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本文摘自《云栖战略参考》，这本刊物由阿里云与钛媒体联合策划。目的是为了把各个行业先行者的技术探索、业务实践呈现出来，与思考同样问题的“数智先行者”共同探讨、碰撞，希望这些内容能让你有所启发。

云与 AI 技术正在全球范围内加速流动与共享，推动产业分工格局的重构与创新资源的优化配置。无论是来自五大洲的本土创新成果、跨国企业的全球化技术布局，还是中国出海企业的落地实践，都共同印证了一点：AI 与云的深度融合，正日益成为支撑全球创新的数字基座。据斯坦福大学《2025 年人工智能指数报告》显示，中美大模型在综合性能上的差距已从 2023 年的 17.5% 缩减至现在的 0.3%。坚持开源生态建设让中国厂商实现了跨越式发展，也参与了更多全球化协同创新。

目前，对于企业中企出海，阿里云已是优先选择；跨国企业、大型体育赛事也纷纷选中阿里云。这些背后，通义大模型屡次在各种国际测评中崭露头角，全球下载量超过 6 亿次，对扩大云的影响力是加分项；而围绕 AI 优化的全球云计算一张网，也为大模型这张“国际名片” 的输出打下了坚实的云底座。

云 +AI 战略，让中国厂商真正跻身“领导者象限”，也让创新资源突破了地域限制。

海外投入带来高速增长

“海外投入建设规模的增长速度远超我们现在在中国国内的增长速度。我们希望海外更大力度的投入建设能够支撑全球客户快速增长的 AI 和云计算需求。” 阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭在云栖大会的国际峰会论坛上透露。

海外投入的节奏也在加快。云栖大会上阿里云公布了新一轮国际化进展，一年内将首次设立巴西、法国、荷兰等地域节点(Region)，并扩建墨西哥、日本、韩国、马来西亚、迪拜的数据中心。这是阿里云成立至今在海外基础设施上最大规模的投入。当前阿里云已在全球 29个地区运营91个可用区，以及3200多个边缘节点。

与早期云的国际化更多服务于中国企业在境外的业务不同，如今已有大批国外本土企业、跨国公司选择阿里云。像近期阿里云启用的首个拉美地区数据中心即墨西哥节点，服务的主要是墨西哥及拉丁美洲的中小企业。很多企业用生成式 AI、智能体来做业务创新，AI 需求的激增带动了云的需求。8 月发布的阿里巴巴最新财报显示，AI 的旺盛需求拉动了云的增长，使智能云单季收入达 334 亿元，同比增长 26%，而海外市场增速要明显高于这个数字。AI+Cloud 战略是其当前乃至未来的战略重心，随着全球化布局的加深，这一组合有望驱动长期的业务增长。

过去，在全球各地布局数据中心主要是为降低数据传输时延，让全球云计算客户就近使用稳定的服务，这对于金融、游戏、视频直播、大型制造等业务复杂度高或时效性强的行业很重要。而 AI 大模型深入业务流程，海量训练数据实时进出，使这个要求进一步提升，那么打造全球一张网、一朵云，用统一的技术架构来构建数字化，就成为基本需求。

阿里云是如何打造全球一张网，并围绕 AI 进行软硬件协同优化的呢?

首先离不开数据中心的底层算力。过去一年，阿里云 AI 算力增长超 5 倍，在自研模式下发布了全新一代磐久128 超节点 AI 服务器，它具备高密度、高性能和高可用的核心优势，可支持多种 AI 芯片。单柜支持 128 个 AI 计算芯片，密度刷新业界纪录。磐久超节点集成阿里自研 CIPU 2.0 芯片和 EIC/MOC 高性能网卡，采用开放架构，可实现高达 Pb/s 级别 Scale-Up 带宽和百 ns 极低延迟。

以往，阿里云习惯先将最优质的产品在国内上线，而今年定的新目标是，希望让最先进的算力在国内和海外同步、同享。在网络层面，为应对大模型时代对海量数据传输的需求，阿里云新一代高性能网络 HPN 8.0 采用训推一体化架构，存储网络带宽拉升至 800Gbps，GPU 互联网络带宽达到 6.4Tbps，可支持单集群 10 万卡 GPU 高效互联。在存储上，阿里云分布式存储面向 AI 需求进行了升级。高性能并行文件存储 CPFS 单客户端吞吐提升至 40GB/s，可满足 AI 训练对快速读取数据的需求；表格存储 Tablestore 为 Agent 提供高性能记忆库和知识库；对象存储 OSS 推出 Vector Bucket，为向量数据提供高性价比的海量存储。在容器服务中，阿里云 ACK 新增灵骏节点池，引入模型感知智能路由、多角色推理负载管理、故障自愈等核心功能，自动处理恢复时长缩短 85%，模型推理冷启动提速 10 倍。容器计算服务 ACS 强化网络拓扑感知调度，任务通信性能整体提升 30%，并针对 AI Agent 场景深度优化。

