阿里云行业AI大模型解决方案 2026

大模型带来新一轮的技术革命大模型的核心优势随着模型参数规模的增加，模型的准确率、推理能力、泛化能力在持续的提升Worldknowledge足够大量的数据才能让模型学会「常识，即世界知识」，如上图所示，横坐标为数据量。思维链能力Chain-of-ThoughtWorldknowledge足够大量的数据才能让模型学会「常识，即世界知识」，如上图所示，横坐标为数据量。思维链能力Chain-of-ThoughtEmergentAbility下图展现了大模型的涌现能力，即语言模型的性能随着参数量增加并不是线性关系，而是突然跃升，即涌现。在未达到门槛之前，性能一直在随机的水平徘徊应用趋势：AI原生应用架构模式单应用多应用AI原生应用架构模式单Agent高代码/零代码单任务多Agent单应用多应用AI原生应用架构模式单Agent高代码/零代码单任务多Agent高代码/零代码Workflow低代码/高代码AI原生应用架构Tools55全球TransformerStructBert深度语言模型万亿参数多模态大模型M6GPT-1(151Z)T5AliceMind深度语言模型GPT-3Gshard中文PLUG十万亿M6TransformerCPM-2通用多模态模型mPLUG多模态理解生成模型通义大模型ChatGPT通义千问通义听悟通义灵码通义千问VLGPT-4Qwen1.5-MoEQwen2.0Qwen2.5…GPT-4oGPT-o1Claude3Qwen3系列模型QwQ-32B模型能力Grok3阿里云智算技术架构随着大模型发展不断迭代通义Qwen是全球领先的大模型家族Qwen3-235BQwen3-235B登顶全球最强开源模型Qwen2.Qwen2.-全模态性能领先--登顶LiveBench开源模型榜（2025/05/06）QwenQwen系列衍生模型数量全球Top1 均为Qwen72B的衍生模型HuggingFace排名前十的开源大模型HuggingFace排名前十的开源大模型阿里云大模型体系规划：智能时代的云智一体技术体系通义灵码实时记录阅读助手通义法睿通义晓蜜PPT创作翻译助手语音通话、通义星尘、…AudioQWQQVQQWQQVQ深度推理垂直领域多模态深度推理垂直领域多模态Qwen-Plus大语言模型Qwen-MaxQwen大语言模型Qwen-Max局部重绘图生视频配乐生成涂鸦作画场景模型配乐生成涂鸦作画Wanx-T2IWanx-T2V文生图文生视频文生图文生视频阿里云大模型解决方案架构大模型解决方案架构智能体设计编排能力应用模板智能体调试智能体发布数据接入知识加工数据处理数据集生成知识库异构算力统一纳管平台中间件&数据库APG智能算力集群通用CPU算力智能体设计编排能力应用模板智能体调试智能体发布数据接入知识加工数据处理数据集生成知识库异构算力统一纳管平台中间件&数据库APG智能算力集群通用CPU算力大模型服务管理大模型服务大模型场景化应用大模型应用大模型应用数据知识数据知识大模型训练推理大模型训练推理智能算力智能算力GPU性能≠单卡算力，而是指综合的软硬件能力GPU的性能应该基于大模型训练、推理、应用开发进行综合评估GPU的部件构成GPU的能力构成量1133 33 22222233架复杂度不会消失，只会转移。面对大模型带来的复杂性，GPGPU选择用更灵活的硬件设计换取软件的性能发挥与开发便捷性；而DSA则将硬件做到极致简化和专用，将巨大的调度复杂性转移给了软件和开发者。GPGPU路线：应对各种路况的“SIMT”NPU路线：软件定义一切“SIMD”…ThreadThreadThreadWarpWarpAIAICPUCUDACUDACoreCUDACUDACoreCUDACUDACoreAIAICoreAICore设计哲学：应对不同的路况，要对路况有普遍适用性。GPGPU的SIMT模型就像一台功能强的“多用途车”。可以在市区、高速、碎石路上形式），•访存时延可控：GPGPU通过高效灵活的warp调度，当计算任务需要等待数据时，硬件会自动切换到其他准备好的任务，保持“引擎”（计算单元）始终处于高效运转状态•开发者友好：开发者无需关心底层硬件的复杂时序和资源管理，可以专注于算法创新本身。这极大地降低了开发门槛，提升了迭代效率。