“2019年将会是云计算市场的重要拐点”，阿里巴巴集团CTO、阿里云智能总裁张建锋以“拐点”拉开阿里云峰会上海站的序幕。
基于Gartner增长曲线，技术的发展从启动萌芽到逐步增长将经历一个重要拐点，跨过拐点后将会出现爆发性增长。
张建锋之所以给出“拐点”的预判，来源于IDC的一份重要数据——2019年，云计算市场份额首次超过50%，意味着云服务商采购的基础设施首次超过了传统的数据中心。基于云计算的发展特性，后续将有望迎来更大增速的机遇。
为更为有效地把握此次机遇，张建锋对于“阿里云”的内涵提出了完整的梳理和定义。围绕云计算上下游链条探索，阿里发布首颗自研端智能芯片——自去年9月阿里宣布成立平头哥独立芯片公司后，外界颇为关注的进展和成果。此外，阿里还迎来了新面孔，AI深度学习框架领域的重要贡献者贾扬清首次以“阿里”人的身份亮相。
平头哥首颗芯片“成果”
2018年4月，阿里巴巴集团宣布，公司研发部门达摩院正研发一款神经网络芯片“Ali-NPU”。同年9月，阿里巴巴成立独立芯片企业，马云赐名“平头哥”，由阿里内部的芯片业务与外部收购而来的中天微系统有限公司整合而成，阿里全资控股。
今天，阿里巴巴集团副总裁戚肖宁宣布，平头哥首颗端智能芯片玄铁910发布，“玄铁”取自金庸小说、杨过手里的神剑之名。玄铁910采用高性能RISC-V架构，采用12nm制程，主2.5GHz，7.1Coremark/MHZ（世界公认的BenchMark）。
架构上，玄铁910采用16core结构，12级乱序流水线，并行3发射8执行2内存访问，最大支持8MB二级缓存，AI增强的向量计算引擎。
在性能表现上，玄铁910较主流的RISC-V指令性能提升40%，较标准指令提升20%。戚肖宁介绍，这源于平头哥体系架构、指令系统、系统优化，以及中天微十余年的量产经验而达到的整体效果。
该颗芯片适用于用在5G、网络通讯、人工智能、自动将驾驶领域，可嵌入CPU、SOC芯片中。
活动现场，戚肖宁还发布“普惠芯片”计划发布，表示将开放高性能IP核，降低进入高性能CPU的门槛，通过DSSoC平台赋能和客户一起创造应用落地。
据机器之心了解，阿里的芯片研发团队目前已经将近两百余人，分设于上海、美国两地，去年对外公布为数十人，一年时间里发展迅速。
杭州中天微系统有限公司成立于2001年，是一家致力于32位高性能低功耗嵌入式CPU研发，以芯片架构授权为核心业务的集成电路设计公司。其CPU应用于物联网智能硬件、数字音视频、信息安全、网络和通信、工业控制、以及汽车电子等多个领域，全球累计出货超过7亿颗芯片。
中天微自主知识产权的32位C-SKY系列嵌入式CPU核，具有低功耗、高性能、高代码密度，以及易使用等特点。由于中天微在CPU核心架构研发上的深厚积淀，它被视为“大陆唯一大规模量产的自主嵌入式CPU IP Core”。
张建锋曾表示“收购中天微是阿里巴巴芯片布局的重要一环”，IP Core是基础芯片能力的核心，进入IP Core领域是中国芯片实现“自主可控”的基础。
此次架构中采用的RISC-V是一种免费开源指令集架构（ISA）。由加州伯克利分校的研究团队开发与公布，于2011年5月正式发布第一版。该指令集设计非常简单，采用了基础指令集与扩展指令集的方式，基础指令集只包含了不到50条指令。
“RISC-V可能真正能成为国产的自主的指令集架构。”RISC-V技术领袖、芯来科技CEO胡振波在接受媒体采访时谈道，RISC-V作为免费的架构，将会和ARM产生竞争。在手机等传统ARM的垄断领域会保持强势存在，在一些新兴的边缘领域，比如IoT、AI、边缘计算领域，RISC-V将具有爆发空间。
