阿里云这个Aegaeon系统，最近上了SOSP 2025，直接把GPU用量砍掉82%，这事在圈内其实比表面看起来更值得盘一盘。
先说结果——从1192张H20 GPU干到213张，省了八成多。这不是小打小闹的优化，而是结构性重构带来的质变。背景也很清楚：大模型上线后，真正扛流量的就那么几个头部模型，比如Qwen，大部分长尾模型请求量极少，但每个都得占着一张或多张卡待命。数据摆在这儿：17.7%的算力只服务了1.35%的请求，这属于典型的资源错配。
问题出在哪？传统模式是“一个模型绑一张GPU”，哪怕它闲着也得占着资源，显存锁死、算力空转。这种静态分配方式在AI服务规模化之后，成本根本压不住。尤其对云厂商来说，客户越多、模型越杂，浪费越严重。
那它的解法是什么？Aegaeon搞的是GPU资源池化，核心叫token级调度。什么意思？不是按模型切时间片，而是在生成每一个token之后，动态判断要不要切换模型。这就相当于把GPU变成一个高速流水线，多个模型穿插执行，谁有请求就处理一把，处理完立刻腾地方。
关键难点在于切换开销。模型来回切，显存怎么管？KV缓存怎么同步？组件能不能复用？如果每次切换都要几百毫秒，那延迟直接爆表。但资料显示，Aegaeon通过全栈优化——包括显存精细化管理、组件复用和KV缓存同步机制——把模型切换开销压低了97%，做到亚秒级响应。这才是技术硬核的地方。
结果也很实在：单张GPU能同时服务最多7个不同模型，有效量提升1.5到9倍，请求处理能力翻了一倍都不止。现在这套系统已经用在阿里云百炼平台，说明不是实验室项目，是真正在生产环境跑的。
这么看下来，未来竞争不在谁买得多，而在谁用得省。英伟达的卡再贵，终究是固定成本；但你怎么调度、怎么池化、怎么让每一张卡都接近满载运行，这才是软件层能打出的差异化。
目前全球都在往这个方向走，系统软件和AI大模型的融合成了新趋势。这次入选SOSP，说明阿里云在底层架构上的投入开始出成果。至于下一步，肯定是把这套能力产品化，对外输出给更多企业客户，帮他们降本。
但具体打法还没看到细节——比如是否开放API、如何计费、兼容哪些框架，这块信息还是缺失的。不过可以肯定的是，算力利用率这场仗，才刚刚开始。
