<div id="readability-page-1">云将是 AI 的后盾与燃料库。从 2009 年阿里云写下飞天第一行代码，迄今已过去十五年，经历了互联网企业腾飞和传统企业深入数字化转型的两次云计算浪潮之后，眼下我们已经进入第三次浪潮：云与 AI 融合的新阶段。如同潮涌，AI 的出现并不是颠覆前两次的产业逻辑，而是前期在云上的技术积累会在 AI 基础设施阶段加速释放平台价值。下一个十五年，不难预期：云将是 AI 的后盾与燃料库。这一点在网络的发展历程中也有迹可循。2000 年前后，国内互联网刚兴起不久，是由运营商提供网络基础设施，人们的需求只是发发邮件、买买东西；当云计算与大数据到来，网络进入 SDN 时代，支撑网络游戏、直播、算法推荐的兴起；现在我们正经历 AI 智算时代，智能驾驶、LLM 训练推理等，对网络的要求与过去更是截然不同。如何能够匹配 AI 时代下超大规模算力需求，让性能极致发挥？阿里云已经有了答案。为匹配 AI 时代的网络要求，阿里云去年研发出大规模集群架构 HPN7.0，支持万卡集群式计算。据今年云栖大会最新公布，HPN7.0 让模型端到端训练性能提升 10% 以上，目前它实行前后端网络分离技术，前端 400G 网络带宽提供高速存储访问和节点通信；后端 3.2T GPU 互联网络，可满足大规模 AI 计算需求。实际上，阿里云早在 2021 年就在研究第一代万卡集群 HPN6.0，当时主要满足自动驾驶客户对视觉模型训练的需求，彼时大模型还没有如此普及。此外，阿里云 2022 年 10 月在业内最早提出 MaaS 模型即服务理念，并引领了理念潮流。这些均表明，阿里云在 AI 底层和中间层 AI infrastructure（简称 “AI Infra”）方面一直保持着前瞻性思考与布局。在云与 AI 密不可分的时代，超前布局让阿里云快速赢得了大量新的企业客户，像智能驾驶、具身智能机器人等与云厂商有共创能力的创新者。AI Infra 竞争也将掀起新一轮行业变革。加法与减法的对碰智能的迁跃在新能源汽车上表现尤为明显，其对智能基础设施的需求也更强烈。在 9 月 19 日杭州云栖大会上，驾驶号称 “全球首款 AI 汽车” P7+ 参会的小鹏汽车董事长何小鹏预测，端到端大模型对自动驾驶领域的价值在于，未来可以让每一个人在每一个城市都像老司机那样开车。在常规理念中，代码富集意味着功能强大，但通过端到端（End-to-End）的神经网络代码建立了感知—决策—执行一体化，把这三步骤集合在同一个大模型中去做，彻底改变了过去的串联式架构。实际效果是：端到端 “绕开” 了地图数据，可根据摄像头、传感器实时采集的图像数据，直接生成车辆的加速、转向、刹车信号，让汽车反应更顺滑。在此背景下，代码将进一步缩减。以特斯拉 FSD v12.5.1 版本为例，原本 30 多万行的 C++ 代码砍到只剩下 3000 行。但与此同时，马斯克从英伟达手里又团购了 35 万张显卡，以支持更快的数据处理。算力做加法，这也是让前端能逐渐变得更加简洁的基础前提。过去两年，小鹏汽车也一直在加码算力，其与阿里云共建的智算中心的算力储备扩张超 4 倍至 2.51Eflops，以前需要一周完成的自动驾驶大模型训练，如今通过智算中心可以缩短到用一小时完成。为加速端到端大模型、提升自动驾驶的上限，何小鹏表示将继续深化与阿里云的 AI 算力合作，预计每年投入 35 亿元用于研发，其中 7 亿元划拨给算力训练，并加速端到端大模型的落地。小鹏汽车从 2015 年在阿里云开户，2019 年车联网研发上云，到 2022 年与阿里云在乌兰察布建成自动驾驶智算中心，再到自主研发的 “全域大语言模型” X-GPT 与阿里云通义千问的融合，全面智能化升级车载助理；此外，小鹏汽车还积极拥抱阿里云通义万相，并在研发领域引入通义灵码，实现代码评审效率的大幅提升……这家车企现已 All in AI，在制造、车联网、自动驾驶、智能座舱、官网数字营销多个领域与阿里云资源深度绑定。另一家车企吉利也在智驾的路上飞奔，其与阿里云已合作 9 年之久，通过采用混合云架构，线下专有云部署 1000 台服务器 +20P 存储、线上 7 万核公共云 ECS+28P 存储。在智能驾驶场景，吉利使用了飞天专有云、标杆算力平台 PAI 灵骏 +OSS+ 大数据 + 数据库；智能座舱则通过阿里云的 EGS+DeepGPU 加速引擎，将吉利自研大模型推理上云，加速效果提升 40%，并调用通义大模型 API 接口。同时它借助通义万相 VL 功能，支持智能座舱舱外识物，利用通义千问 Plus，支持客户情感闲聊。据行业内测算，传统燃油车有大约 3 万个零部件、整车芯片大约有 500 颗；而新能源 AI 汽车的零件只有不到 2 万个，芯片量却达 5500 颗左右。一加一减之间，汽车的交互方式与生产逻辑已被改变，对专有芯片、大规模算力集群和云原生数据库的依赖进一步增强。据最新消息，英伟达广泛覆盖汽车领域的 NVIDIA DRIVE Orin 系统级芯片，已实现与阿里云通义千问多模态大模型 Qwen2-VL 的深度适配，并应用于斑马智行的智能座舱场景中。大模型接入汽车座舱，拓展人机交互边界，已成趋势。“万卡时代” 的全栈创新大模型虽火，但并不算成熟。