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　　为了实现这一终极目标，阿里的技术路线也异常清晰：首先，在预训练阶段就用海量、高浓度的代码数据（高达7.5万亿Tokens）为模型注入强大的代码“记忆”；其次，将超长上下文视为关键，确保模型能处理整个代码仓库；最后，通过反馈学习（Reinforcement Learning）模仿人类从调试报错中学习的过程，不断提升模型上限。这一切的背后，是阿里基于阿里云自建的、能瞬间拉起成千上万个虚拟环境的庞大训练基础设施，为AI智能体的进化提供了“罗马斗兽场”。

　　第一个挑战，是“从惊艳到稳定”的基建鸿沟，这在To B市场是生死线上线初期，访问激增曾导致服务器卡顿、延迟。这对于C端用户或许可以容忍，但对于企业级服务而言则是致命缺陷。在2025年的AI竞赛中，模型的性能和稳定性同等重要。竞争对手——无论是财大气粗的互联网大厂，还是同样凶猛的智谱等“小龙”——都在虎视眈眈。每家企业都必须证明，自己不仅能产出“王炸”，更能提供如水电煤一般可靠的基础设施服务，而这背后是对供应链、工程能力和巨额资本的极限考验。