•动态访问内存适应性高：GPGPU的多级Cache（如L1/L2）可动态适配不规则内存访问模式设计哲学：只适应特殊路况，驾驶技术要求极致DSA为了将更多芯片面积用于计算单元（一个更大的引擎），在特定的路上追求单一的速度•软件定义一切：“操作”的全部责任都落在了开发者和编译器身上。开发者必须通过软件手动编写指令，精确控制数据在何时、何地、如何流动，以避免“引擎熄火”或“转速不匹配”。•高昂的“驾驶成本”：这种模式对“驾驶技术”要求极高。为一款新模型进行适配，就像要求赛车手为一条全新赛道重新学习所有的换挡时机和刹车点，过程极其痛苦、耗时且容•内存使用复杂：Buffer通常针对特定数据流静态优化，在通用并行任务中灵活性较低，矩阵计算需要三个buffer处理，并且输出buffer不能给输入使用，需要大量数据搬移，开发难度虽然在赛道场景速度不是最快，为驾驶员提供了简单、一致的接口，在各种路况下都能提供结果：理论性能顶尖，对路况要求严格，特定场景、驾驶员才能发挥只有顶级的专业车手在一条完美的、为其量身定制的赛道上，才能开出它的极限速度。对普通开发者和多变的应用场景极不友好。全球超过90%的开源AI项目基于CUDA开发，其生态已成为AI训练与推理的行业标准。主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）深度依赖CUDA进行加速Apex沐曦海光通过兼容CUDA接口复用丰富的生态软件软件生态丰富、应用适配速度快沐曦海光天数自研生态的底层加速引擎，通过支持相应框架，实现模型与应用迁移修改算子通过框架屏蔽应用差异寒武纪算子适配难度大、周期长、依赖原厂寒武纪华为CUDA已经成为事实标准，从整个生态来看，其他的标准会导致软件生态碎片化和割裂严重目前国产GPU对CUDA生态有三种策略CUDA代码翻译独立于CUDA生态CUDA代码翻译独立于CUDA生态转译器转译器2.执行测试脚本，查看测试结果1.下载CUDASamples，编写自动化测试脚本2.执行测试脚本，查看测试结果通过率：92.2%算子名称vectorAdd_nvrtcsimpleVtf32TensoteIntrinorCoreGbf16TensorCoreGemmbandwidmatrixMthTestulmatrixMp2pBandwidthLatencyTsimpleCudaGrapsimpleIPCsimplePrtopologyQueryvectorAvectorAddDrvscalarPrinlinePTXsimpleMmergeSconvolutfastWalsionSepahTransf算子解释使用编译向量加法。演示如何使用投票原语使用使用TF32张BF16张量核心执量核心执行矩阵乘行矩阵乘使用驱动测试内存矩阵乘法API进行带宽性能计算矩阵乘法计算测试点对点通信带宽和延迟CUDA图的基本用法使用驱动查询系统向量加法API进行标量积计内联PTXCUDA结归并排序分离卷积快速沃尔算法算法什变换拓扑结构计算向量加法计算算代码是否通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过APG服务器：高度兼容CUDA并极具性价比的国产化GPU单台FP16算力APG服务器2762GB/s700GB/sTFLOPS类GPU模式高度兼容A800服务器400GB/s——在服务器数量相同情况下（卡数两倍），在服务器数量相同情况下（卡数两倍），PPU在典型大模型的训练吞吐约基本为A8001.1-1.2倍(64-102推理场景DeepSeek-R1671B满血版部署所需设备数昇腾单机昇腾昇腾单机昇腾单机昇腾单机昇腾单机单机单机成本1xAIStack大模型一体机AI支持单机部署Qwen全尺寸、DeepSeek-R1/V3满血版，国产自研企业级AI创新基座超值之选支持多种扩展模式灵活解锁AI无限可能IDC支持多种扩展模式灵活解锁AI无限可能IDC中国AI训推一体机能力评估获六项满分，性能领先单机支持DeepSeek大模型满血版部署国产自主研发，AI落地轻快好省兼容易用可集成钉钉、通义灵码、阿里云百炼专属版、QuickBI、工业智驱平台等一方、三方智能应用；高度兼容CUDAAPI,兼容易用可集成钉钉、通义灵码、阿里云百炼专属版、QuickBI、工业智驱平台等一方、三