来源：AINEWS 作者：Ryan Daws

阿里云通过一系列新模型、平台增强功能和软件即服务（SaaS）工具，为全球客户扩展了其人工智能产品组合。

在2025年春季发布在线活动中发布的公告凸显了阿里巴巴在全球范围内加速人工智能创新和采用的动力。

阿里巴巴的数字技术部门正专注于满足全球对人工智能驱动的数字化转型日益增长的需求。

阿里巴巴云智能国际业务总裁Selina Yuan表示：“我们正在推出一系列平台即服务（PaaS）和人工智能功能更新，以满足全球对数字化转型日益增长的需求。

“这些升级使我们能够提供更安全、更高效能的服务，使企业能够在人工智能驱动的世界中进行扩展和创新。”

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公告的核心是阿里云专有的Qwen大语言模型（LLM）系列为国际客户提供的更广泛可用性，最初可以通过其新加坡可用性区访问。

这包括几个专业模型：

这些补充为国际企业提供了更强大、更多样化的工具，用于开发复杂的人工智能应用程序。

为了支持这些高级模型，阿里云的人工智能平台（PAI）进行了重大升级，旨在提供可扩展、具有成本效益和用户友好的生成人工智能解决方案。

关键的增强功能包括在PAI弹性算法服务（EAS）中引入分布式推理功能。利用多节点架构，这解决了超大模型的计算需求——特别是那些使用MoE结构或需要超长文本处理的模型——以克服传统单节点设置固有的限制。

此外，PAI-EAS现在具有预填充解码分解功能，旨在提高性能并降低运营成本。

阿里云报告了在使用Qwen2.5-72B模型部署时令人印象深刻的结果，实现了92%的并发性增长，每秒代币（TPS）增长了91%。

PAI-Model Gallery也进行了更新，现在提供了近300个开源模型——包括阿里巴巴云自己的开源Qwen和Wan系列的全系列。这些可以通过无代码部署和管理界面访问。

其他新的PAI-Model Gallery功能——如模型评估和模型蒸馏（将知识从大模型转移到小模型，更具成本效益）——进一步增强了其实用性。

阿里云的旗舰云原生关系数据库PolarDB现在集成了由Qwen提供支持的原生人工智能推理。

PolarDB的数据库内机器学习功能消除了为推理工作流程移动数据的需要，这大大减少了处理延迟，同时提高了效率和数据安全性。

该功能针对以文本为中心的任务进行了优化，例如开发对话检索增强生成（RAG）代理、生成文本嵌入和执行语义相似性搜索。

此外，该公司的数据仓库AnalyticDB现已集成到阿里云的生成人工智能开发平台Model Studio中。

这种集成是RAG解决方案的推荐矢量数据库。这允许组织将其专有知识库直接与平台上的人工智能模型连接起来，以简化上下文感知应用程序的创建。

除了基础设施和平台层外，阿里巴巴云还推出了两个新的SaaS人工智能工具：

AI Doc：一个智能文档处理工具，使用LLM高效地解析各种文档（报告、表格、手册）。它提取特定信息，并可以生成量身定制的报告，例如与阿里巴巴云的能源专家可持续性解决方案集成时的ESG报告。
智能工作室：一个由人工智能驱动的内容创建平台，支持文本到图像、图像到图像和文本到视频生成。它旨在提高电子商务、游戏和娱乐等领域的营销和创意产出，启用虚拟试玩或从文本描述中生成视觉效果等功能。

所有这些发展都是在阿里巴巴2月份宣布在未来三年内投资530亿美元，致力于推进其云计算和人工智能基础设施之后。

这项巨大的投资超过了该公司过去十年的人工智能和云总支出，凸显了对人工智能驱动增长的深刻承诺，并巩固了其作为全球主要云提供商的地位。

Yuan总结道：“随着云和人工智能对全球增长至关重要，我们致力于增强我们的核心产品，以满足客户不断变化的需求。”

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