云棲大會，阿里云重磅技術發布速覽！

剛剛，阿里云在云棲大會上進行了一系列重磅技術發布，不說廢話，我帶大家快速過一下↓

AI基礎設施的三大升級

①算力底座：磐久128超節點。

采用開放架構，兼容多種AI芯片，不再被單一GPU架構綁定，并提供更高性價比。

【磐久超節點真機】

②網絡升級：HPN8.0

帶寬拉到800G，可支撐數十萬張GPU卡組成的大集群，適配訓推一體化場景。

【HPN 8.0 可預期網絡】

③存儲突破：CPFS+OSS

CPFS單客戶端吞吐性能提升到40GB/s，直擊大模型訓練剛需；對象存儲OSS的Vector Bucket 讓向量存儲成本下降95%。

「算力疲軟、網絡瓶頸、存儲成本」，大模型時代，算存網的三大難題，阿里云一步到位，全部幫你搞定。

【AI Stack國產大模型一體機】

靈駿智算集群

前面是算存網的獨立升級，而靈駿則是組團干大活兒↓

支持10萬卡規模的穩定互聯，在萬億參數MoE模型的訓練中，有效訓練時長占比超過 99%。

阿里云用一系列手段來提升容錯率和訓練效率：比如通過容器服務優化將GPU故障發現與自愈效率提升 85%，模型冷啟動時延降低 90%。

所以，個個能打的算存網+組團能力，最終阿里云打造出了一臺“AI Cloud Computer”。

PAI × 通義：1+1>2

主論壇環節，阿里放出了最強模型Qwen3-Max，性能超過GPT5、Claude Opus4，躋身全球前三。

并展示了最新的通義模型家譜↓

接下來，阿里云PAI平臺登場，與Qwen組起了CP。

阿里云PAI平臺與通義大模型的聯合優化，展現了全棧協同的放大效應↓

訓練層：MoE調度機制讓通義千問訓練加速比提升 3倍；長序列分塊優化，使通義萬相單樣本訓練耗時降低 28.1%。

推理層：推理吞吐TPS提升71%，推理時延TPOT下降70.6%，擴容時長縮短79.6%。

這波秀肌肉的背后是底層算力、調度系統和上層大模型訓推三位一體，提升效果拉滿。

阿里巴巴CEO吳泳銘說

• “阿里云正在全力打造一臺全新的AI超級計算機，它同時擁有最領先的AI基礎設施和最領先的模型，兩者可以在產品設計和運行架構上高度協同，從而確保在阿里云上調用和訓練通義千問模型時，能達到最高效率?！?br/>

從目前云棲大會這些硬核發布看，阿里云干得不錯，至少這臺AI超級計算機的雛形，像模像樣了。

附錄：AI云能力比較1