方智能应用；高度兼容CUDAAPI,CUDA应用代码无需修改，可直接使用CUDAAPI和自研编译器实现编译兼容基于阿里云APG服务器，用户可根据需求灵活选择在本地轻量化部署云边一体单机版可作为边缘站点接入飞天企业版，打造云边一体解决方案开箱即用云边一体单机版可作为边缘站点接入飞天企业版，打造云边一体解决方案预装Qwen、DeepSeek等多款主流模型，内置模型秒級启动、开箱即享模型服务弹性扩展无中心化横向扩展弹性扩展无中心化横向扩展GPU与CPU服务器，支持业务扩容，支持多模型并发场景和训练推理一体化调度阿里云AIStack阿里云AIStack一体机（16卡版）极速性能基于在开源vLLM，SGLang基础上提供的软硬一体优化推理框架AsLLM，并整合了FlashInfer、FlashMLA、MTP、MLA等性能优化算子单机1.5T+超高显存纵向扩展卡间互联带宽700GB横向扩展机间带宽1.6TbpsAPG服务器：多规格硬件选择，满足业务不同场景需求产品规格AIStack一体机（APG-AIStack一体机（APG-PG1_A710E）有国产化要求的行业，落地大模型私部场景，需部署满血无损版企业预算较低，希望快速体验大模型对模型参数要求量低，小参数量即可满足需求模型…参数32B及以下模型参数72B及以下模型参数120B及以下模型推荐方APG高性能服务器配置显存带宽：2756GB/s海光（64C*2）显存：48G*2卡CPU：海光（48C*2）显存：48G*4卡显CPU：海光（48C显存：48G*8卡CPU：海光（48C*案内容AI软件栈AI云原生基座、深度优化模型框架、满血无损版DeepSeek、一方/三方生态应用、AIPaaS组件、模型调度平台（可选）异构算力纳管训推平台百炼专属版：异构算力纳管训推平台模型转换验证吞吐量验证训练精度验证上下文长度验证A800/H800/A10…模型转换验证吞吐量验证训练精度验证上下文长度验证A800/H800/A10…模型代码适配厂家SDK适配运行参数适配国内外GPU定制化适配和调优镜像环境适配国产GPU适配性能验证和测试异构物理计算技术软硬协同推理加速软硬协同推理加速•执行优化：大尺度算子融合、高性能算子库、优化库融合术模型低精度量化提升性价比相同GPU数量下吞吐提升比例4.fp16int8int4A100(80GB)V100(32GB)A10(24GB)OpenTrek-LLM推理框架加速Draft-MTP投机采样多令牌预测提升吐字效率MLAMatAbsorb多头注意力融合降低显存占用通过利用Draft-LLM模型对主推理大模型进行辅助，根据已经生成的文本提前预测后续可能生成的文字，再交给主模型进行判断核心关键点在于如何提升草稿模型预测的接受率•通过将MLA多头注意力当中的矩阵计算过程进行融合合并，通过矩阵乘法的结合律，将某些参数矩阵合并到其他参数矩阵中，以减少计算量和内存占用•通过将MLA多头注意力当中的矩阵计算过程进行融合合并，通过矩阵乘法的结合律，将某些参数矩阵合并到其他参数矩阵中，以减少计算量和内存占用接受率达到70%，相比vllm-eagle提升50.3%国际顶会ACL-2025收录模型量化：混合精度低秩误差补偿精度损失不超过0.5%，最低BPW可到精度损失不超过0.5%，最低BPW可到•权重重要性(channel-wise)：考虑到不同层的权重对量化误差影响不同，不同层可以采用不同的精度表示•混合精度：采用2,3,4,5,6,8,16bits表示，对于某一层，不同比例+不同精度的组合将得到不同大小的量化权重。在给定bpw条件下，可快速搜索到误差最小的混合精度组合•低秩量化误差补偿：通过额外1%的参数量，对量化误差进行误差重建，大幅提升2-•解耦后线程增多，重点优化线程模型以解决突刺效应（TTFT•解耦后线程增多，重点优化线程模型以解决突刺效应（TTFT均值降低17%）,实现无干扰分•通过优化缓存结构布局、块分配器以及合并收发策略，传输次数降低99%（以8K长度的Prompt为例从500次减少到1-2次），传输时延降幅97.8%•提出一套节点算力的弹性调度分配方案，实时感知节点负载、动态切换节点角色、转发存量请求，使得高请求率下TPOT优化11.2%一键式模块化行业模型微调一站式模型服务中心，内置模型以及相关服务已经做过异构GPU完美适配可以一键启动/部署。