Alibaba Cloud revela su estrategia para liderar la próxima ola de inteligencia artificial
Durante la Apsara Conference 2025, se revelaron soluciones integrales: desde modelos de IA y plataformas de desarrollo de agentes, hasta infraestructura avanzada
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Ciudad de México, 25 de septiembre 2025 – Alibaba Cloud, la unidad de tecnología digital e inteligencia de Alibaba Group, presentó hoy en la Apsara Conference 2025 su más reciente portafolio de innovaciones en inteligencia artificial (IA) de pila completa. Los anuncios abarcan desde nuevos modelos de lenguaje de gran escala de la familia Qwen3 y modelos visuales Wan 2.5, hasta mejoras en plataformas para desarrollo de agentes inteligentes y aplicaciones, así como actualizaciones clave en infraestructura de IA. Esta estrategia consolida la posición de Alibaba como líder mundial en esta nueva era de IA.
“En el futuro, los grandes modelos de IA estarán profundamente integrados en una gran variedad de dispositivos, funcionando como sistemas operativos — con memoria persistente, coordinación fluida en la nube, y una capacidad evolutiva constante”, afirmó Eddie Wu, presidente y CEO de Alibaba Cloud Intelligence.
“Seguiremos apostando por el código abierto para Qwen, con la visión de convertirlo en el ‘sistema operativo de la era de la IA’, permitiendo a desarrolladores de todo el mundo crear aplicaciones transformadoras. Además, reafirmamos nuestro compromiso con la inversión a largo plazo: destinaremos 380 mil millones de RMB en IA e infraestructura de nube durante los próximos tres años”, añadió Eddie Wu.
Desde el lanzamiento de la primera generación de Qwen en 2023, Alibaba ha abierto más de 300 modelos de IA basados en sus modelos fundacionales Qwen (lenguaje) y Wan (visión), superando los 600 millones de descargas y más de 170 mil modelos derivados. Hoy en día, más de un millón de usuarios corporativos e individuales utilizan Qwen a través de Model Studio, la plataforma de desarrollo de Alibaba.
Qwen3-Max: el modelo de lenguaje más poderoso de Alibaba hasta ahora
Alibaba ha lanzado oficialmente Qwen3-Max, su mayor modelo LLM con más de un billón de parámetros. Con los modos Instruct (sin pensamiento) y Thinking (con pensamiento), el modelo alcanza un rendimiento impresionante en una amplia gama de pruebas de referencia, especialmente en la generación de código y las capacidades agentivas. En el modo Instruct, obtiene una puntuación de 69,6 en SWE-Bench, un benchmark autorizado para evaluar los LLM en cuestiones de software del mundo real, a la par con algunos de los principales modelos de código cerrado. También registra un rendimiento notable en Tau2-Bench, un benchmark que evalúa los agentes conversacionales, mostrando una competencia excepcional en el uso de herramientas, una capacidad fundamental para crear agentes inteligentes y orientados a la acción.
Nuevos modelos visuales y multimodales: Qwen3-VL y Qwen3-Omni
También se presentaron modelos avanzados en procesamiento de lenguaje visual y multimodalidad:
- Qwen3-VL: Qwen3-VL: el modelo de lenguaje visual más capaz de la familia Qwen hasta la fecha. Su arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) permite una implementación flexible desde dispositivos periféricos hasta entornos cloud de alto rendimiento. Qwen3-VL, que funciona como un agente visual, es capaz de operar tanto en interfaces informáticas como móviles; es pionero en la programación visual al generar código directamente a partir de imágenes o vídeos, convirtiendo eficazmente los diseños visuales en aplicaciones funcionales. Su capacidad de comprensión espacial admite la base 3D con una percepción mejorada de la dirección y la distancia, lo que sienta las bases fundamentales para la IA incorporada y la navegación espacial en el mundo real. Qwen3-VL-235B-A22B está disponible en versiones Instruct (sin pensamiento) y Thinking, y alcanza un rendimiento notable en las principales pruebas de percepción visual y razonamiento multimodal.
- Qwen3-Omni: un modelo omnivalente multilingüe nativo de extremo a extremo capaz de procesar entradas de texto, imágenes, audio y vídeo, al tiempo que ofrece respuestas en tiempo real, tanto en texto como en lenguaje natural. Impulsado por una novedosa arquitectura Thinker–Talker MoE y preentrenado con 20 millones de horas de datos de audio, Qwen3-Omni ofrece un rendimiento excepcional en la comprensión de entradas de audio (hasta 30 minutos) y conversaciones basadas en vídeo, todo ello sin comprometer sus potentes capacidades en el procesamiento de texto e imágenes. También logra una interacción multimodal en tiempo real, con una latencia ultrabaja, lo que lo convierte en una solución ideal para la interacción intuitiva y manos libres en cabinas inteligentes, gafas inteligentes y teléfonos móviles. Qwen3-Omni-30B-A3B ya está disponible como código abierto en Hugging Face y en la comunidad ModelScope de Alibaba Cloud. Los usuarios también pueden acceder a Qwen3-Omni-Flash en Qwen Chat, una aplicación web que permite a los usuarios experimentar diferentes modelos de Qwen.
