在过去的一年中，云计算行业中“内部卷曲”竞争的趋势逐渐消失，但是如何在AI浪潮中旅行新的云计算道路，没有标准的答案来参考它，无论是在海外或国内云服务业务在练习时正在验证。
阿里巴巴云也不例外。阿里巴巴云智能集团高级副总裁刘·魏瓜（Liu Weiguang接下来的几年。”
他的解决方案简单有效。在过去的一年中，他的时间表记录了至少162个客户的时间表 - 这不是全部。从前线对AI应用的需求大不相同。最后，如何促进公共云平台的能力是Liu Weiguang和阿里巴巴云公共云团队面临的挑战。
在革命技术发展的早期，需求与连续融合的差异很大。在此阶段，人工智能需求能够浓缩一些共同点。
基本模型的开拓者仍在不断训练大型模型。垂直应用公司已开始深入使用大型模型。一些传统公司探索大型业务创新和效率的模型。更值得关注的趋势是，越来越多的公司不仅为大型模型使用简单的调用，而且还嵌入了原始应用程序中的AI代理中，甚至在原始应用程序之外开发了AI本机应用程序。
这些公司的需求共同促进了AI云的发展。如果据说在2006年，云计算创造了一个时代，允许更多和中等规模的企业进入云，节省成本并降低阈值，并最初成为企业的数字生产力。
然后，AI和云的组合将使云计算行业变为重要节点，并且将来所有基础架构的能力都将受到AI的影响。受到影响的过程是云计算能力的完整迭代，甚至重建的过程。 AI云时代已经到来。
就像传统IT时代的IOE（IBM的小型机器，Oracle数据库，EMC存储设备）一样，作为上一个时代的代表性产品，它们创造了一般计算能力的基础架构基础； AI云是典型的智能计算能力。从大语言模型的第一天开始，基础设施的基础就在云上发展并在云上发展。
在此阶段，云服务的重要符号是 - 无论是主动还是被动，公司拥抱云不是一个简单的IAAS（基础架构作为服务，基础架构是服务），而是IaaS，PAAS（平台作为服务） ，服务平台），大型语言模型，AI应用程序和其他完整的堆栈功能。该垂直技术堆栈的最佳载体无疑是云计算。
对于云计算 - 企业的最终用户，如何基于大型模型和AI的实际价值在智能时代建立生产关系已成为必不可少的。
刘伟光在走访162家客户后，感知到越来越多的传统企业级市场客户、外资企业及跨国公司（MNC），不仅将资源迁移到云端，更是将业务系统全面云化，涵盖网络、存储、，涵盖网络、存储、大数据，数据库等。IaAS+PAAS集成了完整的堆栈服务。
他给出了一个独特的观点：“只有具有集成IaaS+Paas的能力的云才能称为真正的云。这是我今天对“云”的定义。同样，在AI时代，它不会创造社会价值在AI时代的AI时代，在大型模型中，很难将其称为大型模型。
关于上述问题，在钛媒体的“ AI Cloud Ancounal 10问题”的专栏中，Liu Xiangming，Co -Founder，联合首席执行官，ITVALUE，ITVALUE，CO -FOUNDER，联合首席执行官，ITVALUE和Alibaba Cloud Smart Group的高级副总裁，公共云商业部和阿里巴巴云的刘·魏瓜。 Smart Group副总裁兼公共云的首席解决方案架构韩Hongyuan对AI云进行了深入分析。
以下是钛媒体编辑的对话的录音。
阿里巴巴云智能集团高级副总裁兼公共云商业部门主席刘·魏瓜（Liu Weiguang）； Liu Xiangming，Co -Founder兼联合首席执行官钛媒体组
只有具有IaaS+Paas能力的云才是真正的云
Liu Xiangming：阿里巴巴云公共云商业部门于去年11月底成立。自今年年初以来，作为公共云商业部门的总裁，您会感觉如何？
Liu Weiguang：我的第一种感觉是“希望”。无论是内部产品研究和开发的进步，AI能力的提高，越来越改善大语言模型以及各个行业的客户实践在探索云和AI的结合时，我都对未来充满信心 - 不仅在接下来的5到10年中，仅在明年。
如今，许多客户不仅将云计算视为资源，而且将其视为数字化转型的关键工具。同时，他们不仅将AI视为一种创新手段，而且还使用了促进工业升级和未来为导向的战略武器。因此，我看到了非常巨大的希望。
