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阿里云饱和式投入 AI，不想在 “迟疑中错过变革”

来源：晰数塔互联网快讯时间：2024年09月20日 23:40

吴泳铭：生成式 AI 最大的想象力，不是一两个手机上的超级 App。

文丨贺乾明
编辑丨程曼祺

吴泳铭难得的公开亮相，给了阿里云。

去年 9 月，吴泳铭接任阿里巴巴集团 CEO，后直接管理两大业务板块：一是阿里赖以起家，目前仍为最大主业的电商，吴泳铭是淘天集团董事长兼 CEO；另一个就是阿里云，吴泳铭同时担任阿里云智能集团董事长兼 CEO。自那以后，吴泳铭甚少公开露面，去年的双十一晚会他也没有参加。

在 9 月 19 日举办的 2024 云栖大会上，吴泳铭在主题演讲中说：“新技术应用早期，渗透率比较低，大部分人会产生怀疑，这很正常。但新技术革命会在人们的怀疑中成长，让很多人在迟疑中错过。”

这概括了如今大模型领域的观点分歧。由 ChatGPT 引发的大模型和生成式 AI 热潮，因一系列进展不如预期——GPT-5 迟迟未发、Sora 未大规模开放等——在今年下半年转冷。微软、Goolge 等公司的财报会上，高管们频繁被追问：到底如何平衡大模型的投入与收益？

直到一周前，OpenAI 在 9 月 13 日发布最新模型 o1 系列，展示投入更多算力、数据等资源，依然能换来模型性能提升，才一定程度上扭转了市场风向。

阿里云对 AI 的投入有自己的逻辑，它将 AI 机会视为算力基础设施 + 模型 + 应用的整体，阿里云定位于做好基础设施，并通过开放更先进的模型，建设 AI 生态。吴泳铭昨日说，阿里云会持续以前所未有的强度投入 AI 技术研发和基础设施建设。

阿里云已看到了真实需求。吴泳铭说，当前新增算力需求中，超过 50% 由 AI 驱动，而且规模持续扩大。“过去一年，阿里云投资新建大量 AI 算力，还是远远不能满足客户的旺盛需求。”

阿里也看好生成式 AI 的长期前景。当前大多数投资大模型的公司把重心放在研发应用上，希望开发出下一个类似淘宝、微信或抖音的超级 App。

而在吴泳铭看来，现在仍处于 AGI 变革的早期：“生成式 AI 最大的想象力，绝不是在手机上做一两个新的超级 App，而是接管数字世界、改变物理世界。” 这意味着，几乎所有行业都需要性能更强、规模更大、更适应 AI 需求的基础设施。

围绕这些判断，阿里云宣布了一系列新动作，除继续全方位建设更有效率的 AI 大模型计算设施；还开源了性能逼近 GPT-4o 的大模型 Qwen 2.5，涵盖能用到多种场景的 0.5B 到 72B 参数规模的多个版本；以及再次大幅降价——Qwen 系列主力模型降价 85%，百万 tokens 价格低至 0.3 元。阿里云 CTO 周靖人说，这些新动作会进一步刺激开发者和各行各业客户使用大模型的需求。

从底层硬件开始重构计算体系，持续建设 AI 基础设施

支撑大模型的基础设施，与早些年的云计算设施相比有明显变化。广为人知的是算力芯片从以 CPU 为主变成 GPU 为主。这推动英伟达成为全球最大的芯片公司，市值一度突破 3 万亿美元。

底层硬件只是计算基础设施转变的一部分。“AI 技术变革，触达计算体系的方方面面，是全栈、全系列的技术革命。” 周靖人在昨日的群访中说。

生成式 AI 的模型规模大幅提升，动辄达到数百亿、数千亿，甚至万亿参数。这需要云计算公司根据 GPU 特点和大规模并行计算的网络特性建立新型计算体系，这包括：

训练和使用参数多的大模型时，只有几块 GPU 不够，得把大量 GPU、服务器等算力节点组成一个庞大的算力网络。这需要新的网络架构。用算力网络训练、调度大模型时，还需要存储、处理海量数据。这需要更大的内存带宽和文件存储系统。对开发者和企业用户而言，希望更简单地调用 AI 算力，屏蔽底层硬件复杂管理，自动匹配不同应用环境。这需要新的容器技术及系统服务。

过去两年，AWS、Google Cloud、微软 Azure、阿里云等云计算平台，都投入了大量资源建设新型计算基础设施。据红杉资本估算，今年科技行业投入规模会达到 6000 亿美元。

