九章云極智算云：以普惠算力重塑高校AI科研生態(tài)

近日，九章云極在全球知名開發(fā)者社區(qū)Reddit引發(fā)熱議，與Lambda同被評(píng)為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)最佳云平臺(tái)”，提供了一個(gè)“可擴(kuò)展、高性價(jià)比”的專業(yè)云平臺(tái)，精準(zhǔn)匹配高校AI科研開發(fā)者的剛需。

（九章云極智算云被Reddit開發(fā)者評(píng)價(jià)為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)最佳云平臺(tái)”）

依托技術(shù)工具與算力服務(wù)的協(xié)同優(yōu)勢(shì)，九章云極面向高校科研場(chǎng)景推出的全流程方案DataCanvas for Researchers迅速崛起。該方案直擊高�？蒲袌F(tuán)隊(duì)“預(yù)算有限但算力需求迫切”的核心痛點(diǎn)，通過高效的算力管理與調(diào)度能力，幫助科研人員聚焦核心研發(fā)任務(wù)，使其快速成為中國高�？蒲虚_發(fā)者群體的核心選擇。

（DataCanvas for AI Researchers支持如訓(xùn)練模型、RL負(fù)載等多方式使用AI算力）

DataCanvas for Researchers破局高校“算力供需失衡”

AI應(yīng)用落地需經(jīng)歷“算法研發(fā)—算力支撐—場(chǎng)景運(yùn)行”三大基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，這一流程在高�？蒲袌�(chǎng)景中被進(jìn)一步復(fù)雜化。各大高校開發(fā)者提出對(duì)價(jià)格、抽象層次、微調(diào)、可擴(kuò)展、數(shù)據(jù)、反饋速度、提供支持、可靠性…..等具體而分散的直觀挑戰(zhàn)。

Forrester針對(duì)中國AI科研需求的調(diào)研數(shù)據(jù)則精準(zhǔn)揭示了高校算力困境：51%的科研團(tuán)隊(duì)反饋“基礎(chǔ)模型微調(diào)與適配支持不足”，44%受限于“預(yù)算與財(cái)政資源短缺”，41%面臨“GPU利用率低、AI工作負(fù)載管理低效”的難題，三大核心障礙共同構(gòu)成高校AI科研的算力使用瓶頸。

這種瓶頸本質(zhì)上是“供需結(jié)構(gòu)性失衡”的體現(xiàn)。從需求側(cè)看，F(xiàn)orrester數(shù)據(jù)顯示，高�？蒲兴懔π枨笳颊�體市場(chǎng)的24%。中國995所高校已開設(shè)計(jì)算機(jī)科學(xué)（CS）相關(guān)專業(yè)，STEM領(lǐng)域年畢業(yè)生規(guī)模突破500萬人，人工智能、生命科學(xué)、材料模擬等前沿學(xué)科對(duì)高性能算力需求極為迫切。但不同專業(yè)的技術(shù)路徑、研究偏好差異顯著，導(dǎo)致科研團(tuán)隊(duì)在算力采購時(shí)需耗費(fèi)大量精力匹配供給平臺(tái)，缺乏統(tǒng)一高效的算力供給標(biāo)準(zhǔn)。

從供給側(cè)看，高校多依賴“團(tuán)隊(duì)自主解決”或“校企共建”模式，難以滿足規(guī)模化、個(gè)性化的科研算力需求。中國數(shù)百萬高校AI科研群體一直缺乏可負(fù)擔(dān)、可擴(kuò)展的專用算力平臺(tái)，市場(chǎng)長期缺失主流第三方獨(dú)立科研算力平臺(tái)。

Forrester報(bào)告指出，隨著算力普惠時(shí)代的到來，技術(shù)普惠率不足引發(fā)的行業(yè)摩擦正逐步瓦解。2025年6月，九章云極推出行業(yè)首個(gè)專為高�？蒲薪绱蛟斓牡谌�方云方案DataCanvas for Researchers，以“可負(fù)擔(dān)的算力”為核心目標(biāo)，兼顧高彈性與高性能計(jì)算需求，從根本上破解供需失衡難題。

DataCanvas for Researchers核心競(jìng)爭力源于全棧技術(shù)優(yōu)化：

 基礎(chǔ)設(shè)施抽象化：實(shí)現(xiàn)算力資源與研發(fā)任務(wù)的解耦，科研人員可專注模型開發(fā)，平臺(tái)自動(dòng)完成作業(yè)調(diào)度、資源分配與負(fù)載管理，降低運(yùn)維成本；

成本優(yōu)勢(shì)量化落地：Uptime Institute數(shù)據(jù)驗(yàn)證，九章智算云的AI算力調(diào)用成本較行業(yè)均值降低60%，顯著緩解高校預(yù)算壓力；

彈性擴(kuò)展高效化：持幾分鐘內(nèi)完成從數(shù)卡到數(shù)千卡的算力擴(kuò)容，無需運(yùn)行時(shí)限制與過度配置，為科研項(xiàng)目搶占時(shí)間先機(jī)；