Liu Xiangming：AI可能是下次“蒸汽机出现”。我也特别同意您提到的“希望”。最近，IDC发布了“中国公共云服务市场（2024）跟踪”，这表明IaaS+PaaS市场已增长12.2％ - 年龄。与以前的增长率相比，可以说中国公共云市场已经开始恢复。其中，PAAS年了21.9％，其表现更加突出。其中，阿里巴巴云仍然保持市场领先和稳定的改进。背后的原因是什么？
Liu Weiguang：从内部原因的角度来看，阿里巴巴云一直在练习促进IaaS+Paas集成，而不仅仅是将Yun作为资源出售。我们希望客户可以大规模使用PAAS层产品，尤其是数据库，大数据，容器化，无服务器，开发和维护工具。 PAAS层的能力和数据功能对企业的业务有着非常直接的支持，甚至可以直接推广业务。当Paas的产品与客户业务100％混合时，它们可以真正刺激生物学能力。
许多传统的企业客户，外国资助的企业和跨国企业（MNC）已将IaaS+Paas Full Stack移至云中。因为他们认为整个堆栈上的云节省节省了采购，时间和创新成本，并缩短了创新时间。
从外部原因的角度来看，我今年拜访了很多客户，发现他们对云的认知与过去大不相同。许多客户认识到云不仅是服务器资源，而且还提供了丰富的数字化功能。例如，开源软件的开发速度远远超出了商业软件。它是在云上选择具有不同技术功能和开源的各种组件的最佳选择。
如果客户自己开发软件和产品，人工成本，研发成本，服务器成本，创新成本，试用和错误成本都很高。相比之下，云计算使用的基于PAAS的功能可以直接帮助客户的业务创新迭代迭代。
越来越多的客户意识到，IaaS+PaaS集成是充分利用云并使用云来实现业务迭代创新并帮助业务实现直接增长的最佳选择。
阿里巴巴云为小舒斯，喜马拉雅和收益等大型互联网公司提供服务。通过阿里巴巴云的大数据产品，它们不仅可以激发数据价值，而且还可以直接改善业务价值，例如搜索，建议和广告。
2024年，小舒宣布成功搬迁500pb数据湖到阿里巴巴云
最近，我告诉许多同事，如果没有Paas云，很难将云打电话给云。只有具有IAAS+PAAS能力的云才是真正的云。
Liu Xiangming：也许十年前，每个人经常问的问题是“为什么要去云”，并且处于摇摆状态。但是，当AI出现时，每个人都发现需要在当地获得需求的能力，我们必须将其放在云上。
Liu Weiguang：非常正确。我今年遇到的公司几乎没有讨论AI。其中有一个重要的机会 - 大型模型的应用必须与数据结合在一起，数据不能绕过PAAS层上的大数据和数据库产品。如果没有这么多年的云计算，从基础计算能力到互联网，存储和大数据的积累，今天将没有大型模型。它不能在空中塔中建立。这也促进了许多客户对云计算中IAAS，PAA和SaaS的重要性的重要性。
Liu Xiangming：从资源库到技术堆栈，企业的云深度不断加强。从自我研究，自我建设到直接选择PAAS层产品，从简单的资源租赁到完整的堆栈云，促进这种过渡的原因或业务价值是什么？
Liu Weiguang：从外部市场的角度来看，云的技术优势非常明显，所有先进的技术都诞生于云上。企业会更喜欢高级技术堆栈，而高级技术堆栈仅在云上可用。
从云计算从业人员的角度来看，要满足不同类型的客户需求，我们必须使能力“厚” - 不仅可以满足资源级别的需求，还可以完成所有容器化的PAAS层。
还有一个与《时代：云计算》相符的点：云计算收集云上的所有客户，而在IOE时代，散落的客户和技术是两种不同的技术主张。过去，没有巨大的要求。在云上，当大型客户每天称呼大型型号时，大型型号对网络，存储和弹性计算具有非常出色的促销效果。因此，今天，云必须更改，适应和升级AI的原始技术功能，以满足当今AI用户的需求。
没有商业价值和社会价值的大型模型，很难称其为大型模型
Liu Xiangming：您有很多业务旅行。它可能是该国拥有最多客户的人之一。它也应该对客户的痛点和需求产生明显的身体感觉。今年有多少客户见面了多少统计信息？他们有什么疼痛点和需求？
Liu Weiguang：从建立公共云业务部门到今天，我访问了162个客户，前往河的北部和南部，观看Qianxing和数百人。如果您不去前线满足不同行业和地区客户的需求，那么就无法判断我们如何在下一个财政年度设计更好的策略并支持市场。
