阿里巴巴“耕云”15年结出AI果！

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导语：得益于人工智能的驱动，未来几年中国云计算市场将保持高速增长。阿里巴巴作为中国公共云与人工智能领域的最大创新者，势必收获最多奖赏。

路言 | 作者砺石商业评论|出品

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在全球商业界，《创新者的窘境》这本书有着极重的分量。作者克里斯坦森在书中提出了一个引发很多企业家深思的现象：大量知名企业，其组织管理极其完善，也几乎做对了所有业务决策，却突然迈向死亡。克里斯坦森认为，这个现象背后的根源，是行业中出现了技术的“破坏式创新”，让这些企业原有的技术与产品不再适用。

以信息产业为例，已经经历了从硬件到软件，从软件到PC互联网，从PC互联网到移动互联网的多次“破坏式创新”。在这个过程中，大量曾经辉煌一时的企业都消失了，只有极少数企业能够成功应对一次次浪潮的侵袭，实现数十年的持续领先。现在，全球信息产业又迎来了一波新的巨浪，AI引发的“破坏式创新”正在打破和重塑行业格局，头部企业稍有不慎，便会在浪潮中粉身碎骨。

观察当下中国信息产业的各个头部企业，笔者认为，阿里巴巴是面对这场AI“破坏性创新”准备最充分的，这得益于其15年前的一次决断，以及过去15年间的持续主动创新。日前，阿里巴巴发布《大模型技术发展及治理实践报告》，这是其连续第三年发布AI报告。报告介绍了阿里对“云和AI协同发展”的系统思考，为我们深入观察这一波AI浪潮，以及领军企业如何跨越新浪潮，提供了一个很好的分析样本。

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《砺石商业评论》在长期商业研究中发现，那些最杰出的企业都不是一蹴而就的，也不是在创业初始就已经有了一个系统的顶层设计。它们之所以杰出，是在发展过程中持续创新形成了复利效应。阿里巴巴能在这一轮AI浪潮中占据行业领先者的地位，源于其15年前率先在高歌猛进发展过程中，冷静地洞察到自身面临的危机，主动发起了一场“破坏式创新”的自我革命。

当时，阿里巴巴旗下淘宝、支付宝等业务快速增长，公司每天需要处理的数据量越来越大，峰值期间服务器使用率高达98%，这给阿里巴巴基于IOE（IBM小型机+Oracle数据库+EMC集中式存储）的传统IT架构带来巨大挑战。时任阿里巴巴首席架构师王坚认为，如果继续投入巨资购买更多的服务器与数据库，由此产生的IT基础设施成本将让阿里不堪重负。阿里必须跳出IOE架构的桎梏，自研大规模分布式计算架构。马云放话“每年投10亿，投个10年，做不出来再说”，在如此决绝的支持下，王坚团队克服重重困难、完成技术攻坚，最终研发出“飞天”云计算操作系统，掀开了中国云计算时代的大幕。

有了自研云计算，悬在阿里头上的IT达摩克斯利之剑终于解除。阿里云不仅仅是阿里内部的支撑体系，还很早就被定义为“数字时代的水电煤”，要面向全社会提供服务。更低的价格、更好的性能、更高规格的安全性，这些很容易得到验证的优势，让阿里云迅速赢得互联网、金融、交通、工业与政务等领域企业组织的关注，它们纷纷放弃自采机器，转向阿里的公共云服务。“水龙头”的模式随开随用，降低了互联网创业的门槛。那些年，中国互联网创业欣欣向荣，阿里云功不可没。

在高速发展的过程中，阿里云立足长远，不断补齐能力拼板，自研CPU芯片和AI技术，提前布局下一波技术浪潮。2019年，阿里平头哥发布了首款为AI场景深度定制的含光800芯片，该芯片在性能、能效比方面创下了当时的两项世界纪录。2021年3月，阿里联合清华，发布了当时业界最大的中文多模态预训练AI模型M6。该模型参数规模超千亿，同时具备文本、图像的理解和生成能力，图像设计效率超越人类，可以应用于产品设计、信息检索、机器人对话、文学创作等领域。当时，大洋彼岸的OpenAI还没有暴得大名，阿里那么早就能在多模态预训练上取得突破，证明了它不是跟随模仿者，而是主动创新者。

正是基于这样长期的战略准备和技术积累，当2022年底ChatGPT横空出世后，阿里巴巴第一时间就能推出自研大模型“通义千问”。阿里云迅速转向以GPU为主的计算新范式，承接下了中国一半以上的AI大模型。2023年9月，阿里巴巴把“AI驱动”明确为全集团的战略重心。

