4月11日，阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO張勇表示，讓計算成為公共服務是阿里云始終不變的追求，未來核心要做好兩件事情：第一，讓算力更普惠，推動自研技術和規(guī)?；洜I的正循環(huán)，持續(xù)釋放技術紅利；第二，讓AI更普及，讓每家企業(yè)的產品都能接入大模型升級改造，并有能力打造自己的專屬大模型。
張勇回顧阿里云的發(fā)展歷程，過去十年阿里云自研核心技術，全面服務數(shù)字化進程。中國移動互聯(lián)網的發(fā)展基本在阿里云上發(fā)生，企業(yè)從買計算機到按需購買算力就能開始創(chuàng)業(yè)，帶來了巨大的效率提升。隨后更多企業(yè)覺醒，各行各業(yè)在云上對全生產要素的數(shù)字化，形成了風起云涌的數(shù)字化時代。
未來十年，阿里云將全面擁抱智能化時代。張勇表示，智能化時代帶來算力的爆發(fā)，同時也提出了更高的要求，阿里云將為AI時代提供好算力基礎和大模型能力，全面服務智能化進程。為此，阿里云要做好核心兩件事：讓算力更普惠、讓AI更普及。
首先，阿里云將進一步降價，釋放技術紅利。阿里云通過軟硬一體技術的研發(fā)，擴大自研CPU倚天710、云數(shù)據中心處理器CIPU、自研數(shù)據中心網絡等核心技術應用，推動技術創(chuàng)新、規(guī)?；\營和成本降低的正循環(huán)，不斷降低客戶用云成本。
過去十年，阿里云提供的算力成本下降了80%，存儲成本下降了近9成。今年，阿里云將推出一款更接近云計算終極形態(tài)的算力產品，這款被命名為通用Universal實例的產品進一步屏蔽了傳統(tǒng)IT的硬件參數(shù)，讓數(shù)據中心真正成為一臺超級計算機，為中小企業(yè)和開發(fā)者提供普惠的算力。通用Universal實例的價格有大幅降低，對比上一代主售實例最高可下降40%。
大幅降價和開放核心產品的免費試用，將推動產業(yè)進一步從傳統(tǒng)IT向云計算轉移。目前，中國IT市場的云計算滲透率不到15%，中國數(shù)據中心的CPU利用率僅為10%左右。云計算可以大幅提升計算資源的利用率，云數(shù)據中心內的CPU平均利用率，可以達到傳統(tǒng)數(shù)據中心的5倍以上。
其次，阿里云將推動AI進一步普及。張勇宣布，阿里巴巴所有產品未來將接入大模型，全面升級。他表示，要建設全新的AI開放生態(tài)，需要從阿里內部開始，目前，釘釘、天貓精靈已經在測試接入大模型，釘釘能實現(xiàn)自動寫工作方案、生成應用等功能，天貓精靈接入通義千問后顯著提升了智能化水平。
阿里云將面向企業(yè)提供更普惠的AI基礎設施和大模型能力。據介紹，未來每一個企業(yè)都可以通過阿里云調用通義千問的全部能力，也可以結合企業(yè)自己的行業(yè)知識和應用場景，訓練自己的企業(yè)大模型。比如，每個企業(yè)都可以有自己的智能客服、智能導購、智能語音助手、文案助手、AI設計師、自動駕駛模型等。
張勇表示，云計算是AI大規(guī)模普及的最佳方式，“未來，我們希望在阿里云上訓練一個模型的成本，能夠降低到現(xiàn)在的十分之一，甚至是百分之一。即使是中小企業(yè)，也能通過云平臺獲得AI大模型的能力和服務?！?/p>
阿里云推出三大舉措
一、 用云門檻更低
推出ECS最新企業(yè)級U實例，比以往同類產品降價高達40%
