大语言模型API调用量增长近100倍 阿里云抢占AI应用百亿商机

【环球网科技报道 记者 李文瑶】在近日举办的2025年阿里云AI势能大会上，阿里云智能集团资深副总裁刘伟光抛出一个观点：“2025年是中国AI应用爆发的元年。”在这一判断背后，是阿里云过去两年在基础大模型、推理基础设施、开发工具链三大领域的全栈突破，以及其对行业趋势的前瞻预判。

刘伟光用一组数据佐证了这一趋势：过去一年，阿里云平台上的大语言模型API调用量增长近100倍，接入企业数量同样增长百倍。这种指数级增长，映射出AI正从“技术概念”加速迈向“产业标配”。

而阿里云的考虑则是通过开源开放战略、MCP协议标准化以及“繁花计划”生态联盟，抢占技术爆发红利，拓展百亿商机。

从通义大模型到MCP协议，拆掉*“*AI围墙”

根据官方信息披露，目前阿里云的通义大模型家族在开源方面已经取得了一系列的成绩。截至2025年，其开源模型总量超过200款，覆盖推理、多模态、不同参数规模等场景，衍生模型突破10万。刘伟光强调：“开源不仅是技术共享，更是生态共建。”通过开源，阿里云既能吸引开发者反馈优化模型，又能推动行业标准收敛，降低企业应用门槛。

技术迭代上，通义大模型锚定两大方向：推理能力（Reasoning）与全模态融合（Omni）。例如，千问32B模型通过强化学习实现任务拆解与资源调度优化，推理效率提升的同时，部署成本降低至消费级显卡可承载。而千问VL（视觉语言模型）和万相（视频生成模型），则分别以13项权威评测榜首和物理规律逼真反馈，抢占多模态高地。

如果说大模型是AI的“大脑”，那么MCP协议则是连接“手”与“世界”的神经。阿里云百炼高级产品专家徐志远将MCP的核心价值总结为“工具平权”——通过统一接口标准，任何模型均可调用第三方服务，无需适配闭源协议。这类似于USB-C接口统一了电子设备的充电与数据传输，MCP正在成为AI调用外部工具的“通用语言”。

阿里云的动作很快：百炼平台首批上线50多款MCP服务，覆盖高德地图、无影云电脑、Fetch信息处理等场景，并支持5分钟无代码搭建Agent。这一策略直击行业痛点——过去，企业需耗费大量资源对接不同模型的私有协议，而MCP的开放生态将开发效率提升10倍以上。

AI应用的爆发对底层算力提出极限挑战。阿里云通过模型权重服务优化冷启动速度，50-100节点扩容效率提升12倍；分布式推理引擎Llumnix将首Token延迟降低92%；流量感知PD分离技术则让服务吞吐提升91%。这些数据背后，是阿里云将云计算架构“AI化”的深层布局——从通用计算转向为训练、推理、多模态融合量身定制。

刘伟光透露，阿里云大模型未来迭代进化的两个方向，一是更聪明，一是更融合。更聪明意味着大模型将在思维链、任务规划、工具使用、强化学习领域有更大发展，更融合则意味着对多模态、全模态的支持。

技术突破的价值，最终需通过场景验证。阿里云在大会上展示了多个案例，揭示AI如何深入产业毛细血管：阿里云与荣耀合作打造的VQA解决方案，将图片识别率提升40%，延迟降低30%，让AI交互从“可用”走向“无感”。库迪引入千问VL模型与视觉专家模型协同，质检准确率提升至95%，每年节省人力成本超千万元。针对蓝领招聘高频、口语化等特点，鱼泡基于百炼平台将AI开发周期从两周缩至两天，职位匹配成功率提升50%。

这些案例的共同点在于：AI并非替代人类，而是通过“大小模型协同”与“多模态理解”，将复杂流程自动化，释放人力聚焦高价值决策。

阿里云百炼高级产品专家徐志远在接受记者采访时谈道：“AI最大的想象力，是接管数字世界并改变物理世界。”

“繁花计划”与Agent Store，打开百亿市场

技术、场景、生态，是AI商业化的铁三角。阿里云在此次大会上抛出了两大生态战略。

一个是“繁花计划”将根据生态合作伙伴产品成熟度，提供从技术到商业化所需的云上资源及算力支持，帮助伙伴在AI领域探索创新，实现从首客拓展到规模化、商业化的目标，为各行业客户提供AI技术支持和服务，包括产品云上打包、商业化路径规划、AI伙伴全生命周期支撑等。

该计划的核心是“分层赋能”：对成熟伙伴，提供商业化路径规划；对初创企业，则给予算力与技术支持，降低试错成本。

目前，通义大模型已覆盖90%的头部互联网公司、商业银行、汽车品牌，并深入政务、能源、医疗等千行百业。例如，国家电网利用AI优化电力调度，中信证券通过通义灵码提升代码生成效率数十倍。

另外一个，阿里云预告将推出AI Agent Store，向开发者开放阿里巴巴集团与生态伙伴的Agent能力。其逻辑类似于苹果App Store：开发者可上传定制化Agent，企业按需采购，形成“开发－分发－收益”闭环。

徐志远预测：“未来Agent数量将远超现有软件，它们会像‘繁星’一样嵌入每个终端。”

这一愿景的基础，是MCP协议与开源模型的“平权效应”。当模型与工具调用标准统一后，Agent开发无需从零造轮子，而是像拼乐高一样组合现有服务。例如，一个旅游Agent可调用高德地图、飞猪订票、通义问答模块，快速上线。

打破技术围墙 产业走向应用繁荣

阿里云的布局，折射出三大行业趋势：一是开源模型与MCP协议正在打破巨头技术垄断：企业无需自研底座，即可通过“云+模型+工具链”快速入场，这将加速AI应用长尾化。

二是超级应用与百花齐放并存：尽管Midjourney、ChatGPT等超级应用吸睛，但垂直场景的“小Agent”更可能成为主流。正如徐志远所言：“用户不关心大小，只关心问题是否被解决。”

三是人机协同从“被动响应”到“主动规划”：早期AI多为问答机器人，而新一代Agent具备任务拆解、工具调度、异常处理等能力，甚至支持Human-in-the-Loop（人工介入）。这种进化，让AI从“工具”升级为“同事”。

目前阿里云的AI战略已经包括技术开源化、生态开放化、应用普惠。其目标不仅是做大自身份额，更是推动整个产业从“模型竞赛”转向“应用繁荣”。

刘伟光在演讲结尾的三个关键词——坚定投入、全栈创新、开源开放，或许正是阿里云应对AI的信条。而当技术、生态与场景的齿轮咬合，中国AI的“繁花”时代，或许真的近了。