Además, Qwen3-Coder y Qwen3-Image-Edit han recibido una importante actualización. El nuevo Qwen3-Coder alcanza una mayor velocidad de inferencia y una mayor seguridad del código, mientras que Qwen3-Image-Edit se ha actualizado para admitir la edición de múltiples imágenes con una consistencia visual significativamente mejorada.
Alibaba también presentó Fun, una familia de modelos de lenguaje grande (LLM) equipados con capacidades avanzadas de reconocimiento y síntesis de voz multilingüe. La serie incluye Fun-ASR, un modelo de reconocimiento automático de voz (ASR) de extremo a extremo optimizado para su implementación en empresas del mundo real, y Fun-CosyVoice, un modelo de síntesis de voz expresivo y de alta calidad diseñado para generar una salida de voz natural en varios idiomas.
Avance de Wan2.5: mejora la creación de contenido multimedia
En la misma conferencia, Alibaba también presentó un avance de cuatro modelos Wan2.5, incluidos sus últimos modelos de generación de vídeo, un modelo de generación de imágenes y un modelo de edición de imágenes. Los modelos de generación de vídeo admiten de forma nativa la generación de audio de alta fidelidad para el vídeo, duplicando la duración de 5 a 10 segundos, lo que permite narrativas más completas y coherentes con una calidad visual mejorada. Los modelos cuentan con una arquitectura multimodal integrada de forma nativa, que se entrena conjuntamente con datos de texto, audio y visuales. Esto permite una generación multimodal alineada, lo que garantiza la sincronización del contenido audiovisual y mejora la comprensión de las instrucciones para seguir de cerca las indicaciones del usuario.
Nuevo marco de desarrollo para una implementación mejorada de agentes
Con el fin de mejorar la eficiencia de la implementación de agentes de IA a gran escala, se ha añadido un marco de desarrollo a Model Studio, la plataforma de desarrollo de IA de Alibaba Cloud. El nuevo marco incluye Model Studio-ADK (kits de desarrollo de agentes), un marco de desarrollo de alto nivel para profesionales empresariales que traduce las complejas necesidades empresariales en lógica de agentes ejecutable para permitir el rápido desarrollo de sofisticados agentes de IA con capacidad de toma de decisiones autónoma, reflexión dinámica y ejecución iterativa de tareas. Cabe destacar que los usuarios pueden crear un proyecto DeepResearch o Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) en menos de una hora utilizando este robusto kit de herramientas. Model Studio también ha actualizado su plataforma de desarrollo de bajo código Model Studio-ADP (plataforma de desarrollo de agentes), lo que permite a los usuarios con conocimientos limitados de programación crear fácilmente agentes de IA ligeros.
Model Studio Agent aborda retos empresariales clave, como el procesamiento de datos de múltiples fuentes, las limitaciones de recursos y la implementación en entornos cruzados, e introduce una serie de funciones de nivel empresarial. Entre ellas se incluyen la conectividad sin fisuras a través de la plataforma multicloud (MCP), la fusión multimodal RAG, la programación dinámica de inferencias y el servicio sandbox, lo que permite a las empresas acelerar la adopción de agentes de IA.
Actualmente, los usuarios pueden acceder a más de 200 modelos líderes en el sector a través de Model Studio, incluidos los modelos Qwen y Wan desarrollados por Alibaba. En los últimos 12 meses, se han creado más de un millón de agentes en Model Studio, que dan soporte a diversos escenarios, desde la creación de contenidos y el marketing inteligente hasta la gestión inteligente del hogar y la optimización de la producción. Durante el mismo periodo, las llamadas a modelos a través de Model Studio se han multiplicado por 15, lo que refleja la creciente demanda de soluciones de IA robustas y escalables.
Nuevas plataformas de IA para apoyar a empresas y creadores
Tras su debut en julio, Alibaba Cloud ha lanzado importantes actualizaciones para AgentBay, un entorno operativo multimodal basado en la nube y una plataforma de agentes expertos para empresas, desarrolladores y socios de IA. Las nuevas funciones (motor autoevolutivo, imágenes de contenedores personalizadas y controles de seguridad y cumplimiento integrados) ayudan a los agentes de tránsito a pasar de ser simples ayudantes de un solo modelo a trabajadores multimodales compuestos, similares a los humanos, que pueden completar tareas de principio a fin.
Para satisfacer la creciente demanda empresarial de crecimiento impulsado por la IA, Alibaba Cloud también ha lanzado Lingyang AgentOne, una plataforma de aplicaciones de IA empresarial integral que permite a las organizaciones pasar de una respuesta reactiva a una inteligencia proactiva. Impulsado por los modelos Qwen de Alibaba y profundamente integrado en el ecosistema de Alibaba, Lingyang AgentOne ofrece un espacio de trabajo de desarrollo de agentes de principio a fin para conectarse con los sistemas existentes y acelerar el tiempo de retorno de la inversión. A través de soluciones basadas en escenarios de marketing, análisis, servicio al cliente y operaciones, Lingyang AgentOne conecta toda la cadena de valor de preventa, venta y posventa para ofrecer resultados medibles y listos para la producción en sectores como el de las reformas del hogar y el comercio electrónico.