為了讓更多的企業(yè)特別是中小企業(yè)更加充分地享受云計算紅利，阿里云推出新款通用算力型ECS云服務器Universal實例（簡稱U實例）。U實例整合了多種云服務器規(guī)格，無需進行復雜的資源配置，售價相比上一代主售實例降幅最高可達40%，更適合Web應用及網站、企業(yè)辦公類應用、離線數(shù)據分析、中小型數(shù)據庫等典型應用場景，具備與其他同類產品一致的穩(wěn)定性和用戶體驗。同時，阿里云還推出了“0元升配”活動，使用5/6代實例的用戶可免費升級至第7代ECS實例。
U實例規(guī)格最小2vCPU、 最大32vCPU，每一個vCPU都對應一個處理器核心的超線程，實例間無CPU資源爭搶，擁有企業(yè)級實例的性能和穩(wěn)定性，極大地降低了中小企業(yè)用戶的選型門檻。
對象存儲預留空間產品：最高降價70%
用戶還可通過預留云上存儲空間和鎖定購買時長，來獲得更低的長期存儲成本。新發(fā)布的對象存儲預留空間產品OSS-RC，用戶購買1TB/年、1PB/年的存儲費用相比按量付費分別下降量36%和50%；若選擇無地域屬性預留空間，10TB/年、1PB/年的存儲費用分別可下降64%和70%，更適用于互聯(lián)網音視頻、云相冊、數(shù)據備份等多種業(yè)務場景下的數(shù)據存儲與管理。
持續(xù)釋放規(guī)模和技術紅利
對主售產品實行大幅降價，得益于阿里云對軟硬一體技術整合的大力投入，提高計算資源利用率，帶動算力成本不斷降低，從而推動規(guī)模擴大和價格降的正循環(huán)?；陲w天云操作系統(tǒng)和云基礎設施處理器CIPU，從最底層的核心部件到最上層云原生軟件，阿里云構建了完整的自研技術體系。將虛擬化消耗降至0并加速數(shù)據傳輸，同時進一步擴大硬件資源的靈活調度。在倚天+飛天+CIPU的組合下，數(shù)據庫、大數(shù)據和AI及高性能計算、視頻編解碼等場景下普遍優(yōu)于業(yè)內同類產品，性能可提升20%以上。
加速擊穿云計算向傳統(tǒng)IT滲透的拐點
云計算能帶來極大的算力資源節(jié)約，目前，國內數(shù)據中心的CPU平均利用率在10%左右，而云數(shù)據中心內的CPU平均利用率，可以達到傳統(tǒng)數(shù)據中心的5到10倍。阿里云對主售產品價格的大幅調低，將會促進云計算滲透率進一步提升，更好地滿足智能化時代對的算力需求。
幫助用戶降本增效
除了直接的降價之外，阿里云不斷優(yōu)化云上運維工具，助力客戶提升云上資源的管理和運維效率，實現(xiàn)降本提效。
為了幫助用戶提升云上資源管理和運維的效率，推出了云上自動化運維套件CloudOps，通過各種自動化和自服務的工具，提升企業(yè)的運維效率和運維體驗，為云上業(yè)務安全高效的持續(xù)運營提供全方位的支持。在效率至上的互聯(lián)網時代，CloudOps從成本、效率和穩(wěn)定性三個維度，為企業(yè)帶來了顯著的效能提升，包括可以實現(xiàn)30%以上的成本優(yōu)化、50%以上的人工效率提升，以及35%以上的故障恢復周期縮短，為業(yè)務穩(wěn)定永續(xù)保駕護航！
阿里云提供的CloudOps工具集，全面助力用戶提升云上DevOps的效率和穩(wěn)定性。CloudOps等于Cloud乘以Ops，它意味著將云天然具備的彈性能力、高可用能力、標準化的自動化能力通過標準的API方式直接賦能給用戶。
彈性伸縮：通過彈性伸縮服務，企業(yè)客戶的開發(fā)運維人員能自助完成應用的自動化彈性；
資源編排：通過資源編排自助實現(xiàn)應用基礎設施的一鍵部署；
運維編排：通過運維編排自助完成新版本的藍綠發(fā)布或金絲雀發(fā)布；
