在计算机系统与人工智能技术深度融合的背景下，阿里云自主研发的GPU资源池化方案“Aegaeon”凭借其创新性入选国际顶级学术会议SOSP 2025。该方案通过突破传统“一模型一GPU”的硬件绑定模式，实现了GPU资源利用率的大幅提升，目前已在阿里云百炼平台完成核心技术的落地应用。
作为计算机系统领域最具影响力的学术会议之一，SOSP（操作系统原理研讨会）由ACM SIGOPS主办，年均论文收录量不足百篇，被誉为操作系统领域的“奥斯卡”。本届会议聚焦系统软件与AI大模型技术的交叉创新，阿里云的研究成果成为系统层优化支撑AI应用的典型案例。
测试数据显示，在阿里云模型市场为期三个月的Beta测试中，Aegaeon系统在支撑720亿参数规模大模型运行时，将英伟达H20 GPU的使用量从1192台压缩至213台，硬件成本削减幅度达82%。这一突破对于依赖大规模GPU集群的AI服务商具有战略意义——在真实业务场景中，少数热门模型（如阿里Qwen）占据绝大多数流量，而大量“长尾”模型长期闲置GPU资源，曾导致17.7%的算力仅处理1.35%的请求。
Aegaeon的核心创新在于Token级动态调度技术。系统在每次生成文本Token后，实时评估是否切换模型，通过组件复用、显存精细管理和KV缓存同步优化等全栈技术，将模型切换开销降低97%，确保亚秒级响应能力。实验表明，该方案支持单GPU同时运行7个不同模型，有效吞吐量较主流方案提升1.5至9倍，请求处理能力提升2至2.5倍。
在2025云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布了AI基础设施建设的重大战略。他指出，大模型正在取代传统操作系统，成为连接用户、应用与AI算力的核心中间层，而超级AI云将成为下一代计算机的基础形态。为迎接超级人工智能（ASI）时代，阿里云计划在未来十年投入3800亿元建设AI基础设施，并预留追加投资空间。
根据规划，到2032年，阿里云全球数据中心的能耗规模将较2022年增长10倍，这一指数级扩张预示着算力投入的质变。财务数据显示，2025财年第二季度阿里云智能集团收入同比增长26%，创近三年新高，净利润增长76%，表明AI技术投入已产生显著经济效益。
吴泳铭强调，通用人工智能（AGI）的实现只是起点，终极目标是开发出具备自我迭代能力的超级人工智能（ASI）。他预测，未来全球可能仅存在5至6个超级云计算平台，而阿里云将通过全栈AI体系升级，构建从大模型到基础设施的技术闭环。目前，阿里云已形成以通义大模型为核心的操作系统和以AI云为核心的下一代计算机架构，过去一年AI算力增长超5倍，存储能力提升4倍。
