12月25日，斯坦福大学公布了最新的DAWNBench深度学习推理榜单，阿里云在图像识别性能和成本方面双双夺冠，打破了亚马逊保持的持续8个月的纪录。这是该榜单首次有中国科技公司登顶。

斯坦福大学的DAWNBench是人工智能领域最权威的比赛之一，要求参赛机构的计算平台能够准确识别并分类50000张图片。测试结果显示，阿里云在图片识别速度上超越了亚马逊2.36倍，比谷歌快5.28倍。

阿里云在人工智能推理方面的突破主要得益于其强大的计算能力。在此次比赛中，阿里云计算平台的一个重要进展是开发了一种加速框架，专门用于图像识别任务。这种框架可以将深度学习推理模型从32位压缩到8位，使得计算资源减少了四倍，从而大幅提高了处理速度。目前，阿里云的计算平台每秒可以执行大约1000万亿次深度学习操作。

六年前，谷歌大脑通过深度学习技术首次在视频中识别出猫，这被视为人工智能新时代的开端。然而，现在阿里云ET大脑不仅能够以极高的速度对大量图片进行分类，还能够在各类图片中快速识别出更细致的子类别。例如，除了能识别出猫，阿里云ET大脑还能迅速分辨出不同种类的猫。目前，阿里云ET大脑已经能够识别全球45万种花卉和1万种鸟类等。

目前，阿里云的高性能计算能力已经在图像识别、语音识别和内容推荐等多种人工智能应用场景中得到了广泛应用。例如，淘宝和天猫上的“拍立淘”服务每天为超过2000万用户提供基于图片的商品搜索服务。

阿里云弹性计算负责人余锋指出：“随着人工智能和其他计算场景的日益普及，计算芯片将更加专业化，计算能力的显著提升将成为业务创新的重要基础。”