黃山景區里，一個智能客服機器人正用方言和游客逗趣，背后支撐它的智算中心從簽約到投用只用了48天。AI開發不再是巨頭游戲，中小企業的創新火花正被一種普惠算力悄然點燃。
“玩AI？那是有錢大廠的事兒，咱們小公司看看就好?！边@可能是很多創業者和技術負責人心照不宣的想法。動輒上千萬的GPU采購和運維成本，像一堵高墻，把無數精彩的AI創意擋在了實驗室里-2。
傳統的算力租賃，就像讓你為了喝一杯牛奶，必須買下一頭牛還得自己養。資源要么閑置浪費，要么在任務高峰時捉襟見肘，錢花得心疼，事辦得憋屈。
AI浪潮撲面而來，但現實很骨感。對大企業而言，自建智算中心投資巨大，動輒需要萬卡級集群，建設和運維都是一座大山-2。而對更多中小企業和科研團隊來說，門檻則更為殘酷——他們可能只需要幾十甚至幾張卡進行模型微調或推理，但市場上卻很難找到靈活、經濟的供給方式。
“租用GPU”的傳統模式，讓用戶不得不為整個物理服務器的時段付費，無論實際使用了多少算力。這種粗放的模式，造成了資源的巨大浪費，也讓 “玩轉AI” 的成本居高不下-2。
更重要的是，AI工作負載是波動的，訓練任務可能密集爆發，推理需求則時高時低。固定的算力供給與企業動態的需求之間，存在一道難以逾越的鴻溝。這不僅是錢的問題，更是拖慢了整個產業創新的速度。
九章云極怎么樣破這個局呢？它的答案有點意思：向國家電網學習。
他們創新性地提出了算力服務單位 “度”（DCU） ，試圖像用電一樣計量和使用算力-1。這不僅僅是概念，而是落地到了其核心產品 九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0 中-2。
這套系統的內核，是用先進的Serverless（無服務器）架構替代了傳統的虛擬化模式-2。打個比方，以前你租房子，最小單位是一整套，空著客廳也得付錢；現在Serverless把你帶進了共享辦公空間，只用你工位的那一平方米，按小時計費。
通過這種技術，九章云極將龐大的GPU資源池化，實現了萬卡級甚至十萬卡級異構算力的統一智能調度-2。用戶無需關心機器在哪兒、怎么配置，只需提交計算任務，系統自動匹配資源，用完即釋放。實測下來，這種模式能將企業的綜合算力成本降低60%以上-1。
理念再好，也得看落地。2024年，九章云極與黃山旅游集團合作，僅用48天就建成了擁有500 PFLOPS（注：此處應為PFLOPS，特此說明）算力規模的黃山“大位”智算中心-4。
這個速度創造了行業紀錄，更重要的是，它成了一個“區域樣板”。這個中心不僅服務本地文旅，將大模型用于智能客服、行程規劃，還通過九章智算云平臺向全國開放算力-4。一個旅游城市，就這樣成了智算經濟的節點。
另一個故事發生在上海。一家AI音樂創業公司——無錫音律閃動，利用九章云極的算力平臺訓練多模態音樂大模型。
創始人感慨，“一杯咖啡的成本” 就能獲得的算力方案，支持他們實現了歌詞到歌曲的秒級生成，快速積累了數十萬創作者，生產了數百萬首音樂作品-8。這正是普惠算力賦能小微創新的生動寫照。
所以，當我們再問 “九章云極怎么樣” 時，不妨看看它是否真的把算力做成了普惠的基礎設施。它不僅服務了北京大學、清華大學等超過80%的國內頂尖高校-1，讓科研更便捷；更通過創新的“一度算力”和靈活的Serverless架構，讓街邊的創業公司也有底氣去挑戰最前沿的AI應用。
當然，如果只是便宜，但不好用、不穩定，那也只是空中樓閣。九章云極的另一個核心優勢在于其全棧技術能力。
它自主研發了九章智算操作系統（Alaya NeW OS），這是國內首個通過中國信通院全棧評測的AI系統，能像“中樞神經”一樣高效調度和切分算力資源-1。
