山东
#8月·每日幸运签#
8月12日，阿里云正式上线了一个新东西——灵骏真武M890超节点实例。首批在乌兰察布开售。这个超节点能干什么？简单说就是能跑得动超2万亿参数的大模型。Kimi K3和通义千问Qwen3.8 Max已经在这个超节点上跑起来了，对外提供服务。
参数是什么概念？一般用户可能没感觉。这么说吧，一个模型的参数越多，它能处理的问题就越复杂、回答就越聪明。2万亿参数属于超大模型那一档。而且这个超节点的上限还不止2万亿，官方说最高能承载十万亿参数级别的MoE大模型推理。
技术上它做了几件事。用了一颗叫ICN Switch 1.0的自研互联芯片，把卡之间的互联规模从16卡提升到64卡，卡间互联带宽达到800GB/s。总显存达到9TB。跟上一代真武810E比，在智能驾驶、具身智能这些训练场景里，性能提升了三倍。背后支撑它的是阿里云的灵骏智算平台和HPN 8.0网络，单集群最高能支持13万张卡混布，还能扩展到百万卡级别。
以前要跑这种规模的模型，企业得自己买卡、自己搭机房、自己组网。几百上千张卡怎么连起来、散热怎么解决、网络怎么调，全是坑。现在阿里云把这些事都做完了，企业直接在云上开通就能用。不用自建机房，下单之后一个小时就能交付。
这意味着什么？意味着超大模型的训练和推理不再是少数巨头的专利。一个中等规模的公司，只要愿意花钱租用，也能用上2万亿参数的模型能力。算力这件事，正在从“自己建电厂”变成“插上插座就有电”。
乌兰察布这个选址也有讲究。那是阿里云五大超级数据中心之一，绿电占比大约90%。数据中心的全模块化设计覆盖供电、冷却、安防、智能化这些环节，模块化率高达90%。跑大模型耗电量大，用绿电一方面降低成本，另一方面也躲不开碳排放那根弦。
有评论说，阿里云这个超节点一出来，国内做AI的公司不用再盯着英伟达的卡流口水了。也有人说，2万亿参数跑通了是好事，但关键还得看跑起来效率怎么样、成本能不能接受。还有人在技术论坛里讨论，FP8/FP4低精度计算是这几年大模型训练的主流方向，精度损失能接受的前提下，速度和成本的优势很明显。
有分析认为，AI行业正在从通用能力竞争转向多模态技术和企业级应用落地。算力基础设施的门槛越低，上面能长出来的应用就越多。华创证券的一份报告提到，全球AI基础设施支出到2029年预计达到7580亿美元。这个数字背后是各家云厂商在抢着建算力底座。
这件事说明，大模型的门槛又被拉低了一截。以前跑2万亿参数的模型是极少数公司的事，现在阿里云把它做成了一款云上开售的产品。下单、开通、开跑，就这么简单。技术上的突破是一回事，把突破变成人人都能用的服务是另一回事。后者可能比前者更难，也更重要。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
