阿里云全面布局人工智能的战略与未来展望

如何抓住AI带来的历史性机遇？这恐怕是进入大模型时代后，所有云厂商都在反复思考的核心命题。

一个清晰的共识正在形成：AI与云，已成为一对密不可分的战略拍档。大模型的迭代进化离不开云计算的坚实底座，而大模型的规模化落地，又为云计算描绘了一个比移动互联网时代更具想象力的新蓝图。可以说，新一轮的云计算周期，已经随着AI的浪潮澎湃开启。

放眼全球，老牌巨头微软凭借AI的加持，在短短一年多内重塑了自身的科技形象；聚焦国内，阿里云无疑是走在最前列的探索者——它不仅是少数兼具强大自研模型与完备云平台能力的厂商，更难得的是，它选择了全面拥抱开源的道路。

事实上，阿里云的AI布局早已有之。2019年投入研发，2022年率先喊出“MaaS”（模型即服务）的理念，此后更从底层算力、AI平台到模型服务进行了全栈重构，走出了一条独特的“云+AI”融合路径。这种从模型、平台到算力底座的“全都要”式投入，在业内堪称独树一帜。

那么，阿里云的这套“云+AI”实践，能否成为AI时代云厂商转型的范本？

5月9日，阿里云在北京举办AI智领者峰会，恰逢通义大模型发布一周年。阿里云首席技术官周靖人对外进行了一次系统性总结，内容涵盖大模型技术进展、落地应用以及至关重要的开源生态。

从追赶到并行，技术永远是硬实力

自ChatGPT引爆全球AI热潮已一年有余。这段日子里，大模型的“军备竞赛”从未停歇，从模型架构、参数规模，到从单一语言迈向多模态，从通用基础模型到垂直行业模型……竞争可谓白热化。

这场“百模大战”带来的核心启示是什么？夯实基础模型的能力，永远是发展的硬道理。技术，始终是最终的硬实力。

凭借技术底蕴在云计算时代站稳脚跟的阿里云，自然深谙此道。推进模型能力，是其走通“云+AI”路径的关键第一步。

回顾通义大模型的迭代节奏，其步伐稳健而清晰。去年4月，通义大模型系列问世；随后，通义千问2.0、2.1版本相继推出，综合性能实现对GPT-3.5的超越。如今，在发布一周年之际，阿里云带来了最新的通义千问2.5版本。

根据发布信息，相较于2.1版本，通义千问2.5在理解能力、逻辑推理、指令遵循和代码能力上，分别提升了9%、16%、19%和10%。

更值得关注的是与国际顶尖模型的对比。在中文语境下，其文本理解、生成、知识问答、对话及安全风险控制等多项能力已实现对标甚至超越GPT-4。在权威基准测试OpenCompass中，通义千问2.5的得分追平了GPT-4 Turbo，这标志着国产大模型在该基准上取得了里程碑式的进展。

与此同时，阿里云还发布了最新开源模型——Qwen1.5-110B。这款拥有1100亿参数的模型，性能超越了Meta的Llama-3-70B，在开源领域树立了新的标杆。

当然，技术实力不仅体现在语言模型上。在多模态、代码模型等领域，通义系列同样在各类基准榜单中名列前茅。但榜单之外，真实的用户选择或许更具说服力。数据显示，通义大模型的日调用量已过亿，通过阿里云服务的企业超9万，通过钉钉接入的企业超过220万。其开源模型的累计下载量突破700万，成为中国开发者和企业最受欢迎的大模型之一。

然而，从技术追赶实现并行，甚至局部领先，对阿里云而言只是一个起点。正如周靖人所言，当前各家大模型讲述的故事看似相似，真正的差异将体现在后续的能力深化、生态融合，尤其是如何让模型在实际场景中“用起来”。这才是决定胜负的关键。

全面升级百炼平台，加速大模型落地应用

从去年下半年开始，大模型领域的焦点已悄然从“如何做大模型”转向“如何用大模型”。进入2024年，商业化与落地应用成为绝对的主旋律。

有报告显示，今年1-4月，国内可统计的大模型相关中标金额，已达到2023年全年的77%左右，覆盖政务、金融、能源、教育等众多行业。这清晰地表明，企业对大模型的应用需求正在快速爆发。

但大模型的落地，绝非依靠堆砌算力和参数的“暴力革命”就能实现。这其中存在一个巨大的鸿沟：基础大模型拥有海量通用知识，但具体到千行百业的每一个企业，其业务场景和需求都高度个性化、专业化。

如何跨越这道鸿沟？周靖人指出，在与大量企业接触后他们发现，如果不针对具体业务对基础模型进行“修整”，很难直接满足实际需求。

为此，阿里云给出的解决方案是提供一个强大的工具平台——百炼，一站式大模型应用开发平台。它的目标，正是简化从底层算力部署到模型训练、应用开发的复杂流程，降低使用门槛。

