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Alibaba punta a un modello Qwen da 10.000 miliardi di parametri con un nuovo chip

Secondo Alibaba, la roadmap di Qwen 4.5 e Qwen 5 potrebbe raggiungere una scala compresa tra 5.000 e 10.000 miliardi di parametri. L’azienda ha anche presentato il processore per IA Zhenwu V900 e prevede di portare la capacità globale dei d

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-09-22

«Il tema dell’Apsara Conference di quest’anno è «L’intelligenza va oltre».»

Joe Tsai, presidente di Alibaba Group

Alibaba sta delineando un piano per addestrare modelli diverse volte più grandi dei maggiori sistemi che ha reso noti, sviluppando al contempo un proprio processore e un’infrastruttura cloud a loro supporto. Alla sua Apsara Conference, tenutasi a Hangzhou il 22 settembre, l’azienda ha dichiarato che le future serie di modelli Qwen 4.5 e Qwen 5 potrebbero arrivare a una scala compresa tra 5.000 e 10.000 miliardi di parametri.

Qwen 4 è già in fase di addestramento. Le cifre più elevate riguardano la roadmap futura dell’azienda, non un modello disponibile oggi. L’annuncio riunisce in un unico programma lo sviluppo dei modelli, la progettazione dei semiconduttori e l’espansione dei data center, offrendo ad Alibaba un modo per ridurre la dipendenza dall’hardware di fornitori esterni mentre punta ad addestramenti su scala maggiore e a un’inferenza meno costosa.

Qwen 4 avvia il prossimo ciclo di addestramento

L’azienda non ha indicato una data di rilascio per Qwen 4 né ha precisato se l’intervallo tra 5.000 e 10.000 miliardi si riferisca a un modello denso, a un sistema mixture-of-experts o a entrambi. Le cifre rappresentano la scala prevista per le serie Qwen 4.5 e Qwen 5: l’annuncio è quindi una roadmap, non il lancio di un prodotto.

Alibaba ha anche messo in evidenza il lavoro sul miglioramento ricorsivo autonomo. Secondo l’azienda, Qwen3.8-Max ha completato 33 cicli di miglioramento automatizzati nell’arco di oltre un mese, occupandosi della progettazione della pipeline, della validazione dei dati, degli esperimenti e della diagnosi degli errori. Il punteggio del modello aggiornato su Artificial Analysis è salito da 40 a 45, secondo l’azienda.

In un esperimento distinto di progettazione di chip, un modello ha lavorato per oltre 60 ore sull’intero ciclo di progettazione e ha effettuato più di 10.000 chiamate a strumenti di automazione della progettazione elettronica, ha dichiarato Alibaba. Secondo l’azienda, i moduli bus per chip così ottenuti hanno ridotto l’area del 42% senza un calo delle prestazioni. Alibaba ha presentato il risultato come prova che i suoi modelli possono contribuire a parti del processo di sviluppo dell’hardware, oltre a operare sui sistemi finiti.

Zhenwu V900 porta più memoria nello stack di Alibaba

T-Head, la divisione di Alibaba che progetta chip, ha presentato Zhenwu V900 per l’addestramento e l’inferenza dell’IA. Secondo Alibaba, il processore offre prestazioni tre volte superiori a quelle di Zhenwu M890, rilasciato a maggio, e include 216 gigabyte di memoria GPU e una larghezza di banda tra chip di 1.200 gigabyte al secondo.

V900 supporta i formati di dati FP8 e FP4, oltre a carichi di lavoro a precisione più elevata. Queste specifiche sono importanti perché i modelli di grandi dimensioni devono distribuire il calcolo tra molti acceleratori, mentre chi gestisce l’inferenza spesso sacrifica la precisione numerica per ridurre i costi e accelerare i tempi di risposta. Il chip è destinato sia ad attività di addestramento impegnative sia all’inferenza a precisione inferiore.

La produzione di massa e il rilascio commerciale sono previsti per il primo trimestre del 2027. I chip Zhenwu sono già utilizzati da oltre 650 clienti in settori che comprendono automobili, finanza, modelli linguistici di grandi dimensioni, intelligenza embodied, energia e manifattura.

Alibaba ha anche mostrato un server supernode che combina V900 con i suoi ICN Switch, Panmai SmartNIC e controller SSD Zhenyue. Secondo l’azienda, il sistema è progettato per supportare cluster fino a 500.000 schede. La cifra descrive la scala dell’architettura prevista, non un’installazione in produzione resa nota dall’azienda.

20 gigawatt di capacità cloud entro il 2032

I piani hardware di Alibaba rientrano in una più ampia espansione di Alibaba Cloud. L’amministratore delegato Eddie Wu ha dichiarato che l’azienda punta a gestire entro il 2032 una capacità globale dei data center superiore a 20 gigawatt, un obiettivo volto a soddisfare la crescente domanda di addestramento dei modelli e servizi di IA.

«Tenendo presente questo, il nostro obiettivo è che entro il 2032 la capacità globale dei data center gestiti da Alibaba Cloud superi i 20 GW, alimentando la domanda di IA del settore, in crescita esponenziale», ha dichiarato Wu nell’annuncio dell’azienda.

Nel comunicato, Alibaba non ha associato al nuovo obiettivo di 20 gigawatt una cifra di spesa. Il piano indica comunque la scala fisica necessaria per la roadmap di Qwen: i modelli più grandi richiedono più acceleratori, connessioni più veloci tra loro, sistemi di archiviazione ad alta velocità di trasferimento e quantità sufficienti di energia elettrica e raffreddamento per mantenere questi sistemi operativi a piena capacità.

Alibaba affianca ai chip una piattaforma per agenti

Gli annunci dell’azienda vanno oltre l’addestramento dei modelli. Alibaba Cloud ha presentato una struttura cloud agentica basata sull’infrastruttura per i modelli, l’implementazione di agenti aziendali e i servizi di contesto. La sua piattaforma AgentCore è progettata per aiutare le imprese a creare, gestire e monitorare agenti di IA, mentre Agent Context collega documenti, sistemi aziendali, cronologie delle chat e dati multimodali per l’uso in tempo reale e la memoria a lungo termine.

Secondo Alibaba, il servizio di contesto di Alibaba Cloud può ridurre l’utilizzo di token fino al 67% negli scenari di assistenza clienti, coding e analisi dei dati. L’azienda ha anche dichiarato che l’architettura data lakehouse aggiornata di OpenLake riduce i costi complessivi del 38% e i tempi di risposta alle query del 40% rispetto alle architetture tradizionali. Si tratta di dati dichiarati dall’azienda e relativi ai sistemi di Alibaba stessa; il comunicato non fornisce dettagli su benchmark indipendenti.

Il prodotto hardware più immediato è V900, ma la scommessa strategica più ampia è il collegamento tra i chip di Alibaba, i sistemi cloud, i modelli Qwen e le applicazioni aziendali. Qwen 4 è attualmente in fase di addestramento, mentre l’obiettivo da 5.000 a 10.000 miliardi di parametri riguarda generazioni successive di Qwen. Il rilascio commerciale di V900 non è previsto prima del primo trimestre del 2027: i piani più ambiziosi di Alibaba per i modelli dipendono quindi da un’infrastruttura ancora in fase di preparazione.