据此前介绍，平头哥公司将做两类芯片，一是云端的神经网络芯片Ali-NPU，类似于谷歌的TPU（张量处理器），用于AI推理；二是嵌入式芯片，用于物联网终端。
阿里做芯片，其优势在于可以将产品直接用在公司运营中，并且对这些场景足够了解。
而在此之前，阿里广投芯片企业，注资了不少新兴的芯片企业，加码芯片竞争。2018年6月，国内AI芯片企业寒武纪科技宣布完成数亿美元B轮融资，原股东阿里巴巴创新投跟投。寒武纪的发展思路也是云端一体，与平头哥的定位类似。此外，阿里巴巴创业者基金还投资了美国终端AI芯片商耐能（Kneron）。
目前，阿里的嵌入式芯片已经发布，而云端的神经网络芯片Ali-NPU的进展同样值得关注，并且将为阿里云业务带来更为直接的推进和影响。据机器之心了解，该颗芯片或将于今年晚些时候公布进展。
Ali-NPU基于阿里机器智能技术实验室等团队在AI领域积累的大量算法模型优势，根据AI算法模型设计微结构以及指令集，以最小成本实现最大量的AI模型算法运算。
按照设计，阿里巴巴的Ali-NPU性能，将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过40倍。未来，Ali-NPU的能力，不仅可以更好地满足视频、图像处理需求，还可以通过阿里云进行计算能力的输出，赋能各行各业。
阿里云的时代机遇
为更为有效地把握此次机遇，张建锋对于“阿里云”的内涵提出了完整的梳理和定义，“阿里云提供的不仅仅是云计算技术本身，而是‘新’技术的综合”。具体来看，“新”技术包括三类，云计算、大数据技术、智能化技术，同时与当下的移动化技术结合构成阿里云的新内涵。
三年前，马云提出“五新”，认为这五个“新”将会对各行各业发动巨大的冲击和影响，“新技术”就是其中之一。张建锋给出了自己的理解，“大多数技术方向都是崭新的，但我们认为的‘新’更关注其形成的趋势，为新技术投资能够站在世界的前沿。”
针对云计算技术而言，对比传统IT系统，体现出成本、稳定性、安全性、效率等多重优势。
在成本层面，云计算设施的成本投入可大幅降低，通过供应链、部件、网络的优化，可降到传统IT中心的一半。
在稳定性层面，阿里云通过实现预测技术进一步提高准确率和稳定性，核心部件在出现故障以前可预测并处理。此外，云计算厂商通常更早先于厂商发现漏洞，修复漏洞，阿里云目前每年修复上百万个漏洞。相比传统IDC系统，云的安全性可高出1-2个数量级。
基于云计算的统一调动模式，调动效率可提升3倍。总体来看，“云具备碾压式的优势，具备大规模运维的可能。”张建锋提到。
阿里云之上，在张建锋看来，“飞天云操作系统”是阿里云十年来的集大成之果，阿里将其定义为“中国唯一的自主研发的云操作系统”——“从创立之初，每一行代码都是自己写的”。系统采用开放的标准，开源兼容的搭建逻辑，建构了百万台集群，成为国内最大规模的基础设施平台之一。
要实现数据智能，数据中台是最佳的实现方式，基于“飞天云操作系统”，阿里还搭建了“飞天大数据平台”和相应的计算引擎，可实现单日数据处理量600+PB（PB 是数据存储容量的单位，它等于2的50次方个字节，在数值上大约等于1000个TB）。
阿里的计算引擎包括离线和在线两个部分，比如淘宝首页的个性化推荐，涉及到20亿商品，数亿用户，计算量极大，可采用离线模式基于个人兴趣的事先定制好的；而搜索结果，则需要海量数据的实时化计算。
众所周知，阿里很早就开始践行了“中台”战略，利用“业务中台”，实现盒马鲜生、钉钉、飞猪等创新业务前端部门通过平台的产品技术模块迅速搭建。而“数据中台”则打破了不同业务部门之间的烟囱式IT架构，打通数据孤岛，带来了持续的高效创新。目前“中台”战略已经成为诸多大型互联网公司的借鉴思路。