開發(fā)流程標(biāo)準(zhǔn)化：提供預(yù)配置模板實(shí)現(xiàn)秒級(jí)啟動(dòng)訓(xùn)練環(huán)境，全流程自動(dòng)版本控制保障實(shí)驗(yàn)可重現(xiàn)性，滿足LLM訓(xùn)練所需的低延遲與高性能要求；

協(xié)作體系可視化：內(nèi)置團(tuán)隊(duì)協(xié)作與算力使用監(jiān)控工具，通過可視化界面提升開發(fā)協(xié)同效率。

這一方案的背后，是九章云極“可擴(kuò)展、可負(fù)擔(dān)”的長期算力戰(zhàn)略落地。從最初為AI研究人員提供基礎(chǔ)GPU資源，到推出滿足AI開發(fā)及應(yīng)用全場(chǎng)景的智算關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施Alaya NeW Cloud，再到面向高�？蒲袌�(chǎng)景的超高性價(jià)比、高性能、低門檻GPU算力服務(wù)平臺(tái)AladdinEdu、智能體開發(fā)平臺(tái)新啟業(yè)，九章云極構(gòu)建了全鏈路工具矩陣，系統(tǒng)性降低了高�？蒲姓呤褂酶咝阅苡�(jì)算資源的門檻，支持模型訓(xùn)練、數(shù)值模擬、RL工作負(fù)載等多元科研場(chǎng)景。

DataCanvas for Researchers在高校廣泛落地

技術(shù)價(jià)值已轉(zhuǎn)化為明確的市場(chǎng)認(rèn)可，九章云極的科研算力服務(wù)已實(shí)現(xiàn)從頂尖高校到地方院校的全域覆蓋。當(dāng)前，高校算力采購需求呈現(xiàn)“規(guī)�；�、尖端化”趨勢(shì)——多所高�？蒲性核�發(fā)布千萬元級(jí)甚至上億元的算力采購需求，這一現(xiàn)象既印證了高校對(duì)九章云極第三方獨(dú)立智算云提供商身份的認(rèn)可和信賴，也凸顯其算力服務(wù)在性能、穩(wěn)定性上已完全滿足科研與教學(xué)需求。

截至2025年12月，九章云極DataCanvas for Researchers方案平臺(tái)已覆蓋全國多數(shù)“雙一流”高校的AI研究團(tuán)隊(duì)，QS前100高校合作占比超80%，其服務(wù)在周期人工智能模型開發(fā)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與部署、高性能計(jì)算任務(wù)、3D渲染與仿真四大高效研究領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)全域突破。

在具體科研實(shí)踐中，技術(shù)價(jià)值得到深度驗(yàn)證：中國人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院趙鑫教授團(tuán)隊(duì)基于Aladdin平臺(tái)與LLaMA Factory框架，完成強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架優(yōu)化、增強(qiáng)檢索等前沿研究，相關(guān)論文接連被ACL、EMNLP等國際頂刊收錄。

北京航空航天大學(xué)人工智能團(tuán)隊(duì)依托該技術(shù)體系，成功構(gòu)建VLA（視覺-語言-動(dòng)作）場(chǎng)景自動(dòng)駕駛輔助器——該系統(tǒng)可通過自然語言觸發(fā)功能，結(jié)合車輛交通圖像生成精準(zhǔn)結(jié)果，經(jīng)微調(diào)的模型較原生模型信息提取準(zhǔn)確率顯著提升，其單機(jī)多卡架構(gòu)通過NCCL優(yōu)化多卡通信、動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡，大幅降低分布式訓(xùn)練調(diào)參成本，成為多模態(tài)深度學(xué)習(xí)任務(wù)的高效解決方案。

北京大學(xué)AI研究團(tuán)隊(duì)反饋稱："Aladdin插件集成簡便，支持按需啟停的彈性使用模式，有效避免了算力資源的閑置浪費(fèi)。多樣化的啟動(dòng)方案和靈活的計(jì)費(fèi)方式不僅能夠適應(yīng)不同研究場(chǎng)景的需求，且具有超高性價(jià)比。"

復(fù)旦大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)稱："DC100的效率真的很高！模型訓(xùn)練效率能夠提升3-4倍，整體工作效率提高大約10倍。"

隨著DataCanvas for Researchers逐步成為高校科研的基礎(chǔ)設(shè)施，科研組織的AI創(chuàng)新正加速向“平臺(tái)化”轉(zhuǎn)型。九章云極通過全棧技術(shù)能力與普惠算力戰(zhàn)略，不僅解決了高校科研的算力痛點(diǎn)，更構(gòu)建了“工具-算力-服務(wù)”一體化生態(tài)，為高校研究團(tuán)隊(duì)開展高水平科研活動(dòng)提供堅(jiān)實(shí)支撐，推動(dòng)中國高校AI科研實(shí)力實(shí)現(xiàn)跨越式提升。