去年10月百炼平台推出时，其“拖拉拽”5分钟开发应用、几小时“炼”出专属模型的能力已令人印象深刻。半年多后的这次升级，百炼在模型开发、应用构建和算力支持上变得更加易用和开放。

平台引入了更丰富的模型选择，并率先兼容LlamaIndex等开源框架，允许企业自由替换组件以适配自身系统。

针对当前企业最关注的RAG（检索增强生成）应用，百炼提供了灵活的企业级检索增强服务，声称仅需“5到10行代码”即可搭建，堪称大模型的“最强外设”。

具体而言，百炼针对企业应用大模型的三种主流范式提供了相应工具：

对于希望“开箱即用”的企业，百炼集成了上百款大模型API，覆盖通义、Llama、ChatGLM、百川等国内外主流模型，提供丰富选择。

对于需要进一步微调模型的用户，平台提供从数据管理、模型调优、评测到部署的全链路服务，训练过程可视化，并能自动评测模型质量。

对于希望打造RAG等复杂应用的企业，百炼支持Assistant API开发模式，可轻松创建知识库并一键开启知识检索增强。

据悉，目前包括一汽、微博、小米、完美世界等在内的众多企业，均已开始应用百炼平台。

打造开源模型+开放的云生态

任何技术的发展都离不开繁荣的生态，闭门造车难成大事。阿里云很早就认清了这一点——它也是全球范围内，罕见的同时在推进尖端AI模型研发和进行全面开源的云厂商。

开源与闭源，一直是大模型领域的两条路线之争。闭源路线追求技术护城河与商业回报，而开源路线则信奉“众人拾柴火焰高”。市场调研数据显示，在实际开发中，企业采用开源模型与商业化模型的比例几乎平分秋色。

在周靖人看来，开源对整个技术领域的贡献毋庸置疑。它给了开发者和企业更多选择，避免了技术绑定，并能最大程度激发应用创新。“无论是PC还是移动端，要与多样化的场景适配，快速搭建复杂业务系统，都需要一个开放开源的生态。这也是全球开发者和企业拥抱开源的核心原因。”

因此，自去年8月宣布开源后，阿里云便沿着“全模态、全尺寸”的路线坚定推进，已陆续开源十余款模型。截至目前，通义已开源了从5亿到1100亿参数不等的8款大语言模型。

开源的本质是交流与协作。历史上多项技术的突破都证明，开放的生态能更快推动整体进步。拉平技术认知，释放模型能力，无疑将对整个中国AI产业的发展产生积极影响。

正是基于这种前瞻性，阿里云在2022年云栖大会上便推出了国内首个AI模型开源社区——魔搭（ModelScope）。当时，阿里将积累多年的300多个优质模型全部开源。如今，魔搭社区已汇聚超过4500个高质量开源模型，开发者数量突破500万，成长为国内最大的AI模型社区。

周靖人坚信，大模型仍有巨大潜力未被挖掘。当越来越多的开发者和企业能基于自身需求来促进大模型的发展与应用时，必将带来翻天覆地的变化。阿里云希望以开放的心态，将先进技术开源出来，与业界并行探索，共同推动每个产业乃至每个企业的创新。

写在最后

峰会现场，当被问及如何在AI时代继续保持领先时，周靖人回顾了阿里云的早期布局。早在ChatGPT问世之前，阿里云便于2022年11月的云栖大会上，由周靖人首次提出了“MaaS”（模型即服务）理念，前瞻性地将模型作为核心生产要素进行全生命周期布局。

随后的事情众所周知。当2023年ChatGPT拉开新时代序幕，引发“百模大战”时，MaaS理念已被广泛验证，并成为亚马逊、微软、腾讯、百度等国内外云厂商共同选择的转型路径，被视为最有可能重塑云计算商业模式的方向。

如今，透过阿里云交出的答卷，其基于MaaS的完整AI战略已然清晰：

在模型层，聚焦通义大模型的技术研发，提供顶尖的模型能力；在模型服务层，以百炼平台为核心界面，为企业提供从调用、微调到应用开发的全套工具；在基础设施层，依托强大的云计算体系，为整个AI生态提供算力支撑；在生态层，通过魔搭社区和全面开源，构建开放、共赢的开发者生态。

这套战略的核心，是以模型为中心重构自身技术栈，同时作为平台，为千行百业的企业、开发者及生态伙伴提供全方位的模型服务，最终推动整个产业的共同进化。

这，便是阿里云希望在AI时代讲述的MaaS新叙事。也只有通过这样的路径，阿里云才有可能在AI浪潮中，持续为各行各业提供最先进的技术和最广泛的应用价值，保持其引领者的角色。未来的故事如何书写，值得拭目以待。