Einführung

Forrester, ein globales Forschungs- und Beratungsunternehmen, hat den Bericht „The Forrester Wave™: AI Infrastructure Solutions, Q1 2024“ veröffentlicht. Alibaba Cloud erzielte mit seiner fortschrittlichen Produktleistung die zweithöchste Punktzahl in der Kategorie „Aktuelles Angebot“.

Dieser Bericht ist eine maßgebliche Bewertung der globalen KI-Infrastruktur, in der die 12 führenden Technologieunternehmen bewertet wurden, die von Forrester identifiziert wurden. Die Unternehmen wurden anhand von 19 Kriterien in drei Dimensionen bewertet: aktuelles Angebot, Strategie und Marktleistung. Alibaba Cloud erhielt in der Kategorie „Aktuelles Angebot“ die höchstmögliche Punktzahl von 5 in den Kriterien Workloads-Daten, Tools-Management, Tools-Entwicklung, Deployment-Fehlertoleranz und Deployment-Effizienz.

„KI-Infrastruktur ist darauf ausgelegt, den Bedarf der KI an drei zentralen KI-Workloads zu decken: Datenvorbereitung, Modelltraining und Modellschlussfolgerung.“, so der Forrester-Bericht. Alibaba Cloud hat ein umfangreiches Portfolio an Cloud-KI-Diensten aufgebaut, das den gesamten KI-Entwicklungsprozess abdeckt und sowohl leistungsstarke KI-Rechenleistung als auch benutzerfreundliche Plattformen und Tools bietet. Darüber hinaus sind die Kosteneffizienz und Benutzerfreundlichkeit der Produkte besonders hervorzuheben.

Alibaba Cloud verfügt derzeit über das umfassendste Portfolio an KI-Infrastrukturprodukten und -diensten in China: Auf der IaaS-Ebene nutzt der Lingjun Smart Computing Cluster die HPN-7.0-Netzwerkarchitektur mit einer skalierbaren Größe von bis zu 100.000 Karten, während das Speichersystem CPFS einen Lesedurchsatz von bis zu 2 TB/s und 30 Millionen IOPS bietet, um den exponentiell wachsenden KI-Anforderungen gerecht zu werden. Auf der PaaS-Ebene erreicht die KI-Plattform PAI eine Beschleunigungsrate von bis zu 96 % beim verteilten Training und kann groß angelegte Aufgaben über fünf Wochen lang stabil ausführen. Die gesamte Suite an Big-Data-Produkten wurde für KI-Szenarien optimiert und bietet Rechenleistung auf 10-PB-Niveau, End-to-End-Datengovernance und Vektorsuchfunktionen. Auf der MaaS-Ebene vereint die ModelScope-Community über 3.000 hochwertige Open-Source-Modelle und Tausende von Datensätzen, und die Model-Studio-Plattform von Alibaba Cloud ermöglicht es Unternehmen, schnell individuelle Modelle und KI-Anwendungen zu erstellen.

Die KI-Infrastruktur von Alibaba Cloud bietet zudem eine hervorragende Produkterfahrung mit einem Serverless-Abrechnungsmodell, das mit einem Klick aktiviert, bedarfsgerecht zugewiesen und mit minimalem Verwaltungsaufwand betrieben werden kann. Diese Flexibilität beim Abrufen von KI-Rechenressourcen in groß angelegten Trainings- und Inferenzszenarien senkt die Nutzungskosten für Kunden erheblich.

Alibaba Cloud hat sich zur öffentlichen Basis für groß angelegte Modelle in China entwickelt. Zahlreiche Unternehmen und Institutionen – darunter Baichuan Intelligent, Zhipu AI, Zero One Infinite, Kunlun Universe, VIVO, die Fudan-Universität und Giant Network – trainieren ihre großen Modelle auf Alibaba Cloud und stellen über die Plattform externe Dienste bereit. So hat beispielsweise Baichuan Intelligent, das im vergangenen Jahr sieben Modelle veröffentlichte, durch die enge Zusammenarbeit mit Alibaba Cloud nicht nur die Trainingsaufgaben für groß angelegte Modelle effizient abgeschlossen, sondern auch die Kosten für die Modellschlussfolgerung effektiv gesenkt.

Nach Ansicht von Forrester sollten Kunden von KI-Infrastrukturlösungen nach Anbietern suchen, die die Leistung zentraler KI-Workloads maximieren, eine Verwaltungsebene zur Kostenoptimierung und Komplexitätsbewältigung bieten und dem KI-Engagement des Unternehmens gerecht werden. Alibaba eignet sich gut für bestehende Alibaba-Kunden sowie für Neukunden, die KI-Workloads in Cloud-Größenordnung in China betreiben müssen. Die Referenzkunden von Alibaba schätzen insbesondere die Fähigkeit, die KI-Infrastruktur für die Bewältigung großer KI-Workloads zu skalieren, sowie die breite Palette weiterer Dienste für die Bereitstellung von KI-Anwendungen.