每个人对AI的需求都大不相同，具有基本模型的开拓者仍在继续培训大型模型。使垂直应用程序的公司深入使用大型模型，以及传统行业中的大型模型，用于业务创新和业务创新和效率的效率。 …他们不仅是简单的呼叫，而且还将在原始应用程序中嵌入AI代理。许多客户将在原始应用程序之外开发AI本机应用程序。应用。
我认为将来，整个市场对大型语言模型的使用，无论是来自模型调用还是自身模型的开发，都必须仅限于移动应用程序。将来，更多的应用程序将来自企业应用程序。如果这些企业的应用位于大型语言模型的肩膀上，则实际上，它确实会释放业务价值并且是社会价值。
阿里巴巴云为B公司提供了很多服务，并创造了业务价值。例如，在中国财产和伤亡保险中，他们可以通过阿里巴巴·扬东QIAN Qian Qian Qian Qian Qian自动生成定制的团体保险单并进入目标客户。如果您不完整，可以再次交谈，并且将继续设计大型模型。整个项目仅需1‰或1‱。最后，如果交易将创造商业价值。
2024年，中国财产和伤亡宣布，新一代的分布式核心系统已完全启动。
在快速交付领域，中国的快递行业正在迅速发展，高效率，许多人员，更多数据，快速迭代以及许多场景。大型模型应用非常有效。经过多次碰撞和验证方案，Shentong Express和Alibaba Cloud已实现了多种物流方案的实现，例如大型模型在业务分析，客户服务摘要，客户服务质量检查和地址验证中的应用程序分析以及违反客户服务验证利率下降50％。信息处理率增加了60％。
一家领先的国内蓝领招聘公司使用Qwen-Plus在微信集团中组织当地的公共帐户和分散的就业信息，以降低80％的运营劳动力成本；使用模型来检测潜在的就业歧视，跨国就业和其他风险信息，这大大增强了与平台合作的平台。规则。此外，还启动了诸如匹配，搜索建议，客户服务质量检查和其他方案之类的场景的灰度。
此外，中国的跨境电子商务非常发达。一家垂直的电子商务公司面临着大量细分类别的每日货架和运营，近一百万个SKU。在进行商品之前，精炼，产品描述和协助进行非法测试，它可以完成大规模的产品以推出高质量，并提高货架上商品的效率。
此外，基于Tongyi的智能投标信息服务平台使用了大型模型的自然语言理解和推理功能，并在公告名称中使用了及时的项目名称和关键信息。搜索和查询服务，以获取与项目相关的所有公告信息。
尽管从整个市场的角度来看，我们看到了很多真正的效率提高结果，但海洋仍然是下降。将来，中国将在大型语言模型和场景应用程序的开发中迅速普及，我对将来充满信心。因为更多的人，数据，复杂的数据和复杂场景越多，大型模型的效果就越明显。
我们明年将有一个目标，希望阿里巴巴云提供的推理资源可以为中国AI代理的90％和90％的AI本地申请提供服务。如果今天无法将没有PAA的云称为云，那么创建社会价值和业务价值是毫无意义的，因此我们以创造价值的方向来做到这一点。
Liu Xiangming：必须实现AI中的AI值，这意味着AI应用程序和服务必须无缝嵌入现有的数据流和工作流中。只有进入生产环境才能播放。有什么挑战？
Liu Weiguang：第一个困难是每个人都知道AI很重要，但是我不知道该如何开始。我不知道应该将哪种方案和类型的数据与大型模型相结合，以尽快工作。
第二个困难是人才。在实施AI的最后一英里时，根据开源模型和推理资源的构建，AI应用程序，AI代理等的构建时，需要客户自己来执行此操作，而其他人则不能代表他们这样做。这是几件事的结合：第一个是AI应用程序开发的范式；第二个是该范式下使用的所有AI工具链；第三个是选择基本模型。第四个是合理选择底层本质上的基本推理资源。这四件事的组合是开发AI代理或AI应用程序的充分和必要条件。
挑战在各个方面都存在，但与此同时，我还看到许多客户拥有独立的AI计划，AI预算，AI人才，AI办公室...这是一个很好的现象。因为只有真正将AI纳入手工制作的项目和企业级的战略项目，AI才能真正将AI与企业整合在一起。
AI云，一个充满想象力的新时代
Liu Xiangming：现在，人们对AI基础设施的创新的关注远不如关注大型模型和一代AI服务。你怎么认为？