关于平台和中台的逻辑关系，张建锋谈道，“在平台之上是中台，平台提供能力，中台是方法，既要有能力，也要有方法。”
张建锋还谈道，基于数据来重构业务流程和业务逻辑对于每一家公司来说，都至关重要。至于阿里，通过数据中台实现了阿里巴巴集团级的业务协同，涉及超过25个事业部、300个业务单元。此外，要实现从管理决策到智能决策，大量的业务流程要从前置思维变为后置思维。
智联网也是阿里重点布局的方向之一，物联网将万物连接起来，而如今大部分连接的物体具有智能功能，于是智联网AIoT成为物联网的发展方向。
在该方面，阿里已经做了不少工作，包括自研高性能云端AI芯片，性能提升10倍；丰富的端侧生态，可支持100种传感器，支持200芯片模型；云端一体化的智能平台，包括300种行业算法模型，产业AI 10个行业大脑。
综合来看，飞天操作系统、飞天大数据平台、阿里巴巴双中台、智能网IoT将成为阿里“all in cloud”的四张王牌。
面向AI初创的阿里云
把握时代机遇，阿里迎来了新面孔。
贾扬清首次以阿阿里巴巴集团副总裁，阿里云智能计算平台事业部总裁身份亮相。作为Caffe、Pytorch的重要贡献者之一，贾扬清深受AI开发者认可，他曾任Facebook AI架构部门总监，负责前沿AI平台的开发；今年三月转战阿里，继续为阿里云的大数据及AI的产品与工程研发贡献力量。
活动现场，贾扬清分享了硅谷高精地图创业公司DeepMap采用阿里云研发及构建业务系统的案例。
DeepMap采用“众包”形式，让客户的自动驾驶汽车作为地图数据采集的测绘车，通过算法解决地图精度问题，从海量传感器数据到高精地图解决方案中，DeepMap使用大数据计算和AI加速了业务的创新。
基于业务的海量传感器数据特点，比如，汽车每行驶100公里，采集到的数据量将达到3TB涉及，数十种传感器，对于系统和平台提出挑战。于是，DeepMap在创立之初就选择了云计算，这同时也是当下新型互联网公司的主要特点。“新型互联网公司从第一天起就是基于云来做，这为他们提供了反超的可能。”张建锋谈道。
在阿里云提供的解决方案中，涉及数据、存储、计算、开发、部署等全套流程。比如，将道路汽车、交通信号、边界线等各种结构化和非结构化数据分别存储在RDS PostgresSQL、EMR、OSS等不同类型数据库里，其中SparkSQL on OSS比开源实现快2.3倍，并通过冗余、多副本、存储日志等措施实现存储、读取安全可靠稳定性。
然后，基于数据库和计算平台和计算引擎的无缝打通，数据通过大规模GPU加速集群、机器学习PAI平台进行分析和处理，迅速挖掘出价值。
贾扬清强调，除了软件的支持，云上的更大优势体现在软硬件结合，传统IT方案从开发到部署通常是解耦的方式，通过阿里云的方案可实现从开发解锁到部署环境一致性，通过K8S工具平台更好地迭代，一键式全球部署。
随着云服务成为IT行业的最大场景，大型云厂商也将重塑上下游链条。在国际市场，巨头公司亦先后加入芯片研发以摆脱芯片制造商牵制。
放眼全球，Facebook、谷歌、苹果、亚马逊等美国科技巨头均投入AI芯片的研发和不久。谷歌已将自主研发的AI芯片TPU应用于加速搜索、翻译、相册等功能。2018年2月，亚马逊开始设计制造AI芯片，计划应用于云端摄像头、Echo扬声器等以服务智能家居硬件市场。同年4月，苹果宣布正在开发Mac电脑定制芯片，将于2020弃用英特尔，导致英特尔股价暴跌9.2%。国内百度曾公布面向云端的人工智能芯片项目“昆仑”。
据机器之心了解，阿里和腾讯还同时正在研究量子芯片，为人工智能提供无限计算能力。
