大語言模型API調用量增長近100倍 阿里雲搶佔AI應用百億商機

【環球網科技報道 記者 李文瑤】在近日舉辦的2025年阿里雲AI勢能大會上，阿里雲智能集團資深副總裁劉偉光拋出一個觀點：“2025年是中國AI應用爆發的元年。”在這一判斷背後，是阿里雲過去兩年在基礎大模型、推理基礎設施、開發工具鏈三大領域的全棧突破，以及其對行業趨勢的前瞻預判。

劉偉光用一組數據佐證了這一趨勢：過去一年，阿里雲平台上的大語言模型API調用量增長近100倍，接入企業數量同樣增長百倍。這種指數級增長，映射出AI正從“技術概念”加速邁向“產業標配”。

而阿里雲的考慮則是通過開源開放戰略、MCP協議標準化以及“繁花計劃”生態聯盟，搶佔技術爆發紅利，拓展百億商機。

從通義大模型到MCP協議，拆掉*“*AI圍牆”

根據官方信息披露，目前阿里雲的通義大模型家族在開源方面已經取得了一系列的成績。截至2025年，其開源模型總量超過200款，覆蓋推理、多模態、不同參數規模等場景，衍生模型突破10萬。劉偉光強調：“開源不僅是技術共享，更是生態共建。”通過開源，阿里雲既能吸引開發者反饋優化模型，又能推動行業標準收斂，降低企業應用門檻。

技術迭代上，通義大模型錨定兩大方向：推理能力（Reasoning）與全模態融合（Omni）。例如，千問32B模型通過強化學習實現任務拆解與資源調度優化，推理效率提升的同時，部署成本降低至消費級顯卡可承載。而千問VL（視覺語言模型）和萬相（視頻生成模型），則分別以13項權威評測榜首和物理規律逼真反饋，搶佔多模態高地。

如果説大模型是AI的“大腦”，那麼MCP協議則是連接“手”與“世界”的神經。阿里雲百鍊高級產品專家徐志遠將MCP的核心價值總結為“工具平權”——通過統一接口標準，任何模型均可調用第三方服務，無需適配閉源協議。這類似於USB-C接口統一了電子設備的充電與數據傳輸，MCP正在成為AI調用外部工具的“通用語言”。

阿里雲的動作很快：百鍊平台首批上線50多款MCP服務，覆蓋高德地圖、無影雲電腦、Fetch信息處理等場景，並支持5分鐘無代碼搭建Agent。這一策略直擊行業痛點——過去，企業需耗費大量資源對接不同模型的私有協議，而MCP的開放生態將開發效率提升10倍以上。

AI應用的爆發對底層算力提出極限挑戰。阿里雲通過模型權重服務優化冷啓動速度，50-100節點擴容效率提升12倍；分佈式推理引擎Llumnix將首Token延遲降低92%；流量感知PD分離技術則讓服務吞吐提升91%。這些數據背後，是阿里雲將雲計算架構“AI化”的深層佈局——從通用計算轉向為訓練、推理、多模態融合量身定製。

劉偉光透露，阿里雲大模型未來迭代進化的兩個方向，一是更聰明，一是更融合。更聰明意味着大模型將在思維鏈、任務規劃、工具使用、強化學習領域有更大發展，更融合則意味着對多模態、全模態的支持。

技術突破的價值，最終需通過場景驗證。阿里雲在大會上展示了多個案例，揭示AI如何深入產業毛細血管：阿里雲與榮耀合作打造的VQA解決方案，將圖片識別率提升40%，延遲降低30%，讓AI交互從“可用”走向“無感”。庫迪引入千問VL模型與視覺專家模型協同，質檢準確率提升至95%，每年節省人力成本超千萬元。針對藍領招聘高頻、口語化等特點，魚泡基於百鍊平台將AI開發週期從兩週縮至兩天，職位匹配成功率提升50%。

這些案例的共同點在於：AI並非替代人類，而是通過“大小模型協同”與“多模態理解”，將複雜流程自動化，釋放人力聚焦高價值決策。

阿里雲百鍊高級產品專家徐志遠在接受記者採訪時談道：“AI最大的想象力，是接管數字世界並改變物理世界。”

“繁花計劃”與Agent Store，打開百億市場

技術、場景、生態，是AI商業化的鐵三角。阿里雲在此次大會上拋出了兩大生態戰略。

一個是“繁花計劃”將根據生態合作伙伴產品成熟度，提供從技術到商業化所需的雲上資源及算力支持，幫助夥伴在AI領域探索創新，實現從首客拓展到規模化、商業化的目標，為各行業客户提供AI技術支持和服務，包括產品雲上打包、商業化路徑規劃、AI夥伴全生命週期支撐等。

該計劃的核心是“分層賦能”：對成熟夥伴，提供商業化路徑規劃；對初創企業，則給予算力與技術支持，降低試錯成本。

目前，通義大模型已覆蓋90%的頭部互聯網公司、商業銀行、汽車品牌，並深入政務、能源、醫療等千行百業。例如，國家電網利用AI優化電力調度，中信證券通過通義靈碼提升代碼生成效率數十倍。

另外一個，阿里雲預告將推出AI Agent Store，向開發者開放阿里巴巴集團與生態夥伴的Agent能力。其邏輯類似於蘋果App Store：開發者可上傳定製化Agent，企業按需採購，形成“開發－分發－收益”閉環。

徐志遠預測：“未來Agent數量將遠超現有軟件，它們會像‘繁星’一樣嵌入每個終端。”

這一願景的基礎，是MCP協議與開源模型的“平權效應”。當模型與工具調用標準統一後，Agent開發無需從零造輪子，而是像拼樂高一樣組合現有服務。例如，一個旅遊Agent可調用高德地圖、飛豬訂票、通義問答模塊，快速上線。

打破技術圍牆 產業走向應用繁榮

阿里雲的佈局，折射出三大行業趨勢：一是開源模型與MCP協議正在打破巨頭技術壟斷：企業無需自研底座，即可通過“雲+模型+工具鏈”快速入場，這將加速AI應用長尾化。

二是超級應用與百花齊放並存：儘管Midjourney、ChatGPT等超級應用吸睛，但垂直場景的“小Agent”更可能成為主流。正如徐志遠所言：“用户不關心大小，只關心問題是否被解決。”

三是人機協同從“被動響應”到“主動規劃”：早期AI多為問答機器人，而新一代Agent具備任務拆解、工具調度、異常處理等能力，甚至支持Human-in-the-Loop（人工介入）。這種進化，讓AI從“工具”升級為“同事”。

目前阿里雲的AI戰略已經包括技術開源化、生態開放化、應用普惠。其目標不僅是做大自身份額，更是推動整個產業從“模型競賽”轉向“應用繁榮”。

劉偉光在演講結尾的三個關鍵詞——堅定投入、全棧創新、開源開放，或許正是阿里雲應對AI的信條。而當技術、生態與場景的齒輪咬合，中國AI的“繁花”時代，或許真的近了。