Liu Weiguang：注意大语模型的演变或AI的基础架构演变是一个很小的客户群，例如专业工作者，观察者或该领域基本模型的研究和开发。
越来越多的人注意正常的AI应用程序。就像戴着AI眼镜的人一样，他们可以付出什么功能？你能说话吗？而不是关注使用其背后的技术。但是，支持这些AI应用程序创新的核心竞争力非常重要。就像我们打开水龙头一样，不在乎哪个水厂的流动，但是该水厂中的设备应该是最先进的。因此，当AI功能变得越来越强，提示的效果越来越好，响应越来越快，对话越来越光滑，更光滑，实际上，其背后的基础架构非常强大。这是互补的。
Liu Xiangming：我们站在一个拐点处。期待2025年，AI和云计算的结合将开始一个充满想象力的新时代。您在哪里预测未来的增长机会？公司需要做什么准备？
Liu Weiguang：我的想象力无尽。这来自我的客户。我拜访了很多客户，并看到他们对AI的未来发展感到兴奋。
AI和Yun的结合是Yun第二次飞行的关键。从云计算的提议到今天的近20年，是让世界各地的各种公司意识到云是高级技术的聚集地。云将允许更多和中等规模的企业进入云并节省成本。同时，它不仅可以是资源，而且可以是数字生产力。
未来所有基础设施的能力将受到AI的影响。这个过程是功能的完整迭代，升级甚至重建。这是AI云的时代。我相信将来，各行各业都将继续拥抱AI。基于大语言模型的AI应用程序和AI代理将无休止地出现。甚至可能有一个特殊的AI代理商店，它将产生新的世界。越来越多的客户正在加速拥抱云的过程，这次拥抱云不仅是Iaa的拥抱，还包括IaaS，Paas，AI资源，大语言模型，AI应用程序，AI应用程序，AI Agent ...是是的真的更广泛。
对于企业，我们必须进行更多细分的资源计划。从AI的顶级设计到IT级别的AI才能，包括AI开发工具在内的AI资源，必须进行所有方面。如今，所有公司都必须重新准备AI的数字工具或AI工具链，这是公司应该做得很好的事情。
我认为，中国在拥抱AI时不会比其他国家慢。中国的创新能力将在AI应用时代爆发，这也是我所说的“希望”。
大型语言模型应在合适的场景中播放，而不是概括以解决所有问题
第一个权利是阿里巴巴云智能团体副总裁汉洪尤恩，也是公共云的主要解决方案。 Liu Xiangming，左侧钛媒体集团的联合创始人兼联合首席执行官
Liu Xiangming：在2024年与企业的沟通中，您是否看到高频问题或重点的变化是什么？这些高频词汇反映了AI和云计算的新时代所需的变化？
韩洪尤恩（Han Hongyuan）：大型语言模型的效果仍然必须留在现场，即它适合施加，而不是对解决所有问题的大型模型的概括。我们今天所做的一切仍然希望大语言模型能够在业务中扮演支持角色。
例如，AI辅助写作代码，它是最大的语言模型应用程序字段，已经过充分验证并最好地反映直接效果。通过调查大型互联网公司，我们已经看到了大多数领先的公司，而AI产生了20％甚至30％的代码。 Tongyi Ling代码已被广泛使用。
一些大型企业客户将使用Tongyi Ling代码使用权购买数万个席位。小公司可能会购买数千个席位。现在这种情况非常普遍。当客户使用此工具时，他将继续使用它，他将提出更多的需求，并且在迭代后将逐渐发挥更大的作用。
此外，我们看到，除了大语言模型本身的变化外，它还促进了基础架构的发展。许多客户已经开始使用GPU资源来创新业务创新，例如在搜索和推荐系统中引入GPU以提高性能。
公司登陆公式AI的一般困难和解决方案
Liu Xiangming：在环境制备，建模和应用程序工程的三个阶段中，公式AI的公司通常会遇到什么困难？阿里巴巴提供什么想法和方法？
韩洪尤恩（Han Hongyuan）：我从上到下说，首先从应用程序工程开始，在选择适当的AI应用程序方案时，我们会看到两种典型的方法。
首先是构建一个新的应用程序和业务系统，希望引入AI或构建AI作为主要结构。在这种情况下，我们充分分析了它们的功能，找到合适的应用程序方案并在验证后逐渐迭代，并最终使系统改进。这种方法相对较小，效果很快，但是对现有业务的影响有限，这取决于新场景的需求。
