一、引言

 浪潮正重塑公有云市场格局，算力基础设施成为竞争焦点。阿里云前瞻性投入  基建建设，通过 "芯片 - 实例 - 平台" 三级算力体系，构建了从基础算力到智能服务的全链路能力。2024 年阿里云  相关收入连续六个季度三位数增长，印证了其  基建的市场认可度，也推动其全球 IaaS 份额稳步提升至 4%。

二、芯片级创新： 算力的 "源头活水"

算力输出的核心在于芯片技术，阿里云形成了自研与合作并举的芯片布局。自研倚天 710 芯片基于 ARM 架构，采用无超线程设计，在高负荷下保持稳定输出，特别适配  推理场景。在校园支付等时延敏感场景中，搭载倚天芯片的实例使业务整体成本下降 20%。

同时，阿里云与 Intel、AMD 深度合作，推出第九代 g9i、g9ae 等实例，其中第八代 AMD 实例使搜索推荐系统分布式训练集群性能提升 30%。这种多芯片策略，使阿里云能匹配不同  场景的算力需求，从轻量化推理到大规模训练实现全覆盖。

三、 优化实例：算力输出的 "高效载体"

针对  业务特性，阿里云打造了系列优化实例，实现算力与成本的最佳平衡。在视觉计算领域，GPU 实例支持多卡互联，可将图像识别模型训练周期缩短 50%；在自然语言处理场景，倚天计算型实例凭借高效算力，使大模型推理成本降低 40%。

更值得关注的是 CIPU 与  实例的协同效应。通过硬件加速， 实例的网络时延降低 40%，数据吞吐量提升 3 倍，这对于需要实时响应的  应用至关重要。IDC 调研显示，采用阿里云  实例的企业，其  项目落地效率平均提升 65%。

四、基础设施规模化：应对  算力爆发需求

 大模型训练对算力的需求呈指数级增长，阿里云通过基础设施规模化建设应对这一挑战。其计划未来三年投入超 3800 亿元建设  基础设施，重点提升智能算力供给能力。目前已建成多个超大规模  算力中心，单中心可提供数十万核 GPU 算力，支撑 720 亿参数级大模型的训练需求。

这种规模化优势不仅保障了算力供给，更实现了成本优化。通过资源池化与动态调度，阿里云将  算力利用率提升至 85% 以上，远高于行业 60% 的平均水平。2025 年发布的通义千问开源模型 Qwen-72B，正是依托这一算力底座实现快速迭代并登顶 榜首。

五、生态协同：从算力到服务的价值延伸

阿里云  基建的竞争力更体现在生态构建上。通过 "百炼" 平台，开发者可基于阿里云算力底座，5 分钟内开发大模型应用，几小时内打造企业专属模型。这种 "算力 + 工具链" 的组合模式，降低了  技术使用门槛，吸引了全球超百万开发者入驻。

截至 2025 年，阿里云已为金融、制造、医疗等 20 多个行业提供  基建解决方案。某汽车企业借助其算力平台构建的自动驾驶训练系统，将算法迭代周期从月级缩短至周级，市场响应速度显著提升。

六、结语

 基建的领先布局，使阿里云在全球智能云市场竞争中占据先发优势。从芯片创新到生态构建，其形成的全栈  算力能力，不仅是技术实力的体现，更是赋能全球企业智能化转型的核心动力，为其市场领跑注入了持续动能。