診斷工具：通過ECS診斷工具快速定位問題，大大縮短應用從開發(fā)到上線的交付周期，提升企業(yè)價值交付效率。
此外，阿里云結合客戶實例總結出了一套云上持續(xù)成本優(yōu)化方法，針對客戶的資源開通、成本優(yōu)化和資源鎖定三方面的購買訴求，阿里云提供了靈活多樣的付費模式，包括資源交付類、折扣權益類和保障權益類。其中，節(jié)省計劃與按量付費的結合可以幫助客戶實現(xiàn)20%的成本優(yōu)化，使用資源預定產品進行自助化報備，資源報備效率提升50以上。
云計算按量付費、多樣付費的選擇為企業(yè)客戶構筑了最優(yōu)的彈性體驗，也讓客戶在使用阿里云產品的同時得到了最高的效率提升和成本優(yōu)化，靈活多樣的彈性計算服務模式也為客戶提供了全場景的資源成本保障。
二、讓AI更普及
數(shù)字化時代，無數(shù)“數(shù)字原生企業(yè)”長在云計算平臺上；隨著AIGC帶來的智能化浪潮，AI也會在云計算平臺上實現(xiàn)大規(guī)模普及。云計算平臺可提供超大規(guī)模智能算力、機器學習平臺、豐富的開源模型和便捷的API接口，讓企業(yè)的AI訓練和推理更便捷：
高性能融合算力：采用自研的高性能Solar-RDMA網絡協(xié)議和穩(wěn)定低時延的新一代高速網絡擁塞控制HPCC算法，靈駿智算可以實現(xiàn)800G全速無擁塞RDMA網絡，網絡通信時延低至2微秒。在此基礎之上，靈駿可支持最大十萬卡GPU的單集群規(guī)模，可以承載多個萬億參數(shù)規(guī)模的大模型同時在線訓練。高效能的存儲使得數(shù)據讀取不會有瓶頸，靈駿采用高性能文件存儲產品，全集群超高并行存儲吞吐可達20TB每秒，并有自研數(shù)據加載優(yōu)化技術，同過打通深度學習框架、調度系統(tǒng)和存儲系統(tǒng)，實現(xiàn)了針對深度學習任務的高效數(shù)據緩存。對于快速發(fā)展的AIGC等領域，極致優(yōu)化的加速比可以顯著縮短客戶訓練模型的時間，靈駿智算通過自研的集合通信優(yōu)化庫，專門針對AI大模型訓練的通信模式進行優(yōu)化，性能線性加速比可提升17%。
機器學習平臺PAI：在高性能網絡集群的基礎上，阿里巴巴構建了PAI-靈駿產品來提供大數(shù)據加AI一體化平臺，從而能夠高效推動算法的開發(fā)迭代，支撐超大規(guī)模模型訓練任務，為大模型的產生提供系統(tǒng)支持。用戶可以用PAI-DSW提供的notebook進行模型代碼的開發(fā)，并且進行小規(guī)格的驗證，然后再把大規(guī)模訓練任務提交到PAI-DLC云原生訓練平臺，從而能夠快速利用海量的彈性的云上算力資源來加速訓練。深度神經網絡模型往往有復雜、細粒度的數(shù)據依賴，難以并行，PAI通過一系列編譯優(yōu)化技術，不僅可以自動并行，還可以動態(tài)平衡通訊代價、內存消耗和計算并行度等多個資源維度，實現(xiàn)模型在大規(guī)模異構集群的最優(yōu)分布式執(zhí)行。這些能力也讓算法開發(fā)者能夠聚焦在模型本身，通過技術手段讓訓練能夠更加高效，并且能夠適用多種異構的算力資源。通過這些技術積累，阿里巴巴PAI平臺能夠訓練10萬億規(guī)模的模型，能夠支持萬卡的單任務分布式訓練規(guī)模，分布式加速比接近線性，能夠有92%線性擴展效率，在一些訓練場景上能夠帶來10x訓練效率提升。
Model as a Service：去年11月，阿里在國內首提“Model as a Service”理念，牽頭推出的“魔搭”已成為國內規(guī)模最大的AI模型社區(qū)，總用戶量達106萬，模型總下載量超1628萬。魔搭社區(qū)已與17家頂尖人工智能機構合作，以開源的方式提供多類優(yōu)質模型，供開發(fā)者免費體驗與下載使用。ModelScope提供：
