Agent时代的云计算（885362），正在被重新定义。
在5月20日阿里云峰会上，阿里云发布在AI与Agent原生云方向的技术架构演进与产品布局，以“Agentic Cloud"为战略，构建AI Native Cloud与Agent Native Cloud双层架构。
AI正在经历从“模型即产品”向“Agent即应用”的范式跃迁。模型需要更强的训练和推理基础设施来高效生产Token，而智能体则需要全新的云原生环境来承载其短生命周期（883436）、突发负载、动态的环境依赖等独特特征。
基于这一判断，阿里云将云计算（885362）基础设施划分为两大层面：AI Native Cloud聚焦于支持模型训练与Token生产，Agent Native Cloud则面向海量Agent应用的承载与运行，二者协同构成智能体时代的完整技术栈。
AI Native Cloud
支持模型训练与Token Plan
在AI Native Cloud层面，阿里云围绕“让模型更强、更快、更省”的目标，在训练和推理两个方向实现了系统性突破。
训练侧
模型训练更加看重算力集群的性能、扩展性与稳定性。智能计算灵骏已支持单集群双层十万卡规模，万卡线性扩展率超过96%；自研ChunkFlow框架训练性能提升453%，故障发现率超过98%。同时，阿里云推出Agentic RLVR训练框架，系统化构建Agent的任务理解与场景适配能力。
推理侧
阿里云从网络、KVCache、算力、调度四个维度协同优化。KVCache命中率达到90%以上，相较开源框架TTFT下降30%，TPS提升40%，并构建了从显存到系统内存、本地SSD再到高速远程存储的全局可寻址KVCache Store，实现多级存储与池化。
算力方面，真武 M890、真武 810E 及其他国产AI芯片，将通过智能计算灵骏提供服务，基于多地域的集群扩展能力，实现大规模异构推理。通过阿里云协同优化，GPU利用率从34%提升至48%。调度方面，推理引擎TTFT降低20.3%，TPS提升71%。
Agent Native Cloud
构成智能体时代的完整技术栈
在Agent Native Cloud层面，阿里云首次系统性定义了Agent Infrastructure的完整能力框架。当Agent成为主体负载，其短生命周期（883436）、无规律突发负载、动态环境依赖、任务级安全管控、大规模动态编排、复杂数据模态等六大特征对基础设施提出了全新挑战。阿里云以六大核心能力予以应对。
运行时层面
阿里云推出 FC/ACS Agent Sandbox，FC Sandbox支持百万并发，10万/min创建，1ms浅休眠/1s深休眠唤醒，5000并发(3GB异构镜像)无池化预热冷启动<1s；ACS Agent Sandbox 兼容 K8s 生态，企业可零改造复用现有基础设施，秒级沙箱启动，已大规模支撑 Agent RL 与 Serving 生产落地。
存储侧，EBS升级实现极速启动，云盘创建挂载耗时降90%，密度翻倍，快照预热加速镜像加载；每个Agent用独立云盘持久化，支持快照深休眠，成本降90%；在安全隔离上，独立云盘权限、容量、性能完全隔离，均支持加密。同时，Agent原生操作系统ANOLISA让帮助Token压缩节省30%消耗，并发会话数提升200%+，以内核级安全保障Skill完整性与访问隔离。
编排与治理层面
阿里云推出AgentTeams多Agent治理与协作平台，基于Leader-Worker架构实现多人多Agent协作；RocketMQ for AI以百万级LiteTopic构建Agent通信底座；构建Agent全生命周期（883436）治理链路AgentLoop，覆盖开发到进化全阶段，Agentic Judge以实验替代人工抽检，驱动智能体越用越聪明。
安全层面
阿里云推出Agent安全中心，统一管理Agent暴露面、身份和运行时安全，Agent ID Guard实现身份统一认证与细粒度权限管控，AI安全护栏2.0提供输入输出检测与防护以及实时动态行为监控。
记忆层面
阿里云PolarDB与RDS以本体论为基础，为AI Agents构建了数据语义层，支持自动本体建模、Agent分析Skill等，使Agent执行准确性提升65%，分析效率提升42%。此外，基于Tair的分层记忆架构统一管理短期、长期和知识记忆，语义缓存使成本降低81.5%、延迟降低80%。
数据平面层面
对象存储OSS正式推出Table Bucket（表格桶），形成了对象、向量、表格完整产品家族，为模型和Agent提供多源异构的数据底座，覆盖结构化、半结构化、非结构化和实时流数据的全生命周期（883436）管理。
阿里云发布Skills门户
与此同时，阿里云推动云产品控制面从面向人、面向程序向面向Agent的系统性升级，推出云Skills门户，通过Skills化、MCP化、CLI化三条路径实现标准化工（850102）具调用。目前阿里云已覆盖2万余个API，为300余款产品提供Skills全生命周期（883436）管理，并在skills.aliyun.com开源官方Skills。
阿里云核心产品全面推进
Agent化升级以及轻量化改造
在此基础上，阿里云在计算、存储、数据、安全、运维等核心产品线全面推进Agent化升级以及轻量化改造，OSS Agent实现多模态数据智能检索，准召率超过87%；瑶池数据库Agent已服务超过6000家企业；DataWorks Agent将ETL开发从数十小时降至分钟级；Agentic SOC实现安全运营自动驾驶，年均释放数百人天运营成本；STAROps全域智能运维平台将运维模式从被动响应推向主动自治，智能诊断3分钟定位根因并给出处置建议。
如果说AI Native Cloud是对算力底座的升级，那么Agent Native Cloud则是对云产品形态的一次根本性重塑。
通过AI Native Cloud持续提升模型能力与Token生产效率，通过Agent Native Cloud为海量智能体提供安全、弹性、可治理的运行环境，通过Agentic Products让每个云产品都具备被Agent调用的能力，阿里云正在构建一个从模型到Agent、从基础设施到应用生态的完整闭环，为智能体时代的大规模落地奠定坚实基础。
