Alibaba presenta il chip Zhenwu V900, Qwen 4 e la piattaforma AgentCore

Alibaba ha scelto la sua conferenza più importante dell’anno per mettere in fila, tutti insieme, i pezzi della propria strategia sull’intelligenza artificiale. All’Apsara Conference di Hangzhou, il 22 settembre, il gruppo cinese ha presentato un nuovo chip proprietario, lo Zhenwu V900, ha confermato che Qwen 4 è in fase di addestramento e ha annunciato una piattaforma per gestire gli agenti AI in azienda, AgentCore. Sopra a tutto, un obiettivo di scala: superare i 20 gigawatt di capacità nei data center entro il 2032.

Non si tratta di un singolo lancio, ma di una roadmap che va dal silicio fino alle applicazioni. Ed è proprio questa verticalità il messaggio che Alibaba vuole far passare.

Cosa ha annunciato Alibaba all’Apsara Conference

Il comunicato ufficiale diffuso da Alibaba descrive la strategia come “full-stack”, cioè un’offerta che copre ogni livello della catena: chip, infrastruttura cloud, modelli fondazionali e agenti. Il tema scelto per l’edizione 2026 è “Intelligence Goes Beyond”, e il presidente Joe Tsai lo ha legato alla necessità di portare l’AI dalla fase delle scoperte tecnologiche a quella della creazione di valore concreto nelle aziende.

Il CEO Eddie Wu ha usato un argomento quantitativo per giustificare gli investimenti. Secondo lui il volume complessivo del “pensiero delle macchine” oggi vale meno del 3% di quello umano, e se in futuro arrivasse a mille volte la capacità umana il margine di crescita resterebbe enorme. Da qui l’impegno a portare la capacità dei data center gestiti da Alibaba Cloud oltre i 20 GW entro il 2032.

Wu ha anche ammesso, secondo quanto riportato da Reuters, che la domanda di medio e lungo periodo supera di molto la capacità di fornitura dell’azienda.

Il chip Zhenwu V900 di T-Head

Il pezzo hardware più atteso arriva da T-Head, la divisione che progetta i chip del gruppo. Lo Zhenwu V900 è un processore per addestramento e inferenza che, secondo Alibaba, offre prestazioni tre volte superiori al predecessore Zhenwu M890, presentato a maggio. Le specifiche dichiarate parlano di 216 GB di memoria, 1.200 GB/s di banda tra un chip e l’altro e supporto nativo ai formati di precisione ridotta FP8 e FP4, quelli che permettono di far girare i modelli più velocemente e a costi inferiori.

La produzione di massa e la commercializzazione sono previste per il primo trimestre del 2027. Il chip verrà integrato in un server “supernode” aggiornato, che combina il V900 con switch, schede di rete e controller SSD progettati internamente e che, sempre secondo l’azienda, può scalare fino a cluster da 500.000 schede.

Ci sono però alcune domande aperte. Alibaba non ha pubblicato i benchmark alla base del dato “tre volte più veloce” e non ha indicato chi produrrà il chip né con quale processo produttivo. Un dettaglio tutt’altro che secondario, visto che i controlli statunitensi sulle esportazioni limitano l’accesso delle aziende cinesi ai semiconduttori più avanzati e agli strumenti per fabbricarli.

Accanto all’acceleratore, T-Head ha mostrato anche la roadmap delle CPU Yitian 720 e Yitian 730, pensate per i carichi di lavoro agentici e attese nel 2027.

Qwen 4 in addestramento, e poi modelli da migliaia di miliardi di parametri

Sul fronte dei modelli, Alibaba ha confermato che la prossima generazione, Qwen 4, è già in fase di addestramento. La novità più rilevante è la roadmap successiva: le serie Qwen 4.5 e Qwen 5 dovrebbero arrivare a una scala compresa tra 5.000 e 10.000 miliardi di parametri. Per dare un ordine di grandezza, Reuters riporta che l’attuale modello di punta, Qwen3.8-Max, ne ha circa 2.400 miliardi.

La famiglia Qwen si è arricchita anche di recente: se vuoi un riferimento sulle ultime uscite, puoi leggere il nostro approfondimento su Qwen3.8 Omni Flash, il modello omnimodale di Alibaba.

Alibaba ha poi raccontato un esperimento di auto-miglioramento ricorsivo. In oltre un mese di esecuzioni completamente automatizzate, Qwen3.8-Max avrebbe completato 33 cicli di ottimizzazione, dalla progettazione della pipeline alla validazione dei dati, fino alla diagnosi degli errori, portando il proprio punteggio sull’indice di Artificial Analysis da 40 a 45. In un secondo test, il modello ha lavorato per più di 60 ore su software di progettazione elettronica, effettuando oltre 10.000 chiamate agli strumenti EDA, e ha prodotto moduli di bus per chip con un’area ridotta del 42% senza perdita di prestazioni.

Sono risultati interessanti, ma vanno presi per quello che sono: dati forniti dall’azienda, non ancora verificati in modo indipendente.

Agentic Cloud: la piattaforma AgentCore e il contesto per gli agenti

La parte più rilevante per chi lavora con l’AI in azienda riguarda quello che Alibaba chiama “Agentic Cloud”. L’offerta è organizzata attorno a tre elementi: il modello, l’harness, cioè l’impalcatura che fa funzionare gli agenti, e il contesto, ovvero i dati e la memoria a cui gli agenti attingono.