市面上的大模型几乎每天都会因各种错误造成训练中断，而训练时效对业务创新具有决定性意义，训练太慢、总是中断，创新效率就难以提升。人们往往添加更多的 GPU 来增强训练时效。像 Meta 训练 Llama 模型时用的是 1.6 万卡算力集群，大概每隔两三个小时整个训练任务就要重新开始，回到上一个 Checkpoint。从 128 张卡到 1024 张卡，从千卡到万卡，再到十万卡，“万卡堆叠” 在理论上看似简单，单个 GPU 算力乘以 GPU 规模即构成整体算力。然而在实际运行中，当卡的规模急剧扩大时，很难再保证这种理论上的线性比，会产生算力 “衰减”，这些都是运营难点。这时候，网络在这个集群中发挥着重要的作用，因为网络在 “梯度同步” 过程中需要时间，且需大量数据交换，这个时间长短直接决定了 GPU 在计算过程中的等待时间，导致传统网络集群不再适用于 AI 计算。对此，上面提到的阿里云 HPN7.0 高性能网络架构提出了一个创新性设计，它采用单层千卡、两层万卡、存算分离的架构，专门为 AI 计算所设计，支持十万卡集群。两层网络不仅减少了时延，还简化了网络连接的数量和拓扑，从而找到了最优解。阿里云过往长期积累的规模优势也正支撑着新一轮技术优势——此次云栖大会上最新发布的 Qwen2.5–72B 性能超越 Llama 3.1 405B，同时模型算力成本再次下降，通义千问三款主力模型最高降幅 85%。AI 基础设施必然会更强大，不仅要走得好，也要走得起，由此才能推动更多创新，在这一方向上阿里云也在加速。在阿里云 CTO 周靖人看来，AI 技术变革触达了计算机体系的方方面面，需要对全栈进行全方位的创新。不仅是网络，还包括服务器、存储、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系，都需要围绕 AI 做全面升级，“阿里云正在围绕 AI 时代，树立一个 AI 基础设施的新标准。”阿里巴巴集团 CEO、阿里云智能集团董事长兼 CEO 吴泳铭在云栖大会上分享，过去一年阿里云投资新建了大量的 AI 算力，但还是远远不能满足客户的旺盛需求。这更坚定了阿里云未来的投资力度。具体看，在服务器端，阿里云最新上线的磐久 AI 服务器支持单机 16 卡 GPU、共享显存 1.5TB，并提供基于 AI 算法的 GPU 故障预测，准确率达 92%。AI 时代将从 CPU 核心过渡到以 GPU 为主的计算实例，需要支持全球各地的异构芯片，面对比 CPU 时代更多的架构创新，磐久服务器就是专为 AI 深度优化，在芯片的快速适配、散热上做了优化处理。在存储上，阿里云 CPFS 文件存储在经历过去一年发展已变成一项全托管服务，免去客户运维工作。它目前扩容到了每秒高达 20TB 的带宽，在设计上采用了存储的梯度架构，可把热度最高的数据放在延迟最低的存储上。其中 CPFS 与统一存储数据湖 OSS 之间的数据传输速度达到每秒 100GB。这些设计都是为 AI 智算设计。以上包括磐久 AI 服务器、HPN 网络、CPFS 存储，再加上容器服务 ACS，一起构成了阿里云 AI 算力平台灵骏，在 AI Infra 层面打造出一个更适合 GPU 计算和 AI 模型训练的基础设施。阿里云与复旦大学共建的云上智算平台 CFFF、与小鹏汽车在乌兰察布共建的自动驾驶智算中心，都属于灵骏的产业端应用。目前，以 AI 开发和应用落地的全栈能力可以通过 PAI 和阿里云百炼这两个平台对外落地。在云栖大会上，两者均有新的服务升级发布：PAI 模型训练全面提升了稳定性，千卡规模集群故障分钟级自动发现，覆盖故障达 98.6%；百炼 2.0 专属版本在云栖大会上发布，专门针对政企客户做了使用优化。正是由于以上种种创新使得通用大模型及基础算力迎来多轮降价，降低了企业 AI 开发成本，对于各行业 AI 渗透率的提升至关重要。回顾早期云计算，因托管层级的不同被分为 IaaS、PaaS、SaaS 层。现在这个架构因 AI 向上延伸至 MaaS 开源，向下延伸到芯片层、异构算力。AI 不仅拓展了云的边界，也激励云再做一次物理级别的全栈升级变革。如今，真正到了检验云厂商创新能力的时候。下一个十五年， “AI+ 云” 的基础设施之上，新的浪潮奔涌而来。中国云计算风雨十五载，我们以云计算三次浪潮为主线，以三篇稿件系统复盘并思考产业与云计算交融的过去、当下与未来。 </div>

阿里巴巴

阿里巴巴-WR

阿里巴巴-W

阿里云在云与 AI 融合的新阶段中，致力于满足 AI 时代的超大规模算力需求。通过研发大规模集群架构 HPN7.0，阿里云实现了模型端到端训练性能提升 10% 以上，支持万卡集群式计算。阿里云的前瞻性布局使其在 AI 基础设施方面保持领先，吸引了众多企业客户，推动智能驾驶和具身智能机器人等创新领域的发展。

- 阿里云在 AI 时代推出 HPN7.0，支持万卡集群计算，提升性能 10% 以上。  
- 小鹏汽车与阿里云合作，智算中心算力扩张至 2.51Eflops，训练时间缩短至一小时。  
- AI 基础设施升级推动企业 AI 开发成本降低，促进各行业 AI 渗透率提升。  

下一个十五年 云与 AI 融合的未来

下一个十五年云与 AI 融合的未来