作為國內科技行業的風向標之一，2024 年的云大會在 9 月 19 日如期舉行。熱鬧依舊，但主題已有變化。
AI 應用，成為了絕對的主角。
2023 年，云棲大會上展示的典型應用場景，還是 AI 創作故事、生圖，以及數字人。到了今年，云棲大會上的人工智能 + 館，以及前沿應用館，擠滿了更多各個 AI 應用賽道的創業項目。
應用深度更廣了。走進人工智能館，只管感受到的，便是細分賽道的成型——阿里云將 AI 應用以主題劃分，包括 AI 編程、3D/4D 生成、AI 音樂等等，都有多家創業公司展示已經落地可用的產品。
2024 年的 " 香餑餑 " 具身智能區，更是齊聚了 20 多家機器人企業，人頭涌動，觀眾對能翻跟頭、推不倒的機器人充滿興趣。
△來源：作者拍攝
在去年，阿里云喊出的口號還是 " 要做 AI 時代最開放的云 "，在云棲大會也釋放了一系列開源、閉源模型，以及底層云基礎設施的更新。
如今，阿里云投入到 AI 上的力度并未減少，甚至更大。
值得注意的是，接任阿里云一年多的現任 CEO 吳泳銘，今年是第一次在云棲大會上露面。
吳泳銘是阿里在這次生成式 AI 浪潮中的主舵手。他在開幕式講話中表示：去年，大模型還只能輔助程序員寫簡單的代碼，今天已經能直接理解需求，完成復雜的編程任務。
《智能涌現》在展會中試用了各類 AI 應用產品。印象深刻的一點在于，模型迭代比很多人想象得都要快——去年很多 AI 生圖、智能客服等產品，常常受限于模型推理速度而體驗平平；到了今年，《智能涌現》已經可以站在展臺前，和數字人實時對話、隨時打斷。
△圖源：智譜清言
不過，當下的進展離人們期待的 AI 應用大爆發還有很遠的距離。" 過去 22 個月，AI 發展速度已超任何歷史時期，但依然處于 AGI 變革的早期。" 吳泳銘說，阿里云還會持續不斷投入到 AI 基礎設施的建設當中。
大模型還不夠便宜，降價遠未到頭
本次云棲大會上，阿里云旗下的通義大模型家族，發布了通義千問新一代開源模型 Qwen2.5，涵蓋多個尺寸的大語言模型、多模態模型、數學模型和代碼模型，每種模型均有多個開發版本，總計上架 100 多個模型。
其中，Qwen2.5 全系列模型都在 18T tokens 數據上進行預訓練，相比 Qwen2，整體性能提升 18% 以上，支持高達 128K（約合超 10 萬漢字）的上下文長度，可生成最多 8K 內容。而最旗艦的 Qwen-Max，性能已接近 GPT-4o。
代碼模型對模型的推理、思考能力有極高要求，這也是 OpenAI 新模型 o1 重點提升的能力。有業界人士評價："Qwen 是在 Deepseek 之外第二個推動編程能力提升的中文大模型，而且數學模型也整合了多種推理方法，這些進展都可以說是國產驕傲。"
2024 年的大模型界，依舊經歷著共識的震蕩。GPT-5 的延遲牽動著全球 AI 界的思緒，業界對大模型進化曲線的質疑，貫穿著這個夏天，一直到 OpenAI 發布新模型 o1，推理、思考能力有了質的提升，這種情緒才稍有轉向。
今年云棲大會計算館里掛著的標語 "AI 是云計算的第三次浪潮 "，也有了更堅實存在的理由。
不過，國內從 5 月開始的大模型降價潮，引起的爭議尚未平息。有觀點認為，行業發展早期，過早降價，這是無意義的內卷行為，反倒會傷害市場。
一年多來，通義千問的 API，在阿里云百煉上的調用價格下降了 97%，百萬 Tokens 調用花費最低已經降到了 5 毛錢。百萬 token，相當于 350 萬字的中文書籍。
阿里云也嘗到了大模型的甜頭。剛剛過去的 Q2 季度，AI 推動阿里云的收入和利潤雙增長，季度營收增長 6% 至 265.49 億元，其中 AI 相關產品收入實現三位數增長，公共云業務實現兩位數增長。值得注意的是，經調整 EBITA 利潤同比增長 155%，單季度 EBITA 利潤達到 23.37 億元。
不過作為云行業領頭羊，阿里云表示：現在 AI 大模型的降價，遠遠沒到盡頭。
對比國外，國內如今的降價力度已經十分夸張，不少廠商都選擇犧牲短期利潤來跟進降價。阿里云 CTO 周靖人則否認是自家犧牲利潤來降價：" 模型本身在快速的迭代，過去幾個月里，推理的架構、系統的優化都有提升很多，我們能夠把各方面效率提起來，才會把技術紅利讓利給客戶。" 他說。
這波生成式 AI 的降價邏輯，和云計算發展早期是類似的。全球范圍里云廠商經過一輪輪的降價，不斷吸引企業上云、使用云，規模越來越大，讓用云的邊際成本不斷下降，技術不斷提升，這才讓云行業不斷壯大。
但現在的生成式 AI 浪潮，處在比云計算興起時還要更早的階段——現在國內算力市場還是以 CPU 為主，包括 GPU 等芯片的制造仍在探索期。
" 我們不認為現在的降價是價格戰。手機套餐一個月不到 200 元，可以用數十 G 的流量，但在二十年前，用這么多流量估計會用破產，" 周靖人表示，" 今天的價格不存在說已經足夠低了，相對未來龐大的應用來說，還太貴了。"