在这些底层基础设施之上的计算资源布局中，AI 智算集群灵骏通过多级亲和性与拓扑感知调度设计，基于 HPN 网络支持 10 万卡稳定互联，多级可扩展的架构让每张卡间互联路径更短、带宽更优；由阿里云大数据系统 ODPS 升级更名而来的 MaxCompute 支持全模态的湖仓数据，面向 Agentic AI 做出 AI 原生数据库的演进。由此构建了 IaaS 层 + 计算资源的全球统一架构，根据当前规划，到 2028 年阿里云全球的容量将比现有规模增长 14 倍。在三年 3800 亿元投资基础设施的目标中，海外建设将占有较重笔墨。

国际化的选择

在过去的全球产业分工中，研发总部设在哪里，世界工厂建在哪里，供应链的层级怎么划分，泾渭分明。但分散的组织通过传统的邮件等形式层层汇总沟通，往往效率低下，决策依据的滞后性愈发不适合创新的快步伐。现在，跨国企业依托 AI 云平台构建分布式研发和运营网络，实现数据的实时共享与协同，目的是为提升业务效率。

目前，像宝马、惠普、标普全球、阿斯利康、凯德集团和 LVMH 等行业巨头均与阿里云实现合作，分别涉及汽车、消费电子、金融数据、制药、房地产和奢侈品等多个领域。观察发现，这些领域要么涉及智能化与前沿技术的设计研发，要么涉及全球海量实时数据的分析，对 AI 应用和分布式架构依赖性增强。

在数据高敏感性的金融领域，业务网络遍及全球 53 个市场的渣打银行与阿里云达成合作。根据备忘录，渣打集团将以阿里云达作为人工智能领域的战略合作伙伴，通过提升运营效率和客户体验，进一步提升其行业竞争力。渣打集团计划通过阿里云的人工智能技术和解决方案，重点开发人工智能驱动的客户服务和销售推荐、人工智能主导的风险管理和合规自动化，以及通过研讨会和认证合作提升渣打团队的 AI 技能。

此外，在企业服务方面，阿里巴巴集团与 SAP 宣布达成战略合作，将 SAP 行业领先的企业级软件与阿里云基础设施及 AI 能力结合，加速企业客户的创新和数字化转型。SAP 将探索接入通义千问大模型，并支持企业在阿里云上部署 SAP ERP 云及 SAP ERP 私有云版本。双方将共同扩展企业级市场客户，初期聚焦于中国市场，并逐步扩展至东南亚、中东和非洲。

为服务好这些跨国作业场景，阿里云在 AI 基础设施基础上，加快了像通义大模型、百炼平台、PAI 机器学习平台等核心产品的国际化，让全球各地的客户都能在第一时间用上最前沿的研发成果。比如阿里云已经开源了 300 多款模型，覆盖全模态、全尺寸，支持 119 种语言，涉及到众多小语种和方言。此外，魔搭社区上线国际版，为全球 AI 开发者提供模型体验、下载、调优、训练、推理、部署等“开箱即用”的一站式服务，以拥抱开源的姿态迈出了构建无国界 AI 生态的重要一步。

国际体育赛事也是检验一家云服务商国际化服务能力的场景之一。比如，阿里云继服务于巴黎奥运转播后，又被世界泳联选中为全球独家云服务合作伙伴，开创了国际单项体育组织核心系统全面上云的先河。未来四年，阿里云将为世界泳联提供云计算与 AI 技术支持，推动其赛事综合管理系统、客户数据平台和公众数字服务平台等核心业务全面上云。这是国际单项体育组织首次将核心系统全面部署在云端。全球一张网的技术底座，对这类需要跨区域协同作业的场景提供了更好的支撑。

“这对世界泳联来说是一个重要的进步。阿里云不仅拥有全球基础设施和丰富的技术积累，还深刻理解国际体育行业在构建数字平台时的需求。这次合作将帮助我们扩大运营规模、提升平台稳定性、增强数据安全性，并进一步增强我们服务全球水上运动生态的能力。” 世界泳联主席侯赛因·阿尔 - 穆萨拉姆表示。

如果说早期全球客户被阿里云产品的性价比所打动、进而尝试服务，如今经历大赛历练后，他们更依赖于阿里云全球基础设施的稳定性和安全性。

此外，阿里云与 NBA 中国官宣达成多年合作，阿里云将成为 NBA 中国官方云计算与 AI 合作伙伴，通过人工智能与云技术重塑中国球迷体验和参与 NBA 的方式。类似的还有阿里云将为 2026 年达喀尔青奥会提供全程云计算与 AI 支持，覆盖赛事核心应用及服务，助力赛事全面上云，提升运营效率与观众体验。这将是奥运史上首届在非洲举办的综合性赛事，也将首次由云计算和 AI 技术全面支撑运行。

