文 / 初见泉

“好！！！”“哇哦！！”

穿着修身衬衫和牛仔裤的吴老师，正拼命挥动着拳头，和一名年轻小伙玩起了拳击，场下观众不时喝彩叫好。“擂台”颇为另类，被巴黎奥运会薰衣草配色的跑道环绕。

事实上，吴老师并没有贴身肉搏，而是穿戴了虚拟现实装备，每一次的对拳都呈现在大屏幕的虚拟形象中。

这场特殊的拳击赛位于杭州西湖区河山街的互联网园区，那里又被称为“云栖小镇”。是的，9月19日，科技行业中一年一届的云栖大会如期而至。

2015年，“云栖大会”正式出现在公众视野，前身是于2009年成立的“第一届中国网站发展论坛”。近十年来，它一直作为企业创新成果展示的开放平台，同时也是阿里云展现先进技术的宣发窗口，向公众和业内专家展示两方面的成果：一是和阿里云云计算相关的软硬件系统，二是好玩酷炫的“黑科技”。

本届云栖大会持续了三天，特别设立了人工智能+、计算、前沿应用三大主题展区，集中展示了尖端模型、先进算力和创新应用。吴老师作为嘉宾，在大会的最后一天逛了一次展，接过了机器人递来的茶杯，对着自己的AI水墨画形象大笑，随后又化身主持人，和阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光来了一场深度对话。

这不是吴老师第一次参加云栖大会活动，却让他收获了最为沉浸式的体验。原本计划的探展时间，显然无法让吴老师尽兴。在各种新奇的互动中，时长被硬生生地拉长了一倍。

不仅是吴老师，公众和品牌方的兴趣也比往年高涨许多。19日开幕这天，原本距市区40分钟的路程，足足花了一个半小时，同时又正值两个台风交替之际，一场无情的大暴雨试图浇灭大家的热情，但是接下来的两天，观众接踵而至，让大会变得愈发热闹。

展厅中出现诸多近期爆火的《黑神话：悟空》的元素，在一个网络安全展台，围满了观众，一名小哥在云电脑上挑战游戏里的BOSS，几乎没有延迟。观众不禁好奇：这款“显卡杀手”游戏需要高端配置的主机才能流畅运行，仅有一台薄薄的显示器，到底是怎么做到的？

到底是怎样的主题和蜕变，让今年的云栖大会变得如此得好玩有看头？

从2023年开始，云栖大会发生了明显的变化。GPT掀起的生成式AI浪潮引发了人们的热情和忧虑，让那届大会主题围绕大模型更加聚焦。阿里巴巴董事长蔡崇信在会上称，“要让阿里云成为AI时代最开放的一朵云”，而阿里云创始人王坚，讨论了人工智能和云计算结合，将带来行业的第三次浪潮。

今年大会的主题也延续了AI的火热，但从“云启智跃，产业蝶变”的大会主题能看出，AI和产业创新、应用落地形成了耦合。我们甚至能在聚集各大AI应用开发公司的“前沿应用”馆中看到临时搭建的商务洽谈区。

小鹏汽车创始人何小鹏也来到了大会现场，他展示了全球首款完全由AI驾驶的汽车。他指出，得益于大模型技术的辅助，自动驾驶试验车在转向、变道等操作上甚至比人工驾驶更为流畅，令人惊叹。何小鹏还预言，36个月内自动驾驶技术将达到老司机般的驾驶水平。

在“前沿应用”馆中，噱头最大的估计就是机器人了：金石机器人推出的具有自主知识产权的大功率分布式无柜控制系统及空间物流机器人；宇树科技的四足机器人，以其卓越的灵活性、稳定性和智能性而著称；逐际动力的CL-2机器人则是国内首款能够实时感知地形并动态上楼梯的人形机器人……

当然，大会的核心焦点依然是阿里云对AI趋势和技术的深刻洞察。

阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在本届大会上指出，生成式AI将对数字世界和物理世界进行重构，引发计算架构的根本变革。过去数十年以CPU（中央处理器）为核心的计算体系正在迅速向以GPU（图形处理器）为主导的AI计算体系转变。未来，几乎所有的软硬件都将具备推理能力，计算内核将演变为以GPU AI算力为主、CPU传统计算为辅的模式。

阿里云公共事业部总裁刘伟光在和吴老师的对谈中提到：“不到24个月的时间，全世界通过AI生成的数据已经超过人类历史上过去的150年，这种惊人的速度，代表了人工智能在席卷着全世界的各行各业。我们有理由相信，未来人工智能所生成的图片、文本、图像、视频会大大超越人类和机器自然生成的。”

今年云栖大会中各行各业的应用成果展示也证实了这种趋势。“今天最大的变化是，现在几乎所有传统应用，无论是手机端还是企业PC端，都在不断嵌入包括AI在内的新的智能体应用。”

也正因此，在这番热热闹闹的科技表象背后，所有人都没有意识到，以阿里云为核心，中国的AI产业正在发生可能影响深远的变化。

2006年8月9日，在搜索引擎大会，前谷歌CEO埃里克·施密特提出了“云计算（Cloud Computing）”的概念。

今年是阿里云成立第15年。作为最早进入云服务行业的玩家，阿里云通过对大数据和互联网的理解，建构了中国最大的基础设施。而AI浪潮的到来，也对阿里云这15年来所构建的基础设施产生新的联系，同时提出了挑战。

