Introduction:

Gartner® veröffentlichte kürzlich den Magic Quadrant™ for Cloud AI Infrastructure – den ersten Magic-Quadrant-Bericht von Gartner im Bereich KI-Infrastruktur. Alibaba Cloud wurde als „Leader“ eingestuft.

Cloud-KI-Infrastruktur bezeichnet Cloud-Services, die speziell für KI-Workloads optimiert sind. Dazu zählen KI-beschleunigte Rechencluster, Hochleistungsspeicher, Datenverarbeitung und -aufbereitung, die Integration von KI-/ML-Bibliotheken, Plattformen für das Modelltraining, Inferenz-Engines, Modell-API-Services sowie Tools für Betrieb und Governance.

Alibaba Cloud bietet ein umfassendes Portfolio an Cloud-KI-Infrastrukturservices, darunter native Hochleistungsinfrastruktur, professionelle Entwicklungsplattformen und vortrainierte Foundation Models. PAI-Lingjun ist eine professionelle Computing-Plattform, die speziell für groß angelegte Trainings- und Inferenzworkloads konzipiert wurde. Die Plattform basiert auf einer heterogenen Computing-Infrastruktur und wurde anhand der anspruchsvollen KI-Workloads der Alibaba Group validiert. Organisationen mit anspruchsvollen KI-Anwendungen profitieren von hoher Effizienz und geringer Latenz. Damit erfüllt die Plattform zentrale Anforderungen an skalierbares Modelltraining und schnelle Inferenz.

Intelligent Computing Lingjun ist der KI-Rechendienst von Alibaba Cloud für die Public Cloud und wurde durchgängig auf einer Architektur mit mehrstufigen Affinitätsclustern aufgebaut. Als einheitliche Computing-Grundlage für die KI-Services von Alibaba Cloud bietet der Service eine sofort einsatzbereite Innovationsplattform für Szenarien wie große KI-Modelle, autonomes Fahren, Embodied Intelligence und AI for Science. Lingjun ermöglicht die Vernetzung von bis zu 130.000 GPUs innerhalb eines einzelnen Clusters und lässt sich auf eine Größenordnung von einer Million GPUs skalieren. Es nutzt eine Hochleistungsnetzwerkarchitektur (HPN) und ist mit gängigen Deep-Learning-Frameworks kompatibel. Durch Strategien zur Aufgabenparallelisierung und in Cloud-Produkte integrierte Self-Healing-Architekturen erreicht Lingjun eine Fehlererkennungsrate von über 98 % und Wiederherstellungszeiten im Minutenbereich. Beim Training von Qwen-MoE-Großmodellen mit Parametern im Billionenbereich liegt der Anteil der effektiven Trainingszeit bei über 99 %. Im vergangenen Jahr wurden Lingjun-Cluster in mehreren Regionen außerhalb Festlandchinas in Betrieb genommen. Sie unterstützen mehr als 50 % der führenden chinesischen Unternehmen im Bereich Foundation Models sowie 80 % der chinesischen Technologieunternehmen.

Quelle: Gartner, Magic Quadrant for Cloud AI Infrastructure, 6. Juli 2026

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