内置模型涵盖主流大模型，支持自定义模型镜像上传全尺寸Qwen国产适配+第三方模型接入选择基础大模型选择基础大模型一接入并部署模型一模型微调及推理微调训练Qwen-14BQwen-32BQwen-7BQwen-72BQwen-Audio微调训练Qwen-14BQwen-32BQwen-7BQwen-72BQwen-Audio对齐（RLHF）训练模型部署及推理ChatGLM零一万物BaichuanHunyuan…Step1：上传工程文件Step2：配置镜像环境Step3：上传基础模型文件Step4：试运营并发布LlamaLlamaGemmaGrok-1Mistral…•基于GPU资源池化支持算力集群、资源池、工作空间3级资源分配•不同工作空间灵活复用资源池GPU资源，最大化利用算力资源•支持异构GPU混合资源池创建，支持异构GPU混合推理集群（GPU、CPU）集群（GPU、CPU）整体可观测能力集群、池化资源、任务/服务3级可感知可观测按作业粒度的精准监控运维将计算/存储/网络用户资源与运维链路资源/集群映射支持算力及网络策略变更任务到基础设施分层诊断能力，分钟级定位监控管理整机/GPU卡/存储资源作业路径算存网日志一键联动收集模型（推理）服务模型（推理）服务百炼专属版：大模型数据知识加工平台完成从数据知识接入、处理加工到知识转化的全流程，提供大模型训练和应用的数据语料支持。知识数据文本类文本类视频类视频类音频类音频类→知识加工分辨率调整裁剪匀色知识结融合关联深加工解析分辨率调整裁剪匀色知识结融合关联深加工解析标准化处理视频理解扩写视频理解扩写专题知识库…….…….训练语料集特定图文对/任务标注文本QA结果排序、正反例知识服务基础模型训练基础模型训练行业企业行业企业行业模型训练微调行业企业行业企业知识库业务具备多模版智能解析，提升知识处理的准确率智能多模态解析引擎融合高精度富文档解析与智能音视频理解能力，支持多行业复杂文档的版面分析，适配多样排版。音视频解析具备场景自适应能力，实现主题、人物、背景等多维度语义理解，全面支持国产化环境部署，满足政企客户多样化、安全化、智能化需求。富文档解析综合效果优于闭源商业服务和开源方案解析性能：单卡可部署类型解析速度3.5069pages/s3.0059pages/s3.1761pages/s三种格式混合3.1962pages/s在复杂排版，标题、段落、表格识别率，复杂表格解析效果上优于闭源商业服务和开源方案富文档解析能力别、图片图表识别，段落切分、阅读顺序排序等能力报、电力、医疗、教育等多种领域多类型文件。复杂表格，生成html。音视频解析能力多模态多模型知识数据加工内置包括50+数据格式的解析、多种数据清洗方法，多种数据增强如Q&A生成/多模态图文对构造可通过工作流做自定义编排与大批量数据并行处理与存储压缩•支持由大语言模型（LLM）与多模态模型（VLM）驱动的自动标注能力，具备图片与文本•可导入百万级数据集进行高效•支持对多次标注结果导出为多个版本子集，便于训练效果对比与模型迭代优化，提升数据•支持自定义LLM&VLM数据标注合成一键转为批量自动数据加工合成任务大模型数据知识加工平台百炼专属版：智能体开发应用平台一站式智能体应用编排、调试、发布智能体设计搭建到策略优化一站式服务，根据行业需求提供特色服务，提升业务流程效率、优化决策支持并增强用户互动体发布智能体创建智能体创建工具发布智能体创建智能体创建工具工具注册OO注册工具O调试工具Step1Step1基本信息Step2任务规划策略Step3添加工具执行任务调试实验室调试实验室工具执行任务自定义工具注册与平台工具•自定义工具注册与平台工具•支持输入Python脚本，直接进行某项任务运行。•支持配置知识库工具，召回知识辅助智能体处理OpenAPI对外透出•支持输入Python脚本，直接进行某项任务运行。•支持配置知识库工具，召回知识辅助智能体处理•支持智能体快速创建模式，零代码完成智能体搭建。•支持智能体融合编排模式，低代码完成多种框架链路智能体搭建。•支持智能体实时调试，在新建过程中调试，实时获取反馈，快速识别和修复问题。