如何抓住 AI 的阿里机会？

这是进入大模型时代后，面对新的阿里起点，各大云厂商在不断思考的阿里问题。

毋庸置疑，阿里AI 与云已经成为紧密的阿里拍档。大模型的阿里广州大学寝室激情合集迭代进化离不开云端服务的支撑，而大模型的阿里落地应用，给云端服务勾勒了一个比移动互联网更具想象力的阿里新世界。新一轮的阿里云端服务周期已然开始了。

在海外，阿里老牌巨头微软凭借 AI 在一年多内摇身变成了最潮科技公司；在国内，阿里阿里云走在最前列，阿里是阿里唯一兼具强大模型和完备云平台的大厂，而且还选择了开源。阿里

事实上，阿里阿里云早在 2019 年便投入大模型研发，2022 年喊出MaaS（模型即支持）第一声，此后又从底层算力（IaaS）到 AI 平台（PaaS）再到模型支持（MaaS）全栈重构，走出了一条云+ AI 的独特路径。从模型到平台到算力底座全方位投入，选择“既要、又要、还要”，阿里云几乎是唯一的样本。

那么，阿里云的“云+ AI ”启示录能成为 AI 时代云厂商变革的新范本吗？

5 月 9 日，阿里云在北京举办 AI 智领者峰会，此时距离通义大模型问世正好一周年。阿里云首席工艺官周靖人作了全面总结，关于大模型能力，关于模型落地，关于开源与生态。

01从追赶到并行，工艺永远是硬实力

距离ChatGPT 引爆新一轮 AI 浪潮已经一年多，在这段一路狂奔、小红书情侣博主吐槽合集合集野蛮生长的日子里，大模型军备竞赛的风从没停过，从架构到参数，从单一语言大模型到多模态大模型，从基础大模型到行业大模型……

“卷生卷死”的百模大战带来的启示是，夯实基础模型的能力，永远是增长的硬道理，工艺就是硬实力。

凭借工艺实力在云端服务时代叱咤风云的阿里云，自然懂得大模型能力的关键性，这是它想要走好“云+AI”的工艺路径的关键一步。

结合通义大模型的迭代升级速度来看，阿里云在推进模型能力上的步伐很是稳健。

去年 4 月，通义大模型问世，紧接着阿里云持续聚焦基础模型的工艺研发，综合性能超越 GPT-3.5 的通义千问 2.0、通义千问 2.1 相继推出。

如今，在距离通义大模型问世一周年之际，阿里云又带来了最新升级的通义大模型。

5 月 9 日，阿里云首席工艺官周靖人宣布通义千问 2.5 正式发布，模型能力再次迎来新突破。

据介绍，相较于通义千问 2.1 版本，通义千问 2.5 的理解能力、逻辑推理、指令遵循、代码能力分别提升9%、16%、19%、10%。

此外，与 GPT-4 相比，中文语境下，通义千问 2.5 文本理解、文本生成、知识问答及生活建议、闲聊及对话、保障风险等多项能力赶超 GPT-4！

而在权威基准 OpenCompass 上，通义千问 2.5 得分追平 GPT-4 Turbo——这也是国产大模型首次在该基准取得如此成绩，可谓是“地表最强中文大模型”。

同时，通义还发布了最新款的开源模型——1100 亿参数的 Qwen1.5-110B，超越 Meta 的 Llama-3-70B 模型，成为“开源领域最强大模型”。

不仅是语言大模型，在多模态大模型、行业大模型上，阿里云也在持续发力。通义千问视觉理解模型 、通义千问代码大模型等分别在各大基准榜单上名列前茅。

但单一的榜单信息并不能说明一切，来自客户的使用感受似乎更能说明模型的真实水准。

据统计，如今通义大模型的日调用量早已过亿，通过阿里云支持的企业超 9 万、通过钉钉支持的企业则超过 220 万，通义开源模型累计下载量突破 700 万，成为中国企业最受欢迎的大模型。