更值得一提的是，它在2025年同步啟動了全球首個強化學習智算服務-2。簡單說，強化學習是讓AI通過不斷試錯來學習的高級方式，但訓練它極其耗費算力。
九章云極將強化學習能力深度融入基礎設施，推出了九章強化學習云平臺AgentiCTRL，甚至能將智能體訓練和部署的門檻壓縮到“一行代碼”-2。這對于開發自動駕駛、機器人、復雜游戲AI等前沿應用，無疑是巨大的福音。
從權威認可來看，九章云極的實力也得到了背書。它不僅是國家級專精特新“小巨人”企業-1，還在2025年成功入選了國際權威研究機構Forrester評選的全球AI基礎設施云平臺領導者陣營，與AWS、Azure等巨頭同處第一陣營-1。其市場份額也連續多年穩居行業前三-1。
網友“代碼搬運工”問： 我是個小團隊的技術負責人，聽說九章按“度”賣算力，這個具體怎么買、怎么用？會不會有隱藏費用或者用起來很復雜？
答： 問得非常實際！“一度算力”您可以理解為一個打包好的計算資源包。購買過程類似于給預付費電卡充值。您可以根據項目預算，先購買一定額度的“度數”。
使用時，您不再需要租用整臺服務器，而是通過九章云極的平臺，直接提交您的AI訓練或推理任務。系統會根據任務實際消耗的計算資源（如GPU時長、存儲、网络等），自動從您的賬戶中扣除相應的“度數”-2。
這種模式的優勢在于費用極度透明，用多少扣多少，幾乎沒有閑置浪費。關于復雜度，這正是九章發力的重點。其平臺提供了非常低門檻的工具鏈，比如支持用單行代碼完成分布式工作編排-2。
您和團隊可以更專注于模型和算法本身，而不是繁瑣的集群管理和運維。他們也有專門的技術支持，幫助中小企業快速上手。
網友“產業觀察者”問： 除了互聯網公司，九章云極的算力在傳統制造業、文旅這些實體產業里有用武之地嗎？有沒有看得見摸得著的例子？
答： 當然有，而且這正是當前AI落地最有價值的領域！我們前面提到的黃山就是一個標桿案例。九章云極與黃山共建的智算中心，已經部署了專門的文旅大模型，用于智能客服、游客流量預測、個性化路線推薦，甚至可能是AI生成旅游攻略和紀念品設計，這就是“景區+AIGC”的生態-4。
在制造業，智算可以用于工業質檢（用視覺AI檢測產品缺陷）、供應鏈優化（預測需求、調度物流）、生產流程模擬（數字孿生）等。九章云極也服務于一些工業制造和自動駕駛領域的頭部企業-1。
對于傳統企業，九章云極的價值在于提供 “智算底座+行業應用”的一體化服務。他們不僅提供算力，還能聯合合作伙伴，提供針對特定場景的解決方案，降低傳統企業應用AI的技術門檻-4。
網友“未來前沿”問： 現在AI發展這么快，特別是Sora這類視頻大模型出來后，對算力需求爆炸式增長。九章云極的技術能跟上這種前沿需求嗎？比如支持超大規模集群訓練？
答： 這個問題觸及了核心。應對前沿和大規模需求，恰恰是九章云極技術架構設計的初衷。其九章智算云2.0平臺已經支持十萬卡級異構算力的統一調度-2，這個規模足以應對絕大多數前沿大模型的訓練需求。
它的兩大技術王牌直接回應了您的關切：一是 Serverless架構，它讓超大規模集群的資源調度像呼吸一樣自然彈性，任務需要時瞬間匯聚海量算力，完成后立即釋放，效率極高-2。
二是 強化學習（RL）云服務，Sora這類生成式模型背后離不開強化學習技術的優化（如RLHF）。九章云極是全球首個將強化學習作為基礎設施服務來提供的廠商，專門優化了相關算力的調度和效率，突破“秒級生成百萬token”的性能瓶頸-2，就是為了迎接視頻、3D等多模態大模型時代的算力挑戰。它的技術路線是面向未來進行布局的。