Il cuore è AgentCore, una piattaforma per costruire, eseguire e gestire gli agenti AI lungo tutto il loro ciclo di vita. Secondo la descrizione dell’azienda supporta attività di lunga durata, ripetizione automatica dei tentativi falliti, ripristino da checkpoint ed esecuzione asincrona. Offre ambienti isolati, controlli su identità e accessi e registri di audit completi, oltre a una gestione centralizzata di modelli, server MCP e skill.

In pratica è la risposta di Alibaba a una domanda che molte aziende si pongono: come si governano decine di agenti che lavorano sui sistemi critici?

Accanto ad AgentCore arrivano l’Agent Security Center, dedicato alla sicurezza e alla conformità delle applicazioni agentiche con rilevamento delle minacce in tempo reale, e Agent Context, un servizio che collega documenti, sistemi aziendali, chat e dati multimodali per dare agli agenti memoria a lungo termine. Alibaba dichiara che, in scenari come assistenza clienti, sviluppo software e analisi dei dati, Agent Context riduce il consumo di token fino al 67%.

Storage e rete pensati per l’AI

Il pacchetto infrastrutturale include anche la nuova generazione del file system parallelo CPFS, con throughput dichiarato nell’ordine delle centinaia di terabyte al secondo e costi di storage ridotti del 69%, e l’architettura di rete HPN 8.0 Pro, che promette 100 petabit di banda e oltre 130.000 porte a 800G in un singolo cluster. Completa il quadro l’aggiornamento di OpenLake, il data lakehouse che unifica dati strutturati, non strutturati e vettoriali.

Perché questa roadmap è importante

Il primo motivo è l’integrazione verticale. Come Google con le sue TPU e Amazon con i chip Trainium, anche Alibaba vuole controllare l’intera filiera, dal silicio all’agente. Per un’azienda cinese questa scelta ha un valore in più: ridurre la dipendenza da fornitori esteri in un contesto di restrizioni commerciali sempre più strette.

Il secondo motivo è la corsa alla capacità di calcolo. L’obiettivo dei 20 GW si inserisce in una competizione globale in cui tutti i grandi fornitori cloud stanno moltiplicando gli investimenti. Negli Stati Uniti, per esempio, abbiamo raccontato l’accordo tra AWS e Nvidia per 2 milioni di GPU destinate all’AI agentica. Le ammissioni di Wu sulla scarsità di forniture confermano che il collo di bottiglia oggi non è la domanda, ma l’hardware, l’energia e la componentistica.

Su questo punto la Cina si sta muovendo su più fronti, anche nella memoria: ne è un esempio la produzione di massa delle DRAM G5 di CXMT, un altro tassello della filiera nazionale.

Il terzo motivo riguarda gli agenti. Dopo due anni in cui il dibattito si è concentrato sui modelli, l’attenzione si sta spostando sulla loro messa in produzione: sicurezza, memoria, osservabilità, costi. AgentCore e Agent Context puntano esattamente lì, e mostrano come anche i cloud provider asiatici stiano costruendo la stessa infrastruttura che i concorrenti occidentali offrono già.

Cosa cambia per aziende e sviluppatori

Nel breve periodo, per chi opera in Europa l’impatto diretto è limitato. Alibaba non ha indicato quando AgentCore e gli altri servizi agentici arriveranno nelle regioni cloud internazionali, e non ha detto se i chip Zhenwu saranno installati nei data center fuori dalla Cina. Il V900, inoltre, sarà disponibile solo dal 2027.

Nel medio periodo, però, gli effetti si faranno sentire. I modelli Qwen sono tra i più usati nel mondo open source, e una nuova generazione più grande e potente può spostare gli equilibri anche per chi sceglie modelli aperti da eseguire in locale o su infrastrutture proprie. Inoltre, più concorrenza nel cloud per l’AI significa, in prospettiva, più pressione sui prezzi dell’inferenza.

Se lavori con gli agenti, vale la pena seguire da vicino questi sviluppi.

Va aggiunto un elemento di cautela. Molti dei numeri presentati all’Apsara Conference, dalle prestazioni del chip alle riduzioni di costo, sono dichiarazioni dell’azienda senza benchmark pubblici. Prima di trarre conclusioni conviene aspettare test indipendenti e dati di utilizzo reali.

Conclusioni

Con l’Apsara Conference 2026 Alibaba ha presentato una visione coerente e ambiziosa: un chip proprietario tre volte più potente, modelli che puntano a 10.000 miliardi di parametri, una piattaforma completa per gli agenti aziendali e un piano di espansione da oltre 20 GW. È la conferma che la corsa all’AI non si gioca più su un singolo modello, ma sul controllo dell’intera filiera.

Restano da verificare i numeri e i tempi, soprattutto per il V900 e per l’arrivo dei servizi agentici fuori dalla Cina. Tu cosa ne pensi, la strategia full-stack di Alibaba può davvero competere con quella dei giganti americani? Continua a seguirci per restare aggiornato sulle prossime mosse dei protagonisti dell’intelligenza artificiale, e leggi il comunicato ufficiale di Alibaba per tutti i dettagli.