开云（中国大陆官方网站）Kaiyun科技股份有限公司 - 领先的GPU计算与AI算力解决方案

　　AI圈正被“算力浪费”的难题困住时，阿里云甩出了一张硬核成绩单。近日，其计算池化解决方案“Aegaeon”成功入选SOSP 2025，要知道这场由ACM SIGOPS主办的会议，是计算机系统领域的顶级盛会，每年仅收录数十篇论文，被誉为操作系统界的“奥斯卡”，能拿下入场券，足以见得这项技术的分量。

　　更让人关注的是实打实的效果。在阿里云模型市场超三个月的Beta测试里，面对数十个参数量达720亿的大模型，所需的英伟达H20 GPU数量从1192个直接降到213个，用量削减足足82%。这组数据背后，藏着整个AI行业的普遍痛点——此前阿里云模型市场曾出现17.7%的GPU算力，仅用来处理1.35%请求的情况，大量不常被调用的“长尾”模型独占着GPU资源，造成严重的算力闲置。如今这项技术已落地阿里云百炼平台，单GPU能同时服务7个不同模型，有效吞吐量比现有主流方案提升1.5-9倍，请求处理能力也达到原来的2-2.5倍。

　　82%的GPU用量削减，不是简单的“省硬件”，而是给AI行业的发展逻辑换了赛道。过去很长一段时间，行业里似乎形成了一种固定思维：模型跑不动就加GPU，算力不够就扩容硬件。就像一家餐厅，因为少数热门菜品点单多就不停扩建后厨，却任由多数冷门口味的专属灶台空着，成本越来越高，效率却没跟上。而Aegaeon做的，就是把这些零散的“灶台”整合起来，变成能灵活调配的共享厨房，让每一份设备资源都用在刀刃上。

　　这背后的关键，在于“token级调度”这个核心创新。大模型生成内容时，是逐词（也就是token）输出的，Aegaeon系统能在每生成一个token后，动态决定是否切换模型，实现对GPU资源的精细化管理。更重要的是，它通过组件复用、显存精细化管理等全栈技术，把模型切换的开销降低了97%，做到亚秒级的切换响应，完全不影响用户使用体验。这种操作，好比快递分拣站的智能调度系统，既能让每辆快递车不跑空趟，又能保证包裹准时送达，把整个链路的效率拉到最高。

　　对AI企业来说，这82%的削减意味着成本的“减负”。现在大型模型服务商动辄要投入成千上万张GPU，硬件采购成本是不小的负担。有行业人士算过一笔账，按单张高端GPU数万元的成本计算，1192张到213张的差距，能省下数千万元的投入。而对整个行业而言，这打破了“AI发展只能靠硬件堆料”的误区，证明从底层系统软件入手，同样能挖出巨大的潜力。

　　当下，全球AI竞争越来越激烈，底层技术的突破远比单纯的硬件堆砌更有竞争力。当不少企业还在为“抢GPU”发愁时，阿里云已经从“如何用好现有GPU”的角度找到突破口。这不是说硬件不重要，而是让硬件的价值得到最大化发挥——就像同样的食材，在不同厨师手里能做出完全不同的效果，Aegaeon就像是给AI行业的“算力食材”配上了更懂调配的“主厨”。

　　“真正的算力自由，从来不是拥有多少硬件，而是用好每一份硬件。”阿里云的这次突破，不仅是自身的技术里程碑，更给整个行业提了个醒：AI的下一程竞争，拼的不只是硬件数量，更是底层效率的挖掘。当算力浪费的问题被逐步解决，AI模型的落地成本会更低，能走进更多行业、服务更多场景，这才是技术突破真正的价值所在。

　　你觉得这种“算力优化”技术，会让哪些AI应用更快走进我们的生活？如果算力成本大幅降低，你最想体验哪些AI服务？欢迎在评论区分享你的看法。

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