“去年，大模型还只能帮助程序员写简单的代码，今天已经能直接理解需求，完成复杂的编程任务。去年，大模型的数学能力还只有中学生水平，今天已达到国际奥赛金牌水平，并在物理、化学、生物等多方面学科接近博士水平。”吴泳铭表示，大模型技术快速迭代，技术可用性大幅提升。同时，模型推理成本指数级下降，已经远远超过摩尔定律。一年来，通义千问API在阿里云百炼上的调用价格下降了97%，百万Tokens调用花费最低已经降到了5毛钱。吴泳铭强调，推理成本是应用爆发的关键问题，阿里云会努力把成本继续降下去。

吴泳铭认为，要实现真正的AGI，下一代模型需要具备更大规模、更通用、更泛化的知识体系，同时也将具备更复杂更多层次的逻辑推理能力。全世界先进模型竞争的投入门槛，将达到数十亿、数百亿美元的级别。AI具备创造能力、帮助人类解决复杂问题的路径清晰可见，也打开了AI在各行业场景中广泛应用的可能性。“我们认为AI最大的想象力绝对不是在手机屏幕上，AI最大的想象力是在通过渗透数字世界、接管数字世界，并改变物理世界。”吴泳铭说。

他介绍，生成式AI让世界有了一个统一的语言——Token，AI模型可以通过对物理世界数据的Token化，理解真实世界的方方面面，比如人类行走、奔跑、驾驶车辆、使用工具，绘画、作曲、写作、表达、教学、编程的技巧，甚至是开公司创业。理解之后，AI就可以模仿人类去执行物理世界的任务，这将带来新的产业革命。吴泳铭表示，汽车行业就正在发生这样的变革，而机器人将是下一个迎来巨变的行业，未来，所有能移动的物体都会变成智能机器人。

吴泳铭还表示，正因为生成式AI对数字世界和物理世界进行重构，计算架构也将发生根本性的变化。“我们看到，在新增算力市场上，超过50%的新需求由AI驱动产生，AI算力需求已经占据主流地位”，吴泳铭称，过去几十年，CPU主导的计算体系，正在加速向GPU主导的AI计算体系转移，未来几乎所有的软硬件都会具备推理能力，它们的计算内核将变成GPU AI算力为主、CPU传统计算为辅的计算模式。