刘伟光对吴老师坦言，当时的互联网形态确实限制了想象力。即便从美国传入的IaaS、PaaS、SaaS等新概念，如今回首发现，云计算的范畴已远远超越当年的这些定义。原来的云计算和云服务，更多的是针对企业老旧信息化系统的升级，从集中化ADS建设导到云端。

而AI诞生后，他最大的感受是倒逼了云的发展。云的存储能力、网络能力、通信能力、计算能力，都要实现面向AI的巨量提升，无论是数据的海量、巨量的快速生成，应用的快速生成。这一切的背后是不断提升的算力，包括了不同类型芯片之间的互相协调，数据之间的交互。

而GPU的算力，更大的挑战体现在能耗、电力、网络、存储上。刘伟光举了一个简单的例子：当我们使用人工智能大模型做一道计算题，答案并不是一瞬间出现的，它对电量的消耗要比在搜索引擎上找答案多10倍以上。如果1000万人、1亿人同时使用，整个电力供应需求量将难以想象。所以持续稳定、分布式的电力供应对所有的IT架构都是一个巨大的挑战。

与刘伟光的理解相呼应的是，云栖大会19日下午的论坛，阿里云CTO周靖人提出将“全力投入AI大基建”，意味着阿里云目前进行的整体变革，完全围绕AI应用中遇到的各种问题展开。

◎ 首先，阿里云整体架构的升级，从技术底层来说先要解决异构计算的问题。当下所有的模型研发和应用方如果使用不同算力芯片企业，不仅产生算力浪费，也带来了风险。

所以当我们走进本届云栖大会的“计算”展馆，映入眼帘的便是九个大字：云计算的第三次浪潮。下方则展示了阿里云最新上线的磐久AI服务器。

根据文字介绍，它支持单机16卡、显存1.5T，并提供AI算法预测GPU故障，准确率达92%。更关键的是，这种服务器可以同时调取各个厂家的GPU，来共同服务一个相同模型的训练任务，完美解决了异构运算遇到的各种问题。

◎ 其次，传输数据快慢极大影响了大模型训练的效率和落地进程。因此我们在展会上看到，阿里云专为AI设计的高性能网络架构HPN7.0，不仅能大批量快速传输数据，还能稳定连接超过10万个GPU，使得模型端到端训练性能提升10%以上。

在“计算”展馆中，围绕着“云+AI”基础设施的底层技术创新还有很多，就不一而足了。总之，阿里云正试图从一家纯粹的云服务商，转变成一家提供AI基础设施的AI+平台服务商。这个定位的变化，很可能会改变中国AI与互联网，甚至各个传统产业的发展。

“阿里云在人工智能当中扮演了双重角色，我们是大语言模型参与者，同时又为AI提供云基础设施。”刘伟光对吴老师总结道。

2020年，《云上的中国》项目启动，吴老师走访了被阿里云技术改造过的行业。第一季聚焦在制造业，如对大凉山钢铁厂的智能化改造。第二季加入了公共服务行业，如第一个数字孪生高速——成宜高速。第三季则集中讨论了大模型和AI公司。

作为一线产业观察者，吴老师始终关心AI对各行各业的融合与想象，这成为吴老师和刘伟光对谈——云栖大会特别节目Apsara Live的讨论焦点。

吴老师提到了在探展时一个让他感到疑惑的问题：像一汽、创维这样的传统企业做人工智能，他们最早的冲动和场景模型是什么？包括像其他的传统行业，是怎么发现和人工智能可能存在的关系？

刘伟光的回答倒有些“反直觉”。他发现传统企业甚至中小企业，在大模型时代获得数字化的能力要快于互联网企业或科技企业，无论从最简单的办公层面、客户协同层面、客户交付层面，还是最直接的智能客服层面。

他解释说，传统行业人力密集，使用场景和历史场景往往非常明确。强化学习，是人工智能一个很重要的能力。如果能学习这家企业历史上所有人和数据的交互行为，就能非常清楚、高效地帮助企业生成很多类人的智能体，生成表格、设计图纸、完成文案，给予辅助建议。所以人工智能对传统企业效率的提升是立竿见影的。

但吴老师紧接着又抛出了一个疑问：“过去制造业的改革，基础于传感器、识别扫描、机器手。如果叠加人工智能，会在哪个环节得到突破？目前AI在生产线上的应用，看到案例其实不多。”

刘伟光的解答是在更依赖于人经验的设计端先会得到突破，但在制造端却面临巨大的挑战。因为机器每天产生海量数据，用云计算的行话来讲是“冷归档数据”，数量大、频率高，但使用价值较低。今天人工智能探索的是把这些非结构化数据中最底层的“Machine Data”挖掘出来，和生产环境结合，再重塑生产环节，加速生产效率，提升良品率。这是一个需要长期探索的话题。

所以这场对谈，亦是云栖大会结束后的后续思考：如何结合AI与中国丰富的工业应用场景实现制造业质的迭代，从而在国际上形成差异化的优势。刘伟光提到了在过去24个月里，社交、娱乐、游戏、电商、招聘、在线教育最先响应AI的变革，接着是手机、汽车等和人相关的设备，其实对应了本届云栖大会的应用成果，但我们仍希望走得更远。

正如探展结束后吴老师对这场热闹的云栖大会的总结和展望：

当我走过机器人、智能汽车等展位时，我突然发觉人工智能的应用将走得更远。中国有强大的制造业和巨大的消费市场，希望在明年的云栖大会上，看到越来越多的传统制造业插上了AI的翅膀，实现迭代。