阿里發佈AI向善報告2026：數據中心算力密度兩年增近5倍，綠電佔比73.6%

作者 | 楊京麗 編輯 | 李水青 11月5日報道，今日，阿里巴巴發佈《阿里巴巴AI向善行動報告2026》。報告圍繞“全棧AI，協同向善”展開，提出AI發展需要同時滿足“社會可接受、環境可承載、經濟可持續”三個條件。報告中的AI向善行動覆蓋健康、教育、科研、綠色發展、經濟機會、安全包容社區六大領域，包括26個應用案例。在發佈會現場，阿里巴巴還圍繞AI數據中心的可持續發展進行分享，介紹了多癌早篩和循證醫學輔助等醫療AI實踐。其中，癌症篩查模型已從單一癌症，擴展到多癌篩查，進一步推進到通用影像診斷。氫離子醫學AI助手則將醫學文獻、臨床指南和證據分級體系納入模型分析流程。

報告強調，在AI技術快速發展的同時，還應當回答AI如何真正服務社會、服務普通人的問題。一、AI發展要跨過社會、環境和經濟三道邊界 今年是阿里巴巴連續第二年發佈AI向善行動報告。阿里巴巴集團ESG戰略負責人劉偉稱，隨著AI從實驗室走向千行百業，社會關注點也從模型能力和算力規模，轉向技術能為普通人帶來什麼，以及哪些事情值得用AI去做。劉偉認為，在AI智能體時代，AI發展需要處在一個“安全運行空間”內，應滿足社會可接受、環境可承載和經濟可持續三個條件。社會可接受，意味著技術要服務人的福祉；環境可承載，要求關注能源、水資源和碳排放；經濟可持續，則要讓技術投入轉化為長期的社會和產業價值。

阿里雲智能集團全球數據中心總經理王朝陽稱，隨著AI算力需求增長，行業人才需求快速擴大。在社會可接受方面，阿里雲正在推進人才標準、培訓材料和考核機制標準化。過去一年，阿里雲團隊吸納的人才中，超過70%來自傳統行業之外，包括製造、能源等行業。在環境承載方面，阿里雲數據中心算力密度已從兩年前約0.8kW/㎡提升至4.5kW/㎡，預計到2027年3月底達到9kW/㎡。過去一年，阿里雲自建數據中心清潔電力佔比已達到73.6%。在水資源方面，阿里雲從數據中心建設之初起就堅持節水。今年自建數據中心平均WUE（水資源使用效率）為1.198升/度，其中風冷主導園區為0.

205升/度；同時，阿里雲全年回收利用中水13.5858萬立方米。未來將從數據中心選址、技術架構和運營管理三方面推進節水，提高水資源利用效率。在經濟可持續方面，阿里雲通過模塊化方式建設數據中心，將項目交付週期壓縮至100天，包括30天設計與生產、50天現場安裝和20天聯合調試，大幅提高數據中心交付效率。二、從風險篩查到輔助診療，醫療AI走向臨床 報告發布後，阿里巴巴重點展示了醫療相關AI向善案例，主要集中在多癌種影像篩查、循證醫學輔助和認知障礙語音早篩三個方向。

達摩院資深算法專家、多癌早篩項目負責人張靈分享，阿里已將其癌症篩查模型覆蓋範圍從單一癌種擴展至胰腺癌、胃癌、肝癌、結直腸癌等消化系統高發癌症，並進一步覆蓋通用影像診斷。團隊利用患者已經完成的CT影像，通過AI重新分析其中的影像信息，在不增加額外檢查和輻射的情況下，尋找潛在疾病線索。張靈稱，阿里多癌早篩模型正應用於真實醫療場景中。以結直腸癌前瞻性試驗為例，在29783例CT篩查中，有597例被AI判定為陽性，75例進入臨床複核，17例確診病變，模型還發現了部分原有標準流程未識別的癌症病例。在疾病篩查之外，阿里也將AI應用延伸至臨床診斷和疾病治療等環節。

阿里健康CTO、氫離子負責人王祥志談到，醫療大模型進入臨床，關鍵在於能否提供可靠答案、是否有醫學證據支持。因此，阿里巴巴推出氫離子醫學AI助手，將醫學文獻、臨床指南和證據分級體系納入模型工作流程，讓模型先理解證據，再組織答案。目前，氫離子已組建約300名醫生參與的專家團隊，用於制定評測標準、審核模型結果和持續優化產品。平臺每天產生數十萬次查詢，用戶既包括三甲醫院醫生，也包括基層醫療機構人員。此外，中國科學技術大學少創班學生、守憶科技CEO劉思哲分享了AI語音認知障礙早篩項目。該項目通過電話與老人交流，從停頓、用詞、表達連貫性等特徵中評估認知障礙風險。

劉思哲稱，通過合成語音補充訓練數據，模型在真實樣本上的實驗準確率從81.67%提升至85.83%，提高4.16個百分點。項目已在社區篩查出30多名潛在風險人群，其中一名老人篩查提示中風險，後續在醫院複診後被確診為阿爾茨海默病相關認知障礙，提前篩查出風險，幫助老人更早接受治療。結語：AI落地需要服務人的需求 從數據中心的能源、水資源和人才問題，到醫療AI的篩查、診斷與循證應用，阿里AI向善報告思考AI如何進入真實社會、服務普通人。無論是降低算力基礎設施的資源消耗，還是幫助醫生和患者更早發現疾病，AI向善最終都需要落實到可驗證的效果和可持續的應用中。