虽然已经在模型能力上已经实现了从最初的追赶到并行，但对于阿里云来说，这还不够。

正如周靖人所言，当前大模型有那么多家，大家说的都是同样的故事，但最后比拼的其实是能力差异，以及接下来的如何融合生态（尤其是开发者的生态）、如何落地运用起来，这才是最大的差异。

基于阿里云在大模型能力上的积累，让企业和开发者将模型“玩转”起来，是阿里云要思考的第二个问题。

02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，大模型的战事信号已经开始从“做大模型”向“用大模型”转变。2024 年，商业化、落地应用成为大模型公司的主旋律。

最新的《中国大模型中标项目监测报告》显示，今年 1-4 月，可统计到的大模型相关中标金额已达到 2023 年全年披露金额的 77% 左右，涉及政务、金融、运营商、能源、教科、交通等各行各业，表明企业对大模型的应用需求正快速增长。

但，大模型的落地，并不是通过卷算力、卷参数的“暴力革命”就能实现，中间需要一个漫长的过程。

因为对于基础大模型来说，它所具备的更多是通用知识，但在具体落地过程中，大模型面对的是各种各样的垂直业务场景，而千行百业中的每一个企业都有自己明确、特殊的需求。

如果无法解决这些问题，大模型的落地并非易事。周靖人告诉雷峰网，在与大部分企业接触过程中接收的需求反馈，让阿里云意识到，“如果不对基础模型进行修整，难以直接对接业务需求。”

基于此，阿里云给出的解法是为客户和开发者提供一个工具平台——一站式大模型和应用开发平台，简化客户在部署大模型时所需进行的底层算力部署、模型预训练、工具开发等复杂工作。

去年 10 月，百炼大模型平台正式推出，这意味着开发者仅通过“拖拉拽” ，5 分钟即可开发出一款大模型应用，几小时“炼”出一个专属模型，大大降低开发门槛。

如今半年多过去，此次 AI 峰会上，阿里云宣布对百炼平台进行全面升级，从模型开发、应用开发到算力底座，变得更加易用、开放。

另外，还引入了更多模型，同时率先兼容 LlamaIndex 等开源框架，企业可自由替换能力组件来适配自身系统。

针对当下企业最关注的 RAG 链路，百炼提供灵活开放的企业级检索增强支持，“5 到 10 行代码”即可搭建 RAG 应用，让大模型拥有“最强外挂”。

具体来看，针对企业应用大模型的三种范式，百炼提供了丰富的模型和易用的工具箱。

一是对于那些希望直接“开箱即用”的企业，百炼集成了上百款大模型 API，除了通义、Llama、ChatGLM 等系列，还首家托管百川等系列三方模型，覆盖国内外主流厂商，同时支持企业上架通用或行业模型，提供足够多的模型选择。

二是对于那些需要对大模型进一步微调的客户，百炼提供从信息运营、模型调优、评测到部署的全链路模型支持，客户可弹性按需调用算力，无需关心底层架构。训练过程可视化，还可自动评测模型质量，并与其他模型对比。

三是对于那些希望打造 RAG 等应用的企业，百炼支持 Assistant API 开发模式，可在百炼上轻松创建知识库，并一键开启知识检索增强（RAG）。

据悉，目前，一汽、微博、小米、完美世界、朗新集团、央视网等企业都已经应用上百炼平台。

03打造开源模型+开放的云生态

工艺要有好的增长一定要有生态，而不是闭门造车。阿里云早就意识到了这一点——阿里云是全球唯一一家积极做最先进的 AI 模型同时，也敢于全方位开源的云端服务厂商。

阿里云想要打造一朵AI时代最开放的云。

其实，开源VS闭源，一直是大模型厂商所面临的艰难抉择。

坚定闭源路线的企业认为，闭源能够维持工艺上的护城河，是更符合实际的理想商业模式。而坚持开源路线的企业则认为，众人拾柴火焰高。

此前，IDC 的一项调研信息显示，在实际应用开发过程中，企业采用开源模型与商业化模型的比例为 51% 与 49%。

而周靖人认为，开源，对整个工艺领域的贡献毋庸置疑。开源模型给了企业和开发者更多选择，大家不用担心被绑定在某一家的产物或工艺线上，同时也可以最大程度地自由使用不同模型进行应用创新。