覆蓋自然語言、圖像、語音等多領域的具有競爭力的SOTA模型，以及阿里云智能自研的、行業(yè)領先的多模態(tài)大模型，全部免費開放下載以及使用。當前模型總數(shù)突破1500個，其中生態(tài)貢獻900個，數(shù)量上超過阿里提供的600個模型。
提供本地推理接口以及線上模型推理預測服務，僅需一行代碼就可以使用模型推理能力，方便開發(fā)者快速驗證與使用；僅需十幾行代碼實現(xiàn)對預訓練模型的finetune，方便開發(fā)者基于行業(yè)數(shù)據集快速構建行業(yè)專屬模型。
開發(fā)者可以一鍵開啟在線Notebook實訓平臺，兼容主流AI框架，更好地實現(xiàn)模型遷移，鏈接澎湃云端算力，支持多種模型訓練與服務部署方式，提供更多自主可控的選擇。
三、讓開發(fā)者更強大
全棧云產品免費試用
面向開發(fā)者發(fā)布“飛天免費試用計劃”，宣布全棧云產品開放免費體驗，50多款產品免費試用時長最多可達3個月。
飛天免費試用計劃：除了幫助用戶優(yōu)化成本外，阿里云還向開發(fā)者們拋出橄欖枝，推出“飛天免費試用計劃”，面向國內1000萬云上開發(fā)者，提供包括ECS、數(shù)據庫PolarDB、機器學習PAI等在內50 款云產品的免費試用，時長支持1個月、3個月到長期免費，可支持開發(fā)者構建包括在線、大數(shù)據類、AI等不同類型應用，并且支持serverless的開發(fā)模式。 同時還提供完備的產品文檔、一鍵部署的技術解決方案、1000多門免費課程，讓開發(fā)者“零門檻”體驗云服務。
全面serverless化支撐組裝式研發(fā)范式
阿里云正在推進核心產品全面Serverless化，用戶無需關心和管理底層IT資源，以更接近“電網”模式，按計算的調用次數(shù)付費。組裝式開發(fā)可以進一步降低云計算開發(fā)門檻，讓技術成為生產力工具，開發(fā)工具更易用，讓非技術人員也可以參與到開發(fā)中。
以南瓜電影為例，在其APP采用Serverless后，不僅無人值守即可應對百萬級流量，而且總成本較之前下降40%。
以高德地圖為例：得益于 Serverless 的零運維特性，客戶端開發(fā)人員可獨立開發(fā)和發(fā)布卡片、氣泡等精準服務，使用函數(shù)計算實現(xiàn)多變的業(yè)務邏輯。這些后端服務又能沉淀為可復用業(yè)務模塊，支持獨立迭代，風險大幅降低。目前，高德采用組裝式開發(fā)模式構建的新平臺已承載 100% 的生產流量，業(yè)務規(guī)模達到百萬 QPS。功能交付時間從天縮短至小時，整體成本降低了 38%。
阿里云數(shù)據庫PolarDB、AnalyticDB、RDS、Lindorm等核心產品全面Serverless化后，均實現(xiàn)性價比提升。例如，RDS基于自研CPU的軟硬協(xié)同優(yōu)化，整體性價比提升25%；PolarDB通過融合自研Smart-SSD智能固態(tài)硬盤技術，實現(xiàn)性能零損耗，數(shù)據存儲成本最高下降60%。
基于這套體系，阿里云能為用戶帶來穩(wěn)定、安全、性能等全方位的提升，并采用規(guī)?；渴馂橛脩艚档陀迷瞥杀?。以阿里巴巴為例，整體上云后，每萬筆峰值交易的IT成本下降了80%。
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