阿里云通过一系列新模型、平台增强功能和软件即服务 (SaaS) 工具扩展了面向全球客户的 AI 产品组合。
阿里巴巴在 2025 年春季新品发布会线上活动上发布的这些声明，凸显了阿里巴巴在全球范围内加速人工智能创新和应用的动力。
阿里巴巴的数字技术和智能部门正致力于满足全球对人工智能驱动的数字化转型日益增长的需求。
阿里云智能国际业务总裁袁征表示：“我们推出一系列平台即服务（PaaS）和人工智能功能更新，以满足全球日益增长的数字化转型需求。
“这些升级使我们能够提供更加安全和高性能的服务，使企业能够在人工智能驱动的世界中扩展和创新。”
阿里巴巴扩大基础 AI 模型的使用范围
公告的核心是阿里云专有的 Qwen 大型语言模型 (LLM) 系列将向国际客户扩大可用性，最初可通过其新加坡可用区访问。
其中包括几个专门的模型：
- Qwen-Max：一种大规模混合专家（MoE）模型。
- QwQ-Plus：一种专为复杂的分析任务、复杂的问题回答和专家级数学问题解决而设计的高级推理模型。
- QVQ-Max：一种能够处理复杂多模态问题的视觉推理模型，支持视觉输入和思路链输出，以提高准确性。
- Qwen2.5-Omni-7b：端到端多模式模型。
这些新增功能为国际企业提供了更强大、更多样化的工具来开发复杂的人工智能应用程序。
平台增强助力 AI 规模化
为了支持这些先进的模型，阿里云人工智能平台（PAI）进行了重大升级，旨在提供可扩展、经济高效且用户友好的生成式人工智能解决方案。
主要增强功能包括在 PAI-Elastic 算法服务 (EAS) 中引入分布式推理功能。利用多节点架构，这可以满足超大型模型（尤其是采用 MoE 结构或需要超长文本处理的模型）的计算需求，从而克服传统单节点设置固有的限制。
此外，PAI-EAS 现在具有预填充解码分解功能，旨在提高性能并降低运营成本。
阿里云在使用 Qwen2.5-72B 模型部署时报告了令人印象深刻的结果，实现了并发量提升 92%，每秒令牌数 (TPS) 提升 91%。
PAI 模型库也进行了更新，目前提供近 300 个开源模型，包括阿里云自有开源 Qwen 和 Wan 系列的全部模型。这些模型可通过无代码部署和管理界面访问。
PAI-Model Gallery 的其他新功能（例如模型评估和模型提炼（将知识从大型模型转移到更小、更具成本效益的模型））进一步增强了其实用性。
阿里巴巴将人工智能融入数据管理
阿里云的旗舰云原生关系数据库 PolarDB 现已加入由 Qwen 提供支持的原生 AI 推理功能。
PolarDB 的数据库内机器学习功能无需为推理工作流移动数据，从而显著缩短了处理延迟，同时提高了效率和数据安全性。
该功能针对以文本为中心的任务进行了优化，例如开发对话检索增强生成 (RAG) 代理、生成文本嵌入以及执行语义相似性搜索。
此外，该公司的数据仓库AnalyticDB现已集成到阿里云的生成式AI开发平台Model Studio中。
此集成可作为 RAG 解决方案的推荐矢量数据库。这使组织能够将其专有知识库与平台上的 AI 模型直接连接起来，从而简化情境感知应用程序的创建。
助力行业转型的新型 SaaS 工具
除了基础设施和平台层之外，阿里云还推出了两款新的 SaaS AI 工具：
- AI Doc：一种智能文档处理工具，使用 LLM 高效解析各种文档（报告、表格、手册）。它提取特定信息，并与阿里云的 Energy Expert 可持续发展解决方案集成，可以生成定制报告，例如 ESG 报告。
- Smart Studio：一个由人工智能驱动的内容创建平台，支持文本转图像、图像转图像和文本转视频。它旨在增强电子商务、游戏和娱乐等领域的营销和创意产出，实现虚拟试穿或从文本描述生成视觉效果等功能。
所有这些发展都是在阿里巴巴 2 月份宣布未来三年投资 530 亿美元用于推进其云计算和人工智能基础设施之后取得的。
这笔巨额投资超过了该公司过去十年在人工智能和云计算领域的总支出，凸显了该公司对人工智能驱动增长的坚定承诺，巩固了其作为全球主要云计算提供商的地位。
袁志强总结道：“随着云计算和人工智能成为全球增长的关键，我们致力于增强我们的核心产品，以满足客户不断变化的需求。”
