作为国内科技行业的风向标之一，2024年的云栖大会在9月19日如期举行。热闹依旧，但主题已有变化。
AI应用，成为了*的主角。
2023年，云栖大会上展示的典型应用场景，还是AI创作故事、生图，以及数字人。到了今年，云栖大会上的人工智能+馆，以及前沿应用馆，挤满了更多各个AI应用赛道的创业项目。
应用深度更广了。走进人工智能馆，只管感受到的，便是细分赛道的成型——阿里云将AI应用以主题划分，包括AI编程、3D/4D生成、AI音乐等等，都有多家创业公司展示已经落地可用的产品。
2024年的“香饽饽”具身智能区，更是齐聚了20多家机器人企业，人头涌动，观众对能翻跟头、推不倒的机器人充满兴趣。
在去年，阿里云喊出的口号还是“要做AI时代最开放的云”，在云栖大会也释放了一系列开源、闭源模型，以及底层云基础设施的更新。
如今，阿里云投入到AI上的力度并未减少，甚至更大。
值得注意的是，接任阿里云一年多的现任CEO吴泳铭，今年是*次在云栖大会上露面。
吴泳铭是阿里在这次生成式AI浪潮中的主舵手。他在开幕式讲话中表示:去年，大模型还只能辅助程序员写简单的代码，今天已经能直接理解需求，完成复杂的编程任务。
“智能涌现”在展会中试用了各类AI应用产品。印象深刻的一点在于，模型迭代比很多人想象得都要快——去年很多AI生图、智能客服等产品，常常受限于模型推理速度而体验平平；到了今年，“智能涌现”已经可以站在展台前，和数字人实时对话、随时打断。
不过，当下的进展离人们期待的AI应用大爆发还有很远的距离。“过去22个月，AI发展速度已超任何历史时期，但依然处于AGI变革的早期。”吴泳铭说，阿里云还会持续不断投入到AI基础设施的建设当中。
大模型还不够便宜，降价远未到头
本次云栖大会上，阿里云旗下的通义大模型家族，发布了通义千问新一代开源模型Qwen2.5，涵盖多个尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型，每种模型均有多个开发版本，总计上架100多个模型。
其中，Qwen2.5全系列模型都在18T tokens数据上进行预训练，相比Qwen2，整体性能提升18%以上，支持高达128K的上下文长度，可生成最多8K内容。而最旗舰的Qwen-Max，性能已接近GPT-4o。
代码模型对模型的推理、思考能力有极高要求，这也是OpenAI新模型o1重点提升的能力。有业界人士评价:“Qwen是在Deepseek之外第二个推动编程能力提升的中文大模型，而且数学模型也整合了多种推理方法，这些进展都可以说是国产骄傲。”
2024年的大模型界，依旧经历着共识的震荡。GPT-5的延迟牵动着全球AI界的思绪，业界对大模型进化曲线的质疑，贯穿着这个夏天，一直到OpenAI发布新模型o1，推理、思考能力有了质的提升，这种情绪才稍有转向。
今年云栖大会计算馆里挂着的标语“AI是云计算的第三次浪潮”，也有了更坚实存在的理由。
不过，国内从5月开始的大模型降价潮，引起的争议尚未平息。有观点认为，行业发展早期，过早降价，这是无意义的内卷行为，反倒会伤害市场。
一年多来，通义千问的API，在阿里云百炼上的调用价格下降了97%，百万Tokens调用花费*已经降到了5毛钱。百万token，相当于350万字的中文书籍。
阿里云也尝到了大模型的甜头。刚刚过去的Q2季度，AI推动阿里云的收入和利润双增长，季度营收增长6%至265.49亿元，其中AI相关产品收入实现三位数增长，公共云业务实现两位数增长。值得注意的是，经调整EBITA利润同比增长155%，单季度EBITA利润达到23.37亿元。
不过作为云行业领头羊，阿里云表示:现在AI大模型的降价，远远没到尽头。
对比国外，国内如今的降价力度已经十分夸张，不少厂商都选择牺牲短期利润来跟进降价。阿里云CTO周靖人则否认是自家牺牲利润来降价:“模型本身在快速的迭代，过去几个月里，推理的架构、系统的优化都有提升很多，我们能够把各方面效率提起来，才会把技术红利让利给客户。”他说。
这波生成式AI的降价逻辑，和云计算发展早期是类似的。全球范围里云厂商经过一轮轮的降价，不断吸引企业上云、使用云，规模越来越大，让用云的边际成本不断下降，技术不断提升，这才让云行业不断壮大。
但现在的生成式AI浪潮，处在比云计算兴起时还要更早的阶段——现在国内算力市场还是以CPU为主，包括GPU等芯片的制造仍在探索期。