智能体工具箱拓展MCPServer，内置20+MCP工具，可对接魔搭MCP开放社区拓展自定义MCP工具•支持自定义API升级为MCP协议服务•支持基于SSE模式，接入三方MCP服务•支持用户上传包部署，基于虚拟机环境构建自有提高交互效率和体验新发布OP-HUBMCP虚拟机终端服务OP-HUB工具箱SDK其他MCP工具内置OP-HUB工具箱SDK其他MCP工具内置AI增强MCP工具CLI&FileTerminal安全沙箱资源隔离丨进程隔离丨数据隔离核心技术：智能感知技术（元素识别+噪声过滤）结合多模型强化学习算法场景效果：信息获取成功率90%，复杂操作场景（如OP）准确率94%性能提升：优化多步操作逻辑，执行效率提升30%，错误率显著降低自修复系统：代码自修复/环境自配置/错误自溯因记忆增强：API调用优化10步迭代达成90%解决率动态排版：元素布局自组织实现网页&PDF智能生成技术实现1——提示词工程（Prompt）通过提示词工程有效激发基础大模型自身已经具备的优秀能力。调用基础模型服务能力构建场景调用基础模型服务能力例如：生成某场景的智能调查问卷AI通用工具AI通用工具提示词优化工具不同场景提示词模板语言大模型语音大模型多模态理解大模型多模态生成大模型通常为基础大模型可随着基模能力“水涨船高”可随时更新数据库，保持数据鲜活。同时有效地避免幻觉。可利用高阶向量碰撞和文本的混合索引，结合精排模型发挥高频重复咨询响应不及时考勤/假期/制度/差旅等问题存在高频重复现象，占据行政人员大量时间，同时员工咨询人数较多，排队时间较长,影响员工满意度。人力资源占用多行政人员需要花费大量时间处理重复的考勤制度类咨询问题，导致行政人员难以高频重复咨询响应不及时考勤/假期/制度/差旅等问题存在高频重复现象，占据行政人员大量时间，同时员工咨询人数较多，排队时间较长,影响员工满意度。人力资源占用多行政人员需要花费大量时间处理重复的考勤制度类咨询问题，导致行政人员难以抽身开展正常行政工作，对公司正常运营带来诸多影人工答复难满意相关制度政策存在相互引用、背景不一致等情况，常规人员解读错误率高，或者初级人员难以全面掌握相关内容，咨询效果难以保障。针对员工客服面对高频重复咨询响应不及时、人力占用大等问题，建设智能小秘书，实现7×24小时自动、快速、准确解答考勤/假期/制度/系统使用等咨询企业问答效果高频常见问题智能分流行政问询响应速度提升员工满意度达l+多轮对话识别管理制度问答人事规定问答企业文化问答产品知识问答…企业文化库企业问答效果高频常见问题智能分流行政问询响应速度提升员工满意度达l+多轮对话识别管理制度问答人事规定问答企业文化问答产品知识问答…企业文化库专家知识推荐提示自然语言问答解答办公问题构建企业知识资产体系•数据准备成熟度•技术实现成熟度•行业案例成熟度★★★★★低～中(≥1,≤16卡）：32B级别模型，算力需考虑企业员工使政务服务——知识问答——上海徐汇政务咨询聚焦政务服务全生命周期的咨询业务，专注涉企服务场景，高频事项咨询准确率超技术实现3——数据智能分析（AI4BI）大模型写SQLTask4-SQL生成Task4-SQL生成Task6-图表加工query意图识别与反馈原生图表Agent生成Task2-语义改写Task5-数据查询Task3-表列召回SQL执行，返回查询数据SQL执行，返回查询数据Task6-图表加工Task6-图表加工WHEREsource...返回4-6月销售量总和返回4-6月目标量总和零售完成率结果输出零售完成率结果输出销售量除以目标量能源电力——数据分析——山东电力智能问数需求痛点新型电力系统源荷双侧呈现“强不确定性”、“弱可控性”。AI技术基于电网运行监控数据，利用大模型的自然语言转换SQL及检索增强生成技术。业务成效帮助调度员快速获取所需数据及金融领域——数据分析+内容创造——金融投研分析报告案例说明在金融行业投研业务场景中，需要对大量数据进行汇总、分析，对决策进行指导与辅助。面对庞大量级的数据，以人工方式处理所有数据需求无法快速形成决策参考，迫切希望能引入大模型场景化工具，对庞大数据进行汇总、分析。项目以大语言模型技术为核心，结合中金研究部多年沉淀的数据资产，7x24小时协助分析师开展在宏观经济、市场策略、固定收益、大宗商品、行业主题、公司个股等各领域的投研工作。业务价值技术层面：接入中金研究部沉淀的文档库、指标库，依赖大语言模型的理解、总结、摘要等能力，为分析师以问答的形式提供观点、指标的智