阿里巴巴芯片里程碑，云计算进入新时代

大家可以看到，近年来，自研芯片已经成为很多系统厂商的必经之路。面对这种趋势，有从业者表示，开发一款芯片，只是证明自己在芯片设计上集结了一个可靠的团队。如果能应用到地面，这才是自研芯片的终极目标。这也是过去几年很多AI芯片创业者被诟病的一个原因。

但对于用来丰富应用场景的阿里巴巴来说，这似乎不是个事儿。

在去年举行的云起会议上，当地互联网巨头推出了其首款Arm服务器芯片Eternal710。这款芯片凭借领先的规格和出众的实力，自上市以来就受到了国内外从业者的关注。大家也高度关注它的进展。一年后，在近日举行的2022云起大会上，阿里云智能总裁张建锋宣布，该公司自研CPU倚天710已大规模部署应用，这是国内首款在云上大规模应用的自研CPU。

自2018年平头哥半导体成立以来，全球领先的云巨头和电商巨头在芯片领域硕果累累。永恒710的部署成为他们芯片领域短暂发展的又一个里程碑。

自主研发芯片是发展的必然选择。

从整个互联网行业的发展来看，尤其是对于阿里巴巴这样流量需求巨大、公有云服务商多元化的电商业务来说，自研芯片是产业发展的必然选择。首先，这有助于降低成本，实现“双碳”目标。

以永恒710为代表的Arm服务器芯片为例。众所周知，自从X86架构统治了服务器芯片的世界，英特尔就成为了这个市场多年来唯一的供应商。在这种情况下，买家在议价能力上的表现可想而知。虽然AMD近年来也开始在服务器芯片市场上向英特尔施加一些压力，但迅速崛起的Arm和提供更好服务的TSMC给了服务器制造商一个新的选择。于是包括阿里巴巴、亚马逊、微软在内的云巨头都将目光投向了ArmCPU的研发。

据相关分析，在一些云应用中使用ArmCPU不仅可以节省成本，还可以节省功耗。这对于需要大规模服务器部署的厂商来说，无疑是一个巨大的优势。

回到阿里平头百姓首款CPU芯片永恒710。

据介绍，该芯片是针对云场景开发的，兼顾了性能和易用性。经过一年的业务验证，永恒710已经大规模部署，并提供云服务。永恒710云实例集成天妃操作系统和CIPU，在数据库、大数据、视频编解码、AI推理等核心场景性价比提升30%以上；阿里云提供丰富的生态工具，支持全应用生态适配，0代码修改即可完成主流业务迁移。

阿里巴巴还指出，永恒710云实例已经应用于阿里巴巴集团的核心业务，服务于科研、智能手机行业和众多知名互联网公司。根据阿里提供的数据，2021年双11期间，天猫双11核心交易系统平滑迁移至永恒710云实例，计算能力性价比提升30%；惠科技的广告推理业务使用永恒710云实例，在性能和网络带宽上都有所提升，性价比提升40%以上。

借助一个自研芯片，提升了公司系统的解决能力，这不是阿里巴巴发起的。但对于这个国内云计算巨头来说，这是他们近十几年来深谋远虑的必然结果。

早在2007年，阿里巴巴就处于业务快速发展的阶段。当时淘宝用户增长很快，尤其是脉冲流量带来了很大的不确定性，而公司业务底层的IOE(IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储)技术架构捉襟见肘。再者，由于当时国内还没有自己的计算能力体系，IOE架构下的设备加软件是标准方案，解决计算能力不足的唯一办法就是扩大采购规模。

面对这种情况，阿里做了一个让当时的人“匪夷所思”的决定。——利用高度云计算构建了一个全新的技术ar

最后，越来越多的软件将面向AI，大模型开源将推动AI的真正普及。张建锋表示，开源是软件进步的核心驱动力。过去开源推动了软件架构的进步，未来开源将推动AI应用的进步和普及。为此，阿里达摩院联手CCF开源发展委员会，共同推出AI模型社区ModelScope，旨在降低AI的应用门槛。达摩院率先向魔法社区贡献了300多个经过验证的高质量AI模型，其中超过三分之一是中国模型，完全开源开放，将模型变成直接可用的服务。

“过去十年，AI的研究发展很快，但AI的应用一直是个大问题，使用门槛高限制了AI的潜力。”阿里巴巴集团高级副总裁、达摩院副院长周说。在他看来，AI模型是复杂的，尤其是应用到工业场景的时候，往往需要重新训练。这使得AI只掌握在少数算法人员手中，很难普及。新推出的MagicCommunityModelScope，践行了模型即服务(ModelasaService)的全新理念，提供了许多前期训练的基础模型，只需对具体场景稍加调优即可快速投入使用。

总而言之，阿里巴巴正在努力成为每个时代的技术潮流引领者。

写在最后

中国信息通信研究院日前在长沙发布的《云计算白皮书》中指出，目前，云服务作为通用计算力，已经成为赋能企业业务单元转型的关键。然而，随着企业数字化的深入和数字化应用的日益多样化，用户对计算能力的数量、有效感知和高效利用提出了更高的要求，云服务逐渐演变为计算能力服务。白皮书还强调，云计算可以屏蔽不同硬件架构(CPU、GPU、FPGA)的差异，输出不同类型的服务(常规计算、智能计算、边缘计算)，实现大规模异构计算资源的统一输出，更通用地满足不同数量级或不同硬件架构的计算能力需求，实现计算能力的通用化。

这些无影响的体验，恰恰是阿里巴巴在云计算底层技术上的多方面赋能，以及能够稳坐国内公有云提供商领先地位的原因。