另一个是在现有应用中引入AI以提高效率。这是我们更加乐观的方向。许多数字系统都支持企业内的业务运营。这些系统在施工时尚未成熟，因此有许多优化的点。例如，许多业务流程取决于文本处理，并涉及大量重复的工作。如果引入了机器语言理解技术，则将大大提高效率。
从全球化的角度来看，诸如Salesforce之类的领先公司已经证明了这一潜力，并将其代理人平台视为未来的增长点。
但是，该潜力的发布的最新条件是该过程将使用足够的时间，否则转换成本可能不支持业务回报。
回到环境准备和建模阶段，选择正确的模型及其操作方法非常重要。尤其是在国内合规性的严格要求下，汤比提供了可靠的选择。它不仅在中国广泛使用，而且是海外最受欢迎的开源模型之一。
下一步是确定如何支持模型操作。最简单的方法是调用现成的模型服务。模型服务已成为计算云计算的必不可少的能力。用户可以选择直接使用模型的服务功能，也可以根据特殊需求自定义模型。
当使用模型量表时，优化其操作环境变得至关重要。它直接涉及成本和生命周期管理。允许客户继续使用低成本的模型来继续使用其模型并发挥其最大价值，这是一个重要的挑战。
云为整个模型的整个模型提供了很好的条件。它在用户选择和灵活性方面提供了很多可能性。
企业的AI应用程序部署范例
Liu Xiangming：您认为将来的应用程序部署方法会有什么不同？
汉元族：如果您想以最快的方式进行应用程序开发，则模型服务可能是最简单的开始方法，并且这些模型本身已经得到了更多验证。
如果企业仍然希望保留一部分知识产权权，您将选择另一种方法：使用一些模型进行调整或不调整调整，构建推理设施本身，并最终将这些模型服务称为相对私密的零件应用的使用也是一个完全合理的需求。
Tongyi Qianwen将继续保持开源和开放性。客户可以选择自己构建推理平台，将模型调用变成自己的内部事物，并防止其他人干预其模型通话过程。
语言互动的推理具有峰值山谷的影响。云提供了更好的选择。每个人都在云上使用云的全球基础架构，并且在相对独立时也可以保持自己的一些机密性和隐私性。本质
推理和多模式数据处理趋势的趋势
Liu Xiangming：推理也是今年特别热门的词。推理市场的繁荣对使用公共云的繁荣将有什么影响？公共云有哪些新要求？使用云的公司的注意力是什么？
韩洪尤恩（Han Hongyuan）：我认为训练实际上更为捕捉，但是模型的训练过程并不能直接产生任何实际价值。该模型确实在推理阶段起着作用。培训投资将继续增长，但必须重新使用该模型以释放价值。因此，未来推理投资的比例可能比培训高得多。
如今，云本身上的所有模型API服务都是一种推理。包装一层API后，用户使用它。 Tongya模型本身将使用大量的推理资源来满足客户需求。另一个是客户不想将模型与准备好的API一起使用，而是选择自己做。
Tongyi系列模型在外部服务过程中积累了丰富的推理技术经验，用户可以直接享受这些技术带来的股息。例如，阿里巴巴云将提供Tongyi模型服务，调整模型调整模型的方法，以及使用该模型（包括工具链）的方法，并提供PAI平台以执行更基本的功能以携带。更多的探索自由。最后，我们希望满足用户的全面需求。
Liu Xiangming：“ Multi -Mode Data”也是今年的热门单词。您如何看待多模式数据处理的需求和开发趋势？在这种一般趋势中，在多模式数据的统一存储，检索和管理中，阿里巴巴云的优势是什么？
汉旺族：一方面，非结构数据的模型提取的结构化信息能力正在增加，并且视觉语言模型具有自动化信息提取的能力。它可以更好地理解这些多模式数据，以便过去无法有效使用的数据可以充分使用无法有效使用的数据。影响。
另一方面，代理和这些数据探索功能的结合包含巨大的潜力。过去，人们需要理解和探索的人收集的结构化和半结构化数据。很多时候，数据的潜力无法利用。如今，AI提供了自动处理功能，结合了大数据以使AI勘探数据成为非常潜在的开发方向。
对于云计算，除了提供基本的资源供应外，上层软件容量将变得越来越重要。
例如，将多模式数据管理功能集成到特定产品中，以实现多种类型数据的统一管理。在抹布（检索增强）过程中，可以在模式之间无缝切换和使用这些数据，这极大地简化了客户的运行复杂性和数据管理困难，从而使其业务流程更加顺畅。 （本文最初发表在钛媒体应用程序中，作者|张Shuai，编辑| Gai Hongda）
