporter ce niveau de demande d'inférence, la plateforme Bailian a également été mise à niveau : ordonnancement en pool partagé pour améliorer l'utilisation du GPU, cache de contexte pour éliminer les calculs répétés, ordonnancement élastique du débit pour faire face aux pics de concurrence.
Sur l'écosystème, Bailian maintient une ouverture d'accès, proposant en plus de la matrice de modèles Qianwen, des modèles tiers tels que GLM-5.1 de Zhipu AI, M2.7 de MiniMax, et Kimi K2.6 de Moonshot AI.
Liu Weiguang mentionne : "Dans l'usage réel, les clients n'utilisent pas qu'un seul modèle, mais une combinaison de plusieurs modèles. Nous fournissons les combinaisons, les clients trouvent sur la plateforme celle qui leur convient le mieux." Sur scène lors du sommet, les dirigeants de six entreprises de modèles leaders en Chine se sont rassemblés, créant une ambiance évoquant une "alliance AI nationale".
Au cours des trois derniers mois, le modèle phare Qianwen a été mis à jour de manière continue avec trois versions : 3.5, 3.6, et 3.7. Ce rythme de publication envoie un signal : la course aux capacités des modèles est loin d'être terminée, et Alibaba compte utiliser l'intégration verticale puces auto-développées + modèles auto-développés pour établir un avantage à long terme.
Le véritable enjeu de cette refonte
En y regardant de plus près, la logique sous-jacente de cette refonte complète d'Alibaba Cloud est simple et pure : lorsque la croissance des revenus de l'IA dépasse largement celle des activités cloud traditionnelles, lorsque les Tokens ont le potentiel de remplacer les ECS en tant que plus grande gamme de produits, lorsque les Agents commencent à ouvrir automatiquement des ressources cloud sans que les humains aient besoin de se connecter à la console, alors l'ensemble du système technique conçu pour l'homme atteint un point où il doit absolument être modifié.
Mais la difficulté au niveau de l'exécution est une autre affaire. Liu Weiguang lui-même admet que la transformation est "facile à dire, mais très difficile à faire". Auparavant, les équipes commerciales traitaient avec les services informatiques des clients. Maintenant, pour faire du MaaS, elles doivent dialoguer avec les services opérationnels, voire avec les PDG.
"Votre capacité de dialogue, votre expérience, exigent un tout autre niveau." Alibaba Cloud a déjà mis en place des commerciaux MaaS dédiés pour ses grands clients, séparés des commerciaux IaaS traditionnels, avec des évaluations distinctes et des opérations indépendantes.
Les indicateurs de performance changent également. On ne regarde plus seulement le volume d'appels, mais les "Tokens de haute qualité", ceux qui résolvent des problèmes concrets, pas ceux de bavardages. Trois indicateurs clés : la croissance quotidienne du nombre de clients payants, le nombre de systèmes métiers centraux intégrant des modèles, et l'efficacité avec laquelle les Agents accomplissent de manière autonome des tâches en boucle fermée.
Ces ajustements organisationnels et de mécanismes révèlent souvent plus que les annonces techniques le jugement réel d'une entreprise. Alibaba Cloud veut reconstruire sa structure de revenus, ses relations clients et son système commercial. Liu Weiguang déclare : "Avant, quand nous faisions du cloud, le budget informatique du client était calculable : tant de serveurs sur site, un prix approximatif pour les migrer, on pouvait voir le sujet. Mais avec le MaaS, la réponse à ce sujet, vous ne la connaissez pas. Une fois à l'intérieur, cela peut dépasser votre imagination."
Le sujet n'est plus visible, la réponse est incertaine, mais Alibaba Cloud a décidé de démonter et de réécrire l'ensemble du système, car la seule certitude est que l'IA représente une opportunité dix, voire cent fois plus grande que toutes les précédentes.
C'est probablement l'information la plus notable de ce sommet : pas tant quelle puce offre plus de puissance, ou quel modèle est classé où, mais le fait que le plus grand fournisseur de cloud de Chine adopte une posture aussi radicale, proche de celle d'une start-up, pour parier sur un avenir qu'il est convaincu de voir arriver. (Auteur de cet article | Zhang Shuai, Éditeur | Yang Lin)