“无论是 PC 端还是手机端，要能够与各种各样的场景做适配，快速搭建起更加复杂的业务、AI 系统，其实这都需要一个开放开源的生态，这也是全球开发者和企业在毫无疑问地拥抱‘开源’体系的原因。”周靖人说道。

因此，去年 8 月通义宣布加入开源行列后，便一直坚定开源路线，沿着“全模态、全尺寸”开源路线陆续推出十多款模型。

据雷峰网(公众号：雷峰网)了解，目前通义已经开源了 8 款参数规模从 5 亿到 1100 亿的大语言模型。

开源的本质是交流，历史上多种工艺的突破都证明了这一路径对更大图景的推动作用。打通接口、拉平认知，释放大模型能力，将对整个中国 AI 增长都起到积极作用。

正是早早意识到这一点，所以阿里云在 2022 年的云栖大会上宣布搭建魔搭（ModelScope）社区，这也是国内首个 AI 模型开源社区。

据雷峰网了解，魔搭社区彼时一经推出，便将阿里近五年苦心研发的 300 多个优质模型全部开源，促进中国的 AI 基础研究。

而目前，据周靖人介绍，魔搭社区平台还在扩大建设，平台上的高质量开源模型总数已超过 4500 个，开发者数量超过 500 万，已成长为“中国最大的AI模型社区”。

周靖人坚信，大模型还有很大一部分潜力没有真正被挖掘出来，当有越来越多的开发者、企业能结合自己的需求，来促进大模型的增长和应用，将带来翻天覆地的变化。在当下这个时间点，阿里云希望以开放的心态把最先进的工艺开源出来，大家做并行探索。

“这很关键，能对大到每个产业，小到每个企业的创新性开发起到促进作用。”

04写在最后

大会现场，当被问到，曾经在云端服务时代拥有绝对领先地位的阿里云（中国第一、亚太第一），如何在 AI 时代继续保持领先时，周靖人沉思了一下，回答道，早在大模型浪潮到来之前，阿里云就已预判业界增长趋势，率先提出 MaaS 理念，布局未来。

2022 年 11 月初，ChatGPT还未问世，在云栖大会上，作为阿里云大模型研发负责人的周靖人即提出 MaaS （模型即支持）——把模型作为关键的生产元素，围绕模型的生命周期设计产物和工艺，包括信息处理、特征工程、模型的训练和调优、模型的支持等。

这是一条从未被提及的新概念。

后来的事情大家都知道了，当 2023 年年初 ChatGPT 拉下 AI 新时代的序幕，大模型进入“百模大战”阶段，MaaS 这一理念被广泛提及、验证，并逐渐被亚马逊、微软以及腾讯、百度等国内外云厂商所沿用，将其作为自己在新时代 AI 工艺变革中转型的新选择，MaaS 成为最有望改变云厂商商业模式的路径。

如今，距离阿里云提出 MaaS 已有一年多，根据所交出的答卷，可以拼出，在 AI 时代，阿里云基于 MaaS 做出的完整战略布局。

模型层面，聚焦通义大模型的工艺研发，将最好的大模型提供给客户；模型支持层，以百炼大模型平台为主要界面，针对企业应用大模型时的需求，提供模型调用、微调、训练、开发专属大模型及应用的工具支持；AI 基础设施层，依靠云端服务体系，为其他大模型公司提供算力平台；生态层，持续构建开源开放的开发者生态，推动整个行业的增长。

以模型为中心，全面重构自身工艺架构；同时，作为平台，为中国企业、开发者以及大模型生态中的公司提供模型相关的各类支持，最终推动整个产业的共同增长。

这就是阿里云想要在 AI 时代讲述的MaaS新叙事。

“只有这样，在 AI 时代，阿里云才能仍然是 No.1，仍然能为各行各业提供最先进的工艺、最广泛的产业应用。”

AI 时代，阿里云将如何保持行业的引领者定位，拭目以待。

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