AI怎样才能驱动起来？阿里定下了两条实施路径，“公共云优先”和“开源开放”。这两条路径选择的背后，是阿里一以贯之的创新哲学：先解决行业和社会面临的问题，在行业和社会的进步中实现自身发展。

AI大模型技术不断进化，但行业和社会面临的首要问题不是模型技术不够先进，而是用不起更开发不起。AI要在全社会推广普及，就必须把算力成本打下去，把开发和使用的门槛降下去，否则大模型就只能沦为少数科技巨头自娱自乐的奢侈品。阿里认为，降低算力成本的办法是聚焦发展公共云，降低开发和使用门槛的办法是开源开放。

阿里15年前创办阿里云，不可能预知今天的AI盛况。但相通的架构优势让公共云在AI时代迎来了大显身手的机会。训练先进大模型需要具备万卡集成能力，大多数企业不具备这样的能力，而这正是公共云的优势。公共云通过优化的软件栈和调度算法，可以实现万卡集群高达90%的并行效率；通过多可用区部署，可以确保即使某个区域发生故障，服务依然能够在其他区域无缝切换，维持服务连续性；通过提供“开箱即用、按需使用”的模型部署服务，可以减少部署时间和人力成本，效率是企业内部自建的2倍以上。公共云配备千百人规模的专业安全团队，这种高规格的安全性也是私有云条件下不能比的。

在今年11月的世界互联网大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭介绍，过去一年，阿里巴巴高强度投入AI基础设施建设，基于规模效应和技术进步，算力成本持续降低，“通义千问”API调用价格一年下降97%，百万token调用花费最低已经降到了3毛钱。吴泳铭在那场演讲中做了一个生动的类比：“就像足够便宜的电力带来电气化时代的大爆发，我们相信，足够便宜的力最终将把我们带进智能化时代。”

在开源开放方面，阿里巴巴推行全尺寸、全模态开源。截至目前，旗下“通义千问”系列开源模型的全球下载量已经突破4000万次。全球开发者基于“通义千问”二次开发的衍生模型突破8万个，这个数量跟美国Meta的Llama接近，在全球处于领先地位。基于阿里巴巴开源的模型，开发者和企业不必自己训练大模型，只需在原有基础上“爆改”即可，省去了应用AI的大头开支。AI要推广普及，这一步很关键。

可以说，阿里巴巴实施“AI驱动”战略一年多的时间，在“公共云优先”和“开源开放”两条路径上都达到了预期效果。这也拉动了阿里云业绩的飙升。11月15日，阿里巴巴发布最新一季财报，阿里云连续第四个季度实现增速上涨，季度经调整EBITA利润达到26.61亿元，同比增长89%。

在世界互联网大会上，吴泳铭提出了一个洞察：“AI最大的价值，绝不仅仅是在手机上做出一两个超级APP，而是推动各行各业的生产力变革。”目前，接入阿里“通义千问”大模型的企业数已经达到30多万，涉及代码开发、药物研发、太空探索、生产制造等业务场景。可以断言，阿里“云+AI”业务的发展速度，取决于AI行业化应用的渗透速度。AI就是阿里的二次创业，阿里团队需要像当年电商创业那样，走好从0到1、从1到10的每一步。

阿里开创中国的电商产业，成功之道在于两点，一是在买卖两端分别做大了商家生态和消费者生态，二是打通了从交易到支付到履约的全链路。现在，阿里正在“云+AI”的新战场上重复这套纵横交错的生态打法，《大模型技术发展及治理实践报告》把这个生态概括为“3+1”体系。“3”是指“三大发展引擎”，包括：公共云基础设施、开源生态和高质量数据供给。“1”是指“一整套多角色、全周期的治理架构”。面向AI时代的终局，这个生态体系的体量丝毫不亚于电商。

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如今，阿里巴巴的使命“让天下没有难做的生意”已经成为一句流行语，“让天下没有难做的XX”甚至成了一个固定句式。在这个句式的背后，其实蕴含着一个朴素而又深刻的道理：一家企业的价值有多大，取决于它能否让天下原本难的事情变得简单，也就是通过创新解决社会问题。

套用这个句式，阿里巴巴2009年创办阿里云，就是要“让天下没有难办的IT”。阿里巴巴今天推进“云和AI协同发展”“开源开放”，就是要“让天下没有难用的AI”。从电商到支付到阿里云到AI，阿里巴巴的发展史，就是一部积极应对、主动发起“破坏式创新”的历史。那些它最早认准、下重注干的事情，最终都取得了大成，这就是科技和市场规律发放的“创新者奖赏”。马云说阿里巴巴要做“一家活102年的好公司”，意味着需要穿越多个技术周期和经济周期，这并不容易——唯有持续创新。


来源：网易