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作者：王金旺
在2025云栖大会上，与大模型同样火热的关键词，是AI云。
阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在大会上指出，大模型是下一代操作系统，超级AI云是下一代超级计算机。
人工智能变革一切的趋势也对算力提出了更高的需求，全球算力提供商纷纷面向AI转型，为人工智能产业创新提供AI算力。
现场，在英特尔专场论坛上，我们也看到了英特尔的AI战略，以及他们提供的AI平台“全家福”产品。
与此同时，我们在今年的云栖大会上，看到了基于英特尔至强6处理器的阿里云第九代企业级ECS实例g9i的最新进展——不到150天服务超2万家客户，现在已有接近3万用户，也听到了关于英特尔下一代至强处理器的最新消息。
01 云上基础设施，支撑ASI路线
2025年的云栖大会一定会成为铭刻在阿里云历史上的一届大会，在这届大会上，吴泳铭提出了阿里云看到的超级人工智能ASI路径，并将通往ASI这条路划分为三个阶段：
第一阶段，智能涌现，特征是“学习人”；
第二阶段，自主行动，特征是“辅助人”；
第三阶段，自我迭代，特征是“超越人”。
经过大模型的爆发，人工智能技术拥有了长足的进步，我们迈入了通往ASI的第二阶段。
也是在这时，人工智能不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中“行动”的能力，人工智能可以在人类制定的目标下，拆解复杂任务、使用和制作工具，自主完成与数字世界与物理世界的交互，而AI智能体正是承载这些能力的具象载体。
我们在云栖大会上看到了各种AI智能体展示，也看到了阿里云智能集团瓴羊CEO朋新宇在大会上发布的客服、营销、分析等三批企业Agent应用。
然而，这些AI智能体的涌现，都离不开底层云基础设施的支撑。
阿里云弹性计算产品负责人、存储产品负责人陈起鲲在接受媒体采访时指出：
“所有AI创新都依赖于背后算力、网络等基础设施，离不开大数据的支撑，通往ASI，需要更强大的AI基础设施。我们的灵骏集群，可支持十万卡GPU高效互联，它让模型迭代速度加快，让底层基础设施发挥作用，加速模型的训练和迭代。”
陈起鲲也特别指出：“正因为我们有如此强劲的基础设施，我们的大模型迭代速度才能如此之快。”
只有在存储、计算、网络基础设施上技术领先，才能在人工智能时代，大模型的研发先人一步，这是阿里云总结出来的经验之谈。
而这样的基础设施，自然也离不开与算力供应商的合作。
在今年的云栖大会的英特尔专场，阿里云与英特尔联合发布了包括兼容多代际服务器的阿里云通用算力型实例u2i、内存增强型实例re8、第九代企业级ECS实例g9i，以及磐久AI高性能存储服务器和磐久高密存储服务器。
通过软硬件协同优化与底层架构创新，这一系列产品也成了面向当下人工智能时代的算力基础设施，这其中，阿里云第九代企业级ECS实例g9i就在成了企业智能化转型的云上基础设施。
02 阿里九代ECS，百天进万家
2025年4月9日，在阿里云AI势能大会上，阿里云官宣，采用英特尔至强6性能核处理器的阿里云ECS g9i实例正式开启商业化售卖。
这也成了阿里云面向AI时代的云计算需求，进行基础设施全面升级的一项举措。
这其中，英特尔至强6性能核处理器是英特尔于2024年9月26日正式发布的，面向服务器市场的最新款产品。
相较于上一代产品，英特尔至强6性能核处理器至多配备128核心256线程，支持高达3TB容量、8800MHz内存，支持96条PCIe 5.0通道或64条CXL 2.0通道。
英特尔数据中心与人工智能集团副总裁兼中国区总经理陈葆立在发布会上就曾指出，“这款处理器单核性能得到了进一步提升，对于通用计算、数据和Web服务、科学计算、AI等，英特尔至强6性能核处理器将是绝佳的产品。”
据官方公布的数据来看，具体到采用阿里云自研的CIPU+飞天技术架构的阿里云ECS g9i实例，算力较上代提升最高达20%，L3缓存提升达50%，全核睿频提高到3.6GHz，单盘吞吐最高达4GB/s。
针对在线游戏、数据库、web应用三大核心应用场景，性能分别提升了15%、17%、20%。