得益于大公司积极建设基础设施，大模型也在迅速发展：大语言模型的参数从千亿增长到万亿，融合语音、图像、文本的多模态模型成为热门趋势，生成图像、视频的模型不断迭代，大模型也进入自动驾驶、机器人等领域，触达物理世界。每一个变化，都需要计算基础设施跟着优化。

在云栖大会上，周靖人介绍了一批阿里云 AI 基础设施的升级：

磐久 AI 服务器可以支持单机 16 卡、显存 1.5T，提供 AI 算法预测 GPU 故障，准确率到 92%；高性能网络架构 HPN7.0 可支持 10 万个 GPU 稳定互连，模型端到端训练性能提升 10% 以上；CPFS 文件存储的数据吞吐 20TB/s，为 AI 智算提供指数级扩展存储能力；人工智能平台 PAI，可以实现万卡级别的训练推理一体化弹性调度，AI 算力有效利用率超 90%。

阿里云 CTO 周靖人介绍的阿里云 AI 基础设施。

“云优化一点，大模型才能发展一点，模型发展到一定程度又遇到挑战，又需要云去升级。” 周靖人去年曾说。“大家表面上看到的是一句 ‘AI 的基础设施’，但中间有很多重要创新。正是这些重要创新，才让大模型的训练、大模型的创新变成了可能。”

行业领先的大模型公司都离不开云基础供应商，比如 OpenAI 与微软 Azure 绑定，Anthropic 拿了 AWS、Google 的投资，国内多个大模型公司都拿了阿里的投资。它们借助云计算公司的基础设施训练更强的大模型时，反过来也推动云计算基础设施迭代。今年 6 月，零一万物 CEO 李开复说，阿里云为零一万物的大模型训练提供了很多帮助，还组成了专业小组来保证训练的稳定性。

大型科技公司的基础设施投资竞赛还会继续。高盛今年 6 月发布报告称，科技巨头和其他公司未来几年还会投入上万亿美元，用于采购芯片和电力资源，建数据中心。

以开源、降价激发需求，建立规模效应

建好基础设施只是云计算公司业务的起点。云计算是典型的规模越大、效益越好的生意，只有获得大量客户，云计算公司才能收回早期建设基础设施的投入、获得利润，建立竞争优势。所以许多云计算公司发展多年，还处于亏损状态。

在大模型时代，所有的云厂商都处于建立规模效应的早期阶段。红杉资本合伙人大卫·卡恩（David Cahn）在一篇文章中写道，就算慷慨地假设 Google、微软、Meta 等公司每家一年能获得 100 亿美元新的 AI 收入，甲骨文、阿里巴巴、字节跳动、腾讯等公司每家获得 50 亿美元，从投入到收入的缺口还有 5000 亿美元。

补足缺口的关键是加速下游模型用量增长。在云栖大会上，阿里云展示了吸引客户使用大模型基建的多个动作。

首先是开发一批更强的大模型。周靖人昨天发布阿里最新的旗舰模型 Qwen-Max，称在多个数据集上的评测结果超过或接近 GPT-4o。同时，他们升级针对不同场景开发的大模型，比如数学领域的 Qwen-Math、编程领域的 Qwen-Coder、具备视觉理解能力的 Qwen-VL，以及生成图片的通义万相 Wanx，还新增视频生成功能。

阿里云是中国大模型开源力度最大的大型科技公司，开源战略仍在持续。据周靖人介绍，当前阿里云开源的 Qwen 系列大模型，下载量突破 4000 万，衍生出超过 5 万款大模型，成为仅次于美国 Llama 的模型群。

云栖大会上，阿里云开源最新的大模型 Qwen 2.5 系列，囊括 0.5B 到 72B 的不同参数版本。在周靖人看来，参数 3B 及以下的模型和能够理解视觉的 Qwen-VL，将能够扩大大模型的应用范围，前者能让大模型在终端硬件中运行，后者可以让硬件具备理解物理世界的能力。

过去两年，阿里云还在持续搭建开源模型社区魔搭，目前已经上架上万款各类开源模型供开发者下载，开发者数量超过 690 万。

在这些大模型的基础上，阿里云用两种方式把它们产品化，降低客户使用门槛：

一方面开发百炼平台，向企业客户和开发者提供大模型服务。百炼平台中内置提示词优化、检索增强生成（RAG）、模型微调等一系列工具，让那些对开发大模型应用有兴趣、有需求的客户，只在阿里云就能调用多种模型开发和部署产品。