Además, Quark, la plataforma de aplicaciones de IA para consumidores de Alibaba, lanzó Zaodian, una plataforma integral de creación de imágenes y vídeos con IA que integra modelos de IA líderes en el sector, como el modelo insignia de generación de vídeos de Alibaba, Wan, para ofrecer una experiencia profesional y eficiente a los creadores. Además de las funciones de conversión de texto a vídeo y de imagen a vídeo que admite Wan, Zaodian también ofrece funciones de generación y edición de imágenes con IA con opciones de modelos líderes. Los creadores pueden probar el servicio de la plataforma en el sitio web zaodian.quark.cn o a través de la entrada «AI Image» en la versión de escritorio de Quark.
Infraestructura de IA de última generación para IA agencial
En la conferencia, el pionero de la nube también ha presentado un conjunto completo de innovadoras mejoras de infraestructura diseñadas específicamente para dar soporte al emergente panorama de la IA agencial.
- Almacenamiento: Alibaba Cloud ha mejorado su servicio de almacenamiento de objetos (OSS) con «Vector Bucket», una función basada en IA que permite el almacenamiento y la recuperación de datos vectoriales a gran escala de forma rentable, optimizada para aplicaciones RAG y de IA. Unifica la gestión de datos sin procesar y vectoriales en OSS, accesible a través de API estándar, lo que simplifica el desarrollo de plataformas RAG escalables y la organización de activos multimedia. Ayuda a reducir el coste del desarrollo de la IA al permitir a las empresas gestionar tanto los datos sin procesar como los vectoriales en un solo lugar, lo que reduce la complejidad y acelera la implementación de aplicaciones RAG.
- Networking: Alibaba Cloud ha presentado su última arquitectura para redes de alto rendimiento, HPN8.0, una red diseñada específicamente para modelos de IA. Esta innovación permite un entrenamiento, una inferencia y un aprendizaje por refuerzo (RL) fluidos en cargas de trabajo computacionales mixtas, al tiempo que admite implementaciones a gran escala. La arquitectura ofrece un rendimiento de red de 800 Gbps, lo que duplica la capacidad de la generación anterior.
- Seguridad: Otra actualización clave es la incorporación de una función de agente impulsada por IA a su solución Cloud Threat Detection Response (CTDR). Esta mejora de la seguridad nativa de la nube potencia las capacidades de detección, análisis y respuesta, proporcionando un enfoque más inteligente y proactivo para combatir las amenazas de seguridad. Cinco agentes de IA, impulsados por Qwen, automatizarán las operaciones de seguridad, desde la evaluación de alertas hasta la ejecución, con análisis inteligentes, correlación de eventos e informes procesables para la gestión integral de amenazas. La nueva función ha aumentado eficazmente la tasa de éxito de la investigación automatizada de incidentes del 59 % al 74 %, al tiempo que gestiona el 70 % de las acciones de respuesta automatizadas sin intervención humana.
- Contenedor: Alibaba Cloud ha actualizado sus servicios de computación en contenedores (ACS) para mejorar sus capacidades de autoescalado mediante tecnologías optimizadas de programación y aceleración de la caché de imágenes de contenedores. Esto permite la elasticidad, ya que admite el escalado de hasta 15 000 pods por minuto para gestionar solicitudes de agentes masivas y altamente concurrentes. Además, la tecnología de sandbox de contenedores ACS proporciona un fuerte aislamiento al separar el espacio del usuario del entorno de ejecución, lo que evita que las vulnerabilidades o las fugas de datos de un agente afecten a los demás.
- Base de datos: Alibaba Cloud ha actualizado su base de datos PolarDB, optimizándola para cargas de trabajo combinadas de datos e inteligencia artificial. La actualización ha introducido una innovación de hardware impulsada por la tecnología Compute Express Link (CXL), una interconexión de memoria y computación altamente eficiente que reduce la latencia en un 72,3 %, aumenta la escalabilidad de la memoria en 16 veces y sienta una base sólida para las cargas de trabajo de datos e inteligencia artificial. La PolarDB actualizada también ha introducido una nueva arquitectura Lakebase con almacenamiento híbrido que incluye lago, base de datos operativa y metadatos para almacenar formatos de datos abiertos populares, como Lance, Iceberg y Apache Hudi, y reducir el coste de almacenamiento, lo que permite un almacenamiento y una gestión de datos multimodal eficientes.
- Plataforma para IA (PAI): La PAI de Alibaba Cloud introdujo optimizaciones sinérgicas para impulsar el desarrollo de modelos grandes hacia la era de la IA agencial. Su novedosa aceleración del entrenamiento MoE mejora el entrenamiento de la serie Qwen en más de un 300 %, mientras que el motor de entrenamiento DiT actualizado reduce el tiempo de entrenamiento de una sola muestra de la serie Wan en un 28,1 %. La inferencia mejorada ofrece un TPS un 71 % mayor, una latencia TPOT un 70,6 % menor y un escalado de infraestructura un 79,6 % más rápido.