“我们不认为现在的降价是价格战。手机套餐一个月不到200元，可以用数十G的流量，但在二十年前，用这么多流量估计会用破产，”周靖人表示，“今天的价格不存在说已经足够低了，相对未来庞大的应用来说，还太贵了。”
阿里云围绕AI，在基础设施上的建设重构仍在继续。如今，阿里云的单网络集群已拓展至十万卡级别，从芯片、服务器、网络、存储到散热、供电、数据中心等等，都有围绕AI算力层面的更新。
一些利好的信号已经出现。根据阿里云披露的数据，在新增算力市场上，超过50%的新需求由AI驱动产生，AI算力需求已经占据主流地位。这一趋势还会持续扩大。过去一年，阿里云投资新建了大量的AI算力，但还是远远不能满足客户的旺盛需求。
o1给全球AI界续命，也指明中国大模型的不同道路
本届云栖上，吴泳铭抛出的一个鲜明观点是:“AI*的想象力不在手机屏幕，而是接管数字世界，改变物理世界。”
6月的智源大会上，零一万物、创新工场创始人李开复，甚至给今年最火的具身智能赛道泼了一盆冷水:一旦大模型接入物理世界，需要面临包括安全问题、机器问题、机械问题、故障问题在内的各种问题，难度会大很多倍。所以，当前大模型更适合在虚拟世界服务。
但现实并不如人意。从2024年开始，国内前沿的大模型基本都接近GPT-4的水平，模型能力的限制，又让To C端的应用囿于小而美的阶段，超级应用并没有爆发的苗头。更多的产业创新，都先流向了已有的超级应用中，提升存量业务的效率。
吴泳铭的观点，可以看作是对上面这些争论的一种反调。OpenAI的新模型o1发布后，中国在大模型上的发展道路，不会单纯重复上一个互联网时代的发展轨迹，或者说，有可能走出另一条道路。
阿里云已是国内对大模型最激进投入的巨头。在内部，阿里云的通义大模型家族涵盖了开源、闭源的大模型产品，在图像、视频、编程等方向都有细分的专业模型；在外部，阿里云在过去一年多的时间里，已经投资了国内大模型“六小虎”中的五家，出手果决。
如果说前不久OpenAI的o1给全球AI界“续命”，那么对当下的中国AI界，o1让“物理世界”上的赛道，现实意义更大了。
OpenAI将AGI的发展阶段划分了L1-L5的等级。按照这个分类，如今业界普遍认为，我们处于L2(推理者)的早期发展阶段。
生数科技首席科学家朱军就在云栖的圆桌上说，当下的GPT-o1的突破，有望让我们从L2很快达到L3阶段，未来18个月甚至有可能会冒出L4级别的突破。
“o1的突破代表着大模型训练范式的变化——让如今的大模型能够更智能地交互，从过程中去学习。最终都指向两个产业方向，一是数字内容，二是机器人、汽车等实体产业。”朱军表示。
在大模型上，国内相比全球还是追赶、跟随的状态，但在机器人、汽车等“物理世界”的赛道上，中国有着无法比拟的产业链优势——在华东和华南，蓬勃而成熟的制造业给予了可供快速迭代的基础。
“智能涌现”前段时间曾发布具身智能的行业观察，多位行业人士向我们提到了一项共同的判断:人形机器人创业理应在中国发生，而不是大洋彼岸的硅谷——相比之下，中国不仅有更强大的机器人生产能力、也有机器人应用场景，需求供给都比硅谷更强势。
比如，今年5月宇树科技发布的G1人形机器人，售价9.9万起，更是将人形机器人的价格进一步下探，在全球都属于先例。
o1发布后，可以预见这种产业趋势将进一步持续。这次云栖大会上，阿里云就推出了新的智能座舱解决方案，以后汽车AI助理，不仅能观察理解用户的语音、手势，还能根据环境信息和常识判断做出自主决策。乘客无需物理按键，只要动动嘴巴，就能让智能助理完成各种任务。
“生成式AI未来的价值，是移动互联网连接价值的十倍、几十倍。”吴泳铭以互联网浪潮对比:“过去三十年，互联网浪潮的本质是连接人、信息、商业和工厂，提高了世界的协作效率，创造巨大的价值，改变了人们的生活方式。但生成式AI是通过生产力的供给，创造了新的价值，从而为世界创造了更大的内在价值，总体提高了整个世界的生产力水平。”
从“撮合”逻辑走向“增值”逻辑，看到比此前大数十倍的机会，这可以解释如今阿里云对AI的重注从何而来。
进入到生成式AI浪潮的第二年，当下的大模型叙事，经历了共识快速形成、分化，已经成为了一个“信与不信”的抉择，但阿里，显然不愿错过AI时代抓住大爆发的机会。吴泳铭说:“从历史经验来看，人们对新技术革命，往往对短期高估，又对长期低估。但新技术革命会在人们的怀疑中成长，让很多人在迟疑中错过。”
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