阿里云AI成果入选顶会，GPU用量削减82%

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每经编辑：毕陆名
近日，阿里云提出的计算池化解决方案“Aegaeon”成功入选顶级学术会议SOSP 2025，该方案可解决AI模型服务中普遍存在的GPU资源浪费问题，大幅提升GPU资源利用率，目前其核心技术已应用在阿里云百炼平台。

SOSP（操作系统原理研讨会）由ACM SIGOPS主办，是计算机系统领域顶级学术会议，平均每年收录的论文数量仅有数十篇，被誉为计算机操作系统界的“奥斯卡”，入选论文代表了操作系统和软件领域最具代表的研究成果。本届SOSP大会上，系统软件与AI大模型技术的融合成为新的趋势。
数据显示，在阿里云模型市场为期超三个月的Beta测试中，Aegaeon系统在服务数十个参数量高达720亿的大模型时，所需的英伟达H20 GPU数量从1192个减至213个，削减比例高达82%（见下图）。GPU用量削减82%意味着公司硬件采购成本将显著降低，这对于动辄使用成千上万张GPU的大型模型服务商至关重要。
在真实的模型服务场景中，少数热门模型（如阿里的Qwen）承载了绝大多数用户请求，而大量不常被调用的“长尾”模型却各自独占着GPU资源。数据显示，在阿里云模型市场中，曾有17.7%的GPU算力仅用于处理1.35%的请求，资源闲置严重。
而Aegaeon系统通过GPU资源池化，打破了“一个模型绑定一个GPU”的低效模式。
Token级调度是该系统的核心创新点，Aegaeon多模型混合服务系统在每次生成下一个token后动态决定是否切换模型，实现精细化管理，同时，通过组件复用、显存精细化管理和KV缓存同步优化等全栈技术，Aegaeon将模型切换开销降低97%，确保了token级调度的实时性，可支持亚秒级的模型切换响应。
据介绍，Aegaeon系统支持单GPU同时服务多达7个不同模型，相比现有主流方案提升1.5-9倍的有效吞吐量，实现2-2.5倍的请求处理能力。
如何从底层系统软件层面优化，以更好地支撑和赋能上层AI应用，已成为全球学术界和工业界关注的焦点。未来AI的发展将不仅依赖于硬件算力的单纯增长，更需要通过系统级的软件创新来深度挖掘现有硬件的潜力。
9月24日，在2025云栖大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭明确阐述了AI时代下阿里云的核心战略。
他表示大模型是下一代操作系统，而AI云是下一代计算机。“大模型将取代传统OS，成为连接用户、软件与AI计算资源的中间层。”
他宣布，公司正积极推进3800亿元的AI基础设施建设，并计划追加更大投入。到2032年，阿里云全球数据中心的能耗规模将比2022年提升10倍。
这一目标预示着阿里云算力投入将指数级增长，为迎接超级人工智能（ASI）时代做准备。此前公布的2025财年第二季度财报显示，阿里云智能集团收入同比增长26%，创下近三年最高增速。公司整体净利润同比增长76%，表明AI投入已开始产生实效。
吴泳铭在演讲中表示，通用人工智能（AGI）已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能（ASI）。
“AI时代，大模型将是下一代操作系统，超级AI云是下一代计算机。”吴泳铭说，超级AI云需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，未来，全世界可能只会有5—6个超级云计算平台。阿里云将持续加大投入，迎接超级人工智能时代到来。
吴泳铭宣布阿里云重磅升级全栈AI体系，实现从AI大模型到AI基础设施的技术更新。阿里云将全力打造成为全栈人工智能服务商。
为了迎接ASI时代的到来，对比2022年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。这意味着阿里云算力投入将指数级提升。
当下，在AI基础设施上，阿里云围绕AI进行了软硬全栈的协同优化和系统创新，已初步形成以通义为核心的操作系统和以AI云为核心的下一代计算机。过去一年，阿里云AI算力增长超5倍，AI存力增长4倍多。
每日经济新闻综合公开信息
每日经济新闻

voo

之前用阿里云做模型训练，GPU成本高得肉疼，这技术要是早普及就好了！

ycp123

用了阿里云百炼平台搞模型训练，之前等GPU资源等到心慌，现在Aegaeon系统让资源调配快多了，就像堵车变畅通，就是偶尔切换模型有点小卡顿

wakeman

英伟达是不是要废