阿里云圍繞 AI，在基礎設施上的建設重構仍在繼續。如今，阿里云的單網絡集群已拓展至十萬卡級別，從芯片、服務器、網絡、存儲到散熱、供電、數據中心等等，都有圍繞 AI 算力層面的更新。
一些利好的信號已經出現。根據阿里云披露的數據，在新增算力市場上，超過 50% 的新需求由 AI 驅動產生，AI 算力需求已經占據主流地位。這一趨勢還會持續擴大。過去一年，阿里云投資新建了大量的 AI 算力，但還是遠遠不能滿足客戶的旺盛需求。
o1 給全球 AI 界續命，也指明中國大模型的不同道路
本屆云棲上，吳泳銘拋出的一個鮮明觀點是："AI 最大的想象力不在手機屏幕，而是接管數字世界，改變物理世界。"
這句話別有深意。曾有很長一段時間，國內大模型圈的共識在于：中國大模型的機遇更多在 To C，做出微信、抖音級別的 " 超級應用 " 成為一種執念。
6 月的智源大會上，零一萬物、創新工場創始人李開復，甚至給今年最火的具身智能賽道潑了一盆冷水：一旦大模型接入物理世界，需要面臨包括安全問題、機器問題、機械問題、故障問題在內的各種問題，難度會大很多倍。所以，當前大模型更適合在虛擬世界服務。
這源自一個由來已久的觀點：美國更適合做從 0 到 1 的尖端技術創新，但中國在上一個移動互聯網時代積累下來的方法論，讓其更擅長于從 1 做到 100，做出抖音、微信級別的超級應用。
但現實并不如人意。從 2024 年開始，國內前沿的大模型基本都接近 GPT-4 的水平，模型能力的限制，又讓 To C 端的應用囿于小而美的階段，超級應用并沒有爆發的苗頭。更多的產業創新，都先流向了已有的超級應用中，提升存量業務的效率。
吳泳銘的觀點，可以看作是對上面這些爭論的一種反調。OpenAI 的新模型 o1 發布后，中國在大模型上的發展道路，不會單純重復上一個互聯網時代的發展軌跡，或者說，有可能走出另一條道路。
阿里云已是國內對大模型最激進投入的巨頭。在內部，阿里云的通義大模型家族涵蓋了開源、閉源的大模型產品，在圖像、視頻、編程等方向都有細分的專業模型；在外部，阿里云在過去一年多的時間里，已經投資了國內大模型 " 六小虎 " 中的五家，出手果決。
如果說前不久 OpenAI 的 o1 給全球 AI 界 " 續命 "，那么對當下的中國 AI 界，o1 讓 " 物理世界 " 上的賽道，現實意義更大了。
△來源：彭博
OpenAI 將 AGI（通用人工智能）的發展階段劃分了 L1-L5 的等級。按照這個分類，如今業界普遍認為，我們處于 L2（推理者）的早期發展階段。
生數科技首席科學家朱軍就在云棲的圓桌上說，當下的 GPT-o1 的突破，有望讓我們從 L2 很快達到 L3 階段，未來 18 個月甚至有可能會冒出 L4 級別的突破。
"o1 的突破代表著大模型訓練范式的變化——讓如今的大模型能夠更智能地交互，從過程中去學習。最終都指向兩個產業方向，一是數字內容，二是機器人、汽車等實體產業。" 朱軍表示。
在大模型上，國內相比全球還是追趕、跟隨的狀態，但在機器人、汽車等 " 物理世界 " 的賽道上，中國有著無法比擬的產業鏈優勢——在華東和華南，蓬勃而成熟的制造業給予了可供快速迭代的基礎。
《智能涌現》前段時間曾發布具身智能的行業觀察，多位行業人士向我們提到了一項共同的判斷：人形機器人創業理應在中國發生，而不是大洋彼岸的硅谷——相比之下，中國不僅有更強大的機器人生產能力、也有機器人應用場景，需求供給都比硅谷更強勢。
比如，今年 5 月宇樹科技發布的 G1 人形機器人，售價 9.9 萬起，更是將人形機器人的價格進一步下探，在全球都屬于先例。
o1 發布后，可以預見這種產業趨勢將進一步持續。這次云棲大會上，阿里云就推出了新的智能座艙解決方案，以后汽車 AI 助理，不僅能觀察理解用戶的語音、手勢，還能根據環境信息和常識判斷做出自主決策。乘客無需物理按鍵，只要動動嘴巴，就能讓智能助理完成各種任務。
來源：阿里云
" 生成式 AI 未來的價值，是移動互聯網連接價值的十倍、幾十倍。" 吳泳銘以互聯網浪潮對比：" 過去三十年，互聯網浪潮的本質是連接人、信息、商業和工廠，提高了世界的協作效率，創造巨大的價值，改變了人們的生活方式。但生成式 AI 是通過生產力的供給，創造了新的價值，從而為世界創造了更大的內在價值，總體提高了整個世界的生產力水平。"
從 " 撮合 " 邏輯走向 " 增值 " 邏輯，看到比此前大數十倍的機會，這可以解釋如今阿里云對 AI 的重注從何而來。
進入到生成式 AI 浪潮的第二年，當下的大模型敘事，經歷了共識快速形成、分化，已經成為了一個 " 信與不信 " 的抉擇，但阿里，顯然不愿錯過 AI 時代抓住大爆發的機會。吳泳銘說：" 從歷史經驗來看，人們對新技術革命，往往對短期高估，又對長期低估。但新技術革命會在人們的懷疑中成長，讓很多人在遲疑中錯過。"
來源：智能涌現
