阿里平头哥亮出真武V900，AI软件栈T-Head SAIL加速开源

2026年9月22日云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭介绍新一代真武V900 AI芯片，称其「是目前中国算力性能最强的AI芯片，性能达到M890的3倍」。次日，平头哥进一步公布围绕真武打造的AI软件栈T-Head SAIL的开源进展，将适配框架、加速库、工具链和通信库等更多组件向开发者开放。这意味着大厂造芯正在从单纯交付硬件，走向更广泛的开放共建阶段。

从硬实力到软实力：SAIL补齐的是软件生态

平头哥将AI芯片比作「发动机」，软件栈比作「变速箱+传动系统+驾驶系统」。SAIL是连接PyTorch等上层AI框架与真武硬件的中间层，承担模型迁移、编译执行、计算加速和开发调试等职责，类似英伟达CUDA在GPU生态中的位置。

此次开源进展包括：

• 框架适配：PyTorch-for-sail
• 源码迁移工具：sailify
• 算子开发工具：Triton-for-sail
• 计算加速项目：DeepGEMM-for-sail、FlashAttention-for-sail

此外，TensorFlow、JAX适配版本、自研推理引擎，以及PCCL、DeepEP-for-sail等通信组件和调试监控工具也在持续推进开源。平头哥的目标是让开发者能够查看、修改代码，根据自身业务负载继续优化，把对模型的理解直接转化为硬件执行效率。

已有650余家客户入场，小鹏、蚂蚁、小红书开始自己动手

真武AI芯片已服务20多个行业的650多家客户。开源落地后，三家头部企业的实践颇具代表性：

• 小鹏汽车：借助SAIL将原运行在GPU平台上的业务模型迁至真武云端集群，开展智能驾驶模型训练，并利用性能分析工具定位训练瓶颈。SAIL支持C++、Triton、TileLang等开发方式，目标是减少团队重新学习的成本。
• 蚂蚁集团：推理服务团队已在真武810E和M890上完成主要前沿模型的推理适配，下一步工作集中在量化、推理阶段分离、专家并行负载均衡、稀疏注意力接入。
• 小红书：基于SAIL开源代码，面向真武架构开发了模型迁移与算子优化Agent，用自动化方式加速生成式推荐模型的部署上线，把业务经验写进工具。

SAIL开源后，平头哥已收到阿里内部和外部客户的代码贡献，反馈包括希望贡献自有项目、获取更多硬件架构信息以便开发定制算子，以及加快新模型、新框架的支持节奏。

模型资源与适配节奏：39个量化模型、累计下载超34.8万次

开发者关心的另一个问题，是新模型发布的当天能否在自家算力平台上跑起来。截至2026年9月，平头哥在ModelScope上已提供39个量化模型，覆盖Qwen、DeepSeek、Kimi等系列，累计下载超过34.8万次。这些已经完成适配的模型可减少用户自行准备的工作，让部署和测试更早开始。

更深层的逻辑是：芯片厂商基于主流框架做适配时，往往需要修改一部分代码。若长期维护独立版本，上游每次更新都要重新同步、测试；将适配和优化提交回PyTorch、vLLM、Triton等上游社区，才能让真武支持随主流软件一起演进，也让客户更快用上新技术。

战略背景：3800亿元投入下的芯片+模型+云协同

开放的时间节点并非偶然。平头哥已走过含光800（2019）、倚天710（2021）、真武系列等节点，真武M890完成两代完整芯片交付，软件成熟度与客户二次开发需求共同促成了这一轮开放。

今年云栖大会上，吴泳铭明确提出阿里将长期投入AI模型、AI芯片和AI云。早在2025年2月，阿里已宣布三年内至少投入3800亿元建设云和AI基础设施，并表示将进一步增加投入。平头哥正与千问团队合作，探索让模型生成高性能算子，但模型自动生成仍需理解底层架构。SAIL的进一步开放，是让小红书、小鹏这样的外部团队也能参与连接模型与硬件的软件开发。

芯片已经进入真实业务，SAIL的名字取自「Seed of AI Library」。当一行行经过验证的代码被交到开发者手中，大厂造芯的下一程，考验的是生态能否真正长出来。