正是由于有这样的性能优势，据陈起鲲透露，阿里云ECS g9i实例在发售不到100天就拥有了超过1万个客户，不到150天就拥有了超过2万个客户，时至今日，已经拥有接近3万个客户。
这也让阿里云成为全球大规模云服务商中，首家大规模商业化部署英特尔g9i这一代系CPU的云厂商。
同时，我们也注意到，阿里云也商业化了兼容多代际服务器（支持第五代英特尔至强可扩展处理器和最新至强6处理器）的u2i实例，相比u1实例，性能最大提升了40%，非常适合那些算力要求不是那么强劲，且要求性价比的客户。
陈起鲲也特别提到，“这样用户规模快速增长，得益于英特尔本身健康的生态，从上一代英特尔或前几代英特尔产品能够平滑地切到这一代产品上，与此同时，我们不仅在代系上提升了产品性能，也进一步降低了g9i产品价格。”
至于算力性能大幅提升同时，成本却可以下降背后的原因，陈起鲲向我们透露了其中的原因，“通过英特尔BIOS Setting实现关核，能够让我们用同样的一个物理服务器产生不一样的实例，从而服务不一样客户负载的需求。”
硬件统一化有利于云计算服务产品的弹性属性，藉由此可以实现同样的硬件部署在各个可用区，通过客户不同的需求动态调配产生的库存，并将其变成相对实例所需要的云产品，这也正是英特尔的优势所在。
03 数据中心的六大挑战，英特尔如何应对？
2025年，人工智能已经成为一个确定性趋势，在这个确定性趋势背后，是大量数据的涌现。
据IDC预测数据显示，云数据中心数据增长在2025年为58.1ZB，2029年将翻4倍，达到228.9ZB，2025-2029年复合年增长率为40.9%。
228.9ZB意味着什么？
意味着届时每一秒产生的数据量，将会是20年前一年产生的数据量。
陈葆立也指出，“训练大模型已经将人类数据用完了，现在智能体会制造出来更多新数据，以后智能体与智能体在互相交流过程中，还会产生更多数据，这就需要更多算力。”
如此庞大的数据量，也对数据中心提出了更高的要求，从过往的云计算数据中心到后来的超算中心，再到现在的智算中心，数据中心需要面临六个方面的挑战：
第一，AI无处不在，AI大规模应用，需要数据中心能够利用硬件加速和基于开放标准软件，实现大规模AI应用部署，并能提供出色的性能；
第二，吞吐量和时延，AI应用会产生大量数据，数据中心需要提供更高的吞吐量和更低的时延来满足性能要求；
第三，安全、质量和可靠性，数据中心需要为AI应用大规模部署提供安全、质量和高可靠保障；
第四，能效和TCO，在满足电力能效要求的同时提高机架密度，以降低总体拥有成本；
第五，可持续性，通过优化能源效率和循环产品设计来减少碳排放；
第六，软件兼容性，通过指令集架构一致性，实现软件生态系统的兼容。
英特尔至强处理器正是基于数据中心这六大关键诉求在不断演进，而在云栖大会英特尔专场，我们看到了英特尔AI战略。
英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威在会上指出，“英特尔AI战略是为企业提供价值——利用英特尔的通算支持好AI的机头，利用英特尔的GPU支持好智算的工作负载，利用英特尔网络产品支持好AI负载的搬移、传输……”
要支持好企业AI，就需要英特尔打造AI产品矩阵，我们在现场也看到了当下英特尔面向人工智能的算力布局，这其中有：
面向小参数的英特尔酷睿Ultra处理器，有面向通用服务器运行各种参数模型的英特尔至强处理器，有面向中参数、中并发、更低廉TCO企业部署的英特尔锐炫专业版B60显卡，有面向大参数、高并发、无损精度的Gaudi 2E AI加速卡，也有通过异构计算方式实现大参数、低成本MoE的至强处理器+锐炫显卡组合。
就面向数据中心的算力而言，在云栖大会上，英特尔也展示出了下一代至强处理器——基于英特尔18A工艺制程，拥有288个核。
关于这款处理器的更新细节，会上并未公布，不过，谈到下一代数据中心架构迎来的变化，陈起鲲特别强调了“功耗需求大幅增加对更多液冷技术的需求”和“数据流动性对高速网络的需求”。
陈葆立则指出，“不管是从未来的至强路线图来看，还是从我们跟一些伙伴的讨论当中来看，更快的网络，更高速的内存带宽，这都是我们已经在规划支持的特性。”
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