搭载 AI 出海的需求激增

回顾历史，数百年前的大航海时代有两个基本背景因素一是陆地贸易因奥斯曼土耳其在咽喉要道的“卡脖子” 而受挫；二是新的贸易工具即造船业突破了发展瓶颈，为远航创造了条件。今天的环境似乎有相似之处，内需遇到增长瓶颈，而全要素出海——包括产品、技术、人才、资本和管理模式的现象已显现。企业的出海意愿高涨，云 +AI 成为像当年造船业一样的新工具。

吴晓波在云栖大会的演讲中分析了日本“失去的三十 年”，日本经济曾对外受到贸易反制，对内需求低迷，陷入经济死循环。但日本仍依靠全球化的个人资产管理和全球化的产业投资实现了一定的增长，从 1990 年到 2024 年，日本的海外净资产规模占到 GDP 的 75%，海外子公司营收占总公司比重的 82%。海外制造占日本制造的70%，其中汽车产业尤为明显。

尽管当前国际贸易因局部摩擦在“开倒车”，但在出口模式的结构性调整中，越来越多的中国企业仍在持续把产品售卖到海外市场去。从奶茶到玩具，从新能源汽车到 IP 形象，他们纷纷跨境寻找第二条增长曲线。模式输出取代了以前传统代工年代的劳动力价值输出。

与十几年前的传统出口模式相比，现在的中企出海更依赖于云 +AI 的科技底座去开拓新业务。实践已总结出经验：出海企业选择一个合适的大模型，拥抱一家安全且有实力的云服务商，往往能起到决定性作用。

作为全栈能力的服务商，阿里云已服务超 25 万家中国企业出海，覆盖消费电子、制造、汽车、零售、游戏等 20 多个细分行业。在 AI 浪潮下，其服务的企业主要呈现三类方向：全栈 AI 云支持 AI 原生应用快速全球化，累计覆盖用户超 10 亿；业务核心系统上云，助力制造产业链出海，覆盖 200 多国家和地区；全球全栈安全合规，支撑中国服务出海。通过服务零售、跨境电商、游戏等行业云上出海，为全球 20 亿用户及消费者提供稳定服务。

在数据保护方面，阿里云提供了从技术架构、流程管理到产品设计的全方位隐私保护和合规能力，确保数据在产生存储、传输、销毁、全生命周期可控；在合规方面，阿里云具备多层次的全球及地区合规认证，包括 ISO 体系、SOC 审计等，满足不同行业客户的特定合规需求，截至目前，阿里云已覆盖超过 150 项全球合规资质。

云栖大会上，阿里云智能集团公共云事业部出海解决方案总经理黄欢欢正式发布了《阿里云中企出海最佳实践》 和《中企出海云计算技术服务白皮书》，系统梳理了出海经验与技术服务体系。

在 AI 工具领域，美图公司成功实现了从一款影像工具向 AI 驱动的全球数字生产力平台的战略升级。通过切入电商设计、口播视频等生产力场景，并依托阿里云提供的高弹性算力与全球合规保障，其海外业务实现爆发式增长，美颜相机海外日活跃用户数曾创历史新高并首次超越内地市场。

在智能制造领域，美的集团为落地“双循环战略”进行了数字化 3.0 全球升级。阿里云作为核心伙伴，为其全球化的顶层架构提供了一体化数字底座等关键支撑，确保了业务在全球的稳定与敏捷。

在零售行业，多点数智在 5 年前便开始走国际化道路，期间基于阿里云合规、安全、高可用的基础设施，满足海外市场的多样化需求，与阿里云一起服务了很多客户，比如与香港 DFI 集团共建了多点 DFI- 新加坡技术架构，实现全球业务的统一管理。

多点数智合伙人任中伟反复提到“信任”一词，他将之视作国际化中最难做到的事。与阿里云的合作，首先解决了企业自身的信任困局，任中伟指出，“中国的产品跟中国的云由于在国内有很好的对接和服务，所以到海外会发现不仅仅是成本优势，还有沟通的优势。” 另一个加分项则是对外的信任背书，“涉及安全和合规，而中国这些巨头企业在海外建立的信誉，可以比较好的帮到我们这样一些企业。”

可以说在 AI 时代，阿里云已成为中企出海的首选。

综上所述，AI 为全球产业带来的不仅是新技术输出，还有国际分工的重新布局，中小企业受益于 AI 技术的普惠，创新速度加快。

展望未来，超级 AI 云需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，在全球各大厂都疯狂增加资本性支出的竞赛中，届时全世界可能只会剩下 5-6 个超级云计算平台，全球协同创新的图景就将从这些平台上不断涌现、展开。

本文摘自《云栖战略参考》总第20期

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