Alibaba introduce nuevo chip y proyecta modelos de IA de 10 billones de parámetros

La compañía china Alibaba presentó su estrategia integral de IA con innovaciones en chips propietarios,modelos multimodales y expansión masiva de Centros de Datos.

Alibaba anunció una actualización mayor en su estrategia de Inteligencia Artificial (IA) durante la Conferencia Apsara 2026,el evento tecnológico anual de la compañía. Entre los avances presentados se incluyen nuevos chips de IA propietarios,modelos fundacionales mejorados y planes ambiciosos de expansión de infraestructura.

Nuevo chip Zhenwu V900 y hoja de ruta de procesadores

T-Head,la unidad de diseño de chips de Alibaba,reveló el Zhenwu V900,su último procesador de entrenamiento e inferencia de IA que promete tres veces el rendimiento de su predecesor,el Zhenwu M890 lanzado en mayo. El nuevo acelerador cuenta con 216 GB de memoria GPU y 1,200 GB/s de ancho de banda entre chips,diseñado para cargas de trabajo de IA exigentes con soporte nativo para múltiples precisiones de datos,incluyendo FP8 y FP4.

El Zhenwu V900 está programado para producción masiva y lanzamiento comercial en el primer trimestre de 2027. Según T-Head,los chips Zhenwu ya están sirviendo a más de 650 clientes en diversas industrias,incluyendo automotriz,finanzas,modelos grandes de lenguaje (LLM),inteligencia incorporada,energía y manufactura.

Alibaba también presentó su hoja de ruta para CPUs propietarios de próxima generación adaptados para tareas de IA Agéntica,programados para 2027. El Yitian 720 presenta rendimiento mejorado de núcleo único,mayor densidad de núcleos y mayor eficiencia energética comparado con su predecesor,el Yitian 710.

Lasacciones de Alibaba subieron aproximadamente 5% en Hong Kong tras los anuncios,lo que refleja las expectativas del mercado en la estrategia de IA de la compañía. Los anuncios también se alinean con la estrategia nacional de China enfocada en reducir su dependencia de tecnología extranjera,especialmente estadounidense.

Qwen 4 en entrenamiento

Por otro lado,la compañía reveló que su modelo de próxima generación Qwen 4 está actualmente en entrenamiento. Alibaba anunció además su hoja de ruta para las próximas series de modelos Qwen 4.5 y Qwen 5; están proyectadas para escalar hasta 5 a 10 billones de parámetros.

Un avance destacado es el progreso en RSI (Mejora Recursiva Autónoma) impulsada por retroalimentación empírica. Durante un mes de ejecuciones completamente automatizadas,Qwen3.8-Max completó 33 ciclos iterativos,aumentando su puntuación de Artificial Analysis de 40 a 45 mediante optimización autónoma de entrenamiento.

Actualizaciones de modelos multimodales

Alibaba introdujo también actualizaciones de modelos multimodales que abarcan voz,audio y visión. Entre los lanzamientos,destacan Qwen3.8-LiveTranslate,un modelo de interpretación simultánea que reduce la latencia casi un 20%; y Qwen-Audio-3.1-TTS-Next,capaz de crear paisajes sonoros cinematográficos completos combinando diálogo y sonidos ambientales.

Qwen-Image 3.1,por su parte,es un modelo de generación de imágenes optimizado para diseño creativo y marketing de comercio electrónico,el cual se lanzará a finales de este año,reduciendo el tiempo de diseño visual de horas a segundos.

Expansión masiva de Centros de Datos

Eddie Wu,director ejecutivo de Alibaba Group,anunció que para 2032 la capacidad global de Centros de Datos operada por Alibaba Cloud superará los 20 gigavatios,alimentando la demanda exponencialmente creciente de IA de la industria.

“Hoy en día,el volumen total del pensamiento de las máquinas representa menos del 3% de todo el pensamiento humano. Si ese volumen llegara a escalar hasta alcanzar 1,000 veces la capacidad humana,un cálculo sencillo nos indica que al pensamiento de las máquinas todavía le queda un enorme margen de crecimiento”,afirmó Wu.

Nube Agéntica y plataforma empresarial

Finalmente,Alibaba Cloud presentó una suite comprehensiva de actualizaciones centradas en su estrategia de Nube Agéntica,incluyendo AgentCore,como una nueva plataforma empresarial para construir,ejecutar y gestionar agentes de IA a lo largo de todo su ciclo de vida,con seguridad de nivel empresarial integrada.