随着人工智能技术的快速发展，算力已成为支撑 AI 应用落地的核心基础设施之一。在本次《云端进化论》专题讨论中，来自英特尔、阿里云智能集团和蚂蚁数字科技的技术专家围绕“AI时代企业对算力的新需求”、“垂直场景中的挑战与应对策略”、“软硬件协同创新实践”以及“未来发展趋势”等多个维度展开了深入探讨。
一、AI 时代对企业算力提出更高要求
当前，AI 正处于高速发展阶段，模型参数规模不断扩大，应用场景日益丰富，这使得企业在推进 AI 落地过程中面临前所未有的算力挑战。
- 对高吞吐与实时性的需求 传统应用的算力需求已无法满足 AI 的高吞吐、低延迟和实时性要求。例如，在电商推荐系统、实时风控系统以及数据库查询系统中，企业需要处理海量数据，包括数据清洗、特征提取等任务，这对内存带宽和多核并行处理能力提出了更高要求。
- 向量数据库带来的新挑战 向量数据库的广泛应用也带来了新的挑战。为了存储或检索上千亿条数据，系统对缓存容量和访问速度的要求极高。
- 隐私保护与成本控制 随着大模型训练的普及，客户对隐私数据保护的需求显著增强，数据加密、安全计算成为关键诉求。与此同时，成本控制始终是企业关注的重点，高性价比的产品和服务仍是推动 AI 大规模应用的关键因素。
二、垂直场景下的算力挑战与解决方案
在不同垂直领域，AI 的算力需求呈现出多样化趋势。在数据库领域，用户从传统的增删改查（CURD）逐步转向深度数据分析与价值挖掘。例如，在电商领域，企业开始预测商品销量；在游戏领域，则用于分析用户留存率和付费行为等。
由于数据迁移成本高，越来越多用户希望在数据库内部直接运行 AI 模型。为此，PolarDB 提出了“Data + AI”的基础设施理念，通过软件与硬件结合的方式，提升 AI 推理与训练效率，并支持多种 AI 模型库，如 LightGBM、CatBoost、DeepFM 等。
在身份安全领域，AIGC（AI 生成内容）的爆发带来了大量高质量伪造图像、视频和音频，给身份识别带来极大挑战。相关平台采用 AI 对抗 AI 的思路，结合多模态模型与风险检测机制，提升识别精度与响应速度。借助更强的算力平台，此类系统的性能与稳定性得到了显著提升。
三、软硬件协同创新实践
- 英特尔至强六代处理器的 AI 加速创新
英特尔推出的至强第六代处理器（Xeon Scalable Gen 6）在通用计算和 AI 专用加速方面均进行了多项创新。其中，Advanced Matrix eXtension (AMX) 是专为 AI 矩阵运算设计的硬件加速单元，能够显著提升 AI 模型的推理与训练效率。
该处理器支持 BF16、FP16 和 INT8 等多种数据类型，适用于不同精度需求的 AI 场景。实测数据显示，在某些 AI 模型上，AMX 可实现 1 到 2 倍的性能提升。
此外，至强六代在内存带宽、核心数、缓存容量等方面均有大幅提升，进一步增强了其在 AI 领域的竞争力。
- 阿里云 G9i 实例产品亮点 阿里云第九代 ECS 实例 G9i 基于英特尔至强六代处理器打造，具备以下优势：
性能提升：全核睿频可达 3.6GHz，内存频率提升至 6400MT/s，L3 缓存增加 50%，整体算力较前代提升约 20%。 成本优化：在性能提升的同时，目录价下调 5%，体现了技术降本带来的实际红利。 六大关键能力： AMX 加速器支持：适用于矩阵密集型 AI 任务； QAT 加解密加速：性能提升 4~6 倍； ERDMA 网络能力：延迟低至 8 微秒； TDX 机密虚拟机：无需改造即可实现硬件级数据保护； 弹性临时盘：单盘 IOPS 最高达 100 万； VSIT 电源管理：灵活调节各核性能，适应离在线混合部署。
四、典型场景中的最佳实践
在多个真实业务场景中，软硬件协同创新已经展现出显著成效：
广告投放场景：通过 PolarDB AI 节点与 G9i 实例的结合，实现了超过 20% 的推理加速； 游戏场景：利用至强六代的大内存带宽与高缓存，提升了 15% 的在线游戏性能； 身份验证场景：借助 AI 对抗 AI 的思路，构建了多模态检测系统，有效识别 AIGC 生成的虚假内容； 大数据预处理场景：在数据清洗与特征提取环节，性能表现优于以往平台。
五、未来展望：AI 发展的趋势与方向
面向未来，AI 的发展将呈现以下几个重要趋势：
降低使用门槛：无论是算法开发者还是终端用户，都需要更加简单易用的工具链与平台支持； 降低部署与运营成本：通过软硬件协同优化，提升性能的同时降低成本； 多元算力生态建设：CPU、GPU、TPU 等不同架构的融合将成为主流，满足多样化的 AI 需求； 端到端工程化思维：AI 的成功不再依赖单一芯片或算法，而是一整套涵盖硬件、软件、平台与服务的完整解决方案。 作为硬件厂商，英特尔将持续推动技术创新，提供高性能、低成本的算力平台。而阿里云也将不断迭代产品体系，与合作伙伴共同构建开放、高效的 AI 生态系统。
结语
AI 的广泛应用正在重塑各行各业的技术架构。只有通过软硬结合、协同创新，才能真正释放算力的价值，推动 AI 技术的持续演进与落地。我们期待更多行业伙伴加入这场变革，共同迎接 AI 时代的全面到来。