“（客户）不需要关注模型背后的 GPU 资源，不需要去关注如何去拉几个模型。只需要一个简简单单的 API，就可以随心所欲调用模型。” 周靖人说。

阿里云还开发了各种面向个人消费者的大模型应用，比如辅助编程的通义灵码，辅助语音转写总结、阅读长文档、生成 PPT 等功能的多种 AI 助手。

阿里云扩大需求的另一个举措是持续降价。今年 5 月以来，中国的大模型公司开启一轮价格战。当时阿里云把对标 GPT-4 的 Qwen-Long API 输入价格降到 0.5 元 / 百万 Tokens。现在阿里云再次降价，幅度达到 85%，同时给新用户赠送 5000 万免费 tokens 和 4500 张图片生成用量。

“相对未来庞大的应用来说，今天的价格还是还太贵了。大量开发者无法有效、大规模使用。” 周靖人说，只有降低价格，才能推动 AI 应用爆发。

这些阿里云过去来两年持续推进的措施，已经发挥部分作用。据阿里财报，过去几个季度，阿里云 AI 相关产品收入持续三位数增长，在其公有云收入中的占比持续提升。在阿里 7 月的财报会上，吴泳铭说，借助 AI 驱动，阿里云的整体收入将在今年四季度恢复两位数增长，此后会逐步加速。

周靖人说，当前一共有 30 万企业客户接入了通义大模型。其中不仅有对大模型更热情、大众容易感知到的移动互联网客户，如微博、携程、喜马拉雅等；还有饮料公司三得利（中国），以及中国一汽、联想、OPPO 等制造业公司。也有一些公司与阿里云合作建设智算中心，训练大型 AI 模型，如阿里云透露，阿里云与小鹏在乌兰察布合作建设的数据中心，2022 年以来，规模已扩大了 4 倍。

吴泳铭所说的 AI 接管数字世界，改变物理世界的趋势已经有了迹象。

面对大模型，投入不足的风险更大

今年是阿里云成立的第十五年。它的起点是阿里巴巴替代成本不断扩大的 IT 设施。当时在海外已经有一批科技公司开始建立公共云计算平台，但国内还没有达成共识——不乏有互联网、科技公司高管抛出 “云计算是新瓶装旧酒”“还需要很长时间才能普及” 或者 “私有的算力中心才是重点” 的论断。

后来的故事是，阿里云借助早期大额投资，抓住 2015 年前后在中国兴起的移动互联网创业浪潮，成为中国云计算市场第一，并持续到现在。

在吴泳铭看来，生成式 AI 创造的价值，可能是移动互联网连接价值的十倍、几十倍。他认为，过去三十年，互联网浪潮的本质是连接，互联网连接人、信息、商业和工厂，通过连接提高世界的协作效率。生成式 AI 则让世界有了统一的语言——Token。AI 模型可以把物理世界数据的 Token 化，理解真实世界的方方面面，从而模仿人类执行物理世界的任务，这将带来新的产业革命。

等到生成式 AI 应用爆发，作为基础设施供应商的云计算公司显然会从中获得更多收入。而且对于阿里云等中国的云计算公司来说，生成式 AI 还能改变公共云计算在中国市场的前景。

此前多年，中国云计算公司并不像 AWS 那样，公共云客户遍布各行各业，囊括美国证券交易所、大型石油公司、银行业巨头等。中国各个行业的大公司 “习惯于自己掌控” 基础设施，让云服务商从采购服务器建机房开始做起，最后才是软件解决方案。它们服务的不同客户之间的技术复用程度很低，难以降低边际成本。

现在这些客户想要从头建立生成式 AI 基础设施、训练大模型，需要投入更多资源。“全世界先进模型竞争的投入门槛，将达到数十亿、数百亿美金的级别。” 吴泳铭说。这意味着，在生成式 AI 时代，中国公共云计算平台的重要性会大幅提升。

去年 11 月，吴泳铭接任阿里云董事长兼 CEO 两个月后，就在内部明确 “AI 驱动、公共云优先” 的战略。阿里云持续建设大模型基础设施的同时，饱和式投入大模型——模型层面，除了自研大模型、还开源大模型，投资一批大模型公司；产品层面，除了开发为开发者、企业服务的百炼平台，还开发一批面向消费者的大模型助手。

阿里云的目标很明确：不在迟疑中错过新一轮的技术革命。正如 Google CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）所说，面对大模型，“投资不足的风险，要远远大于过度投资的风险，哪怕事实证明我们是过度投资。”