AI原生智算云平台行业趋势 - 全球知名调研机构Forrester预测2025年全球企业将积极拥抱AI原生智算云平台[1] - AI原生智算云平台是以AI为设计初衷、以公有云为载体的平台化人工智能基础设施，通过一体化能力实现人工智能应用全生命周期性能最大化[3] - 该平台在价格上比通算云服务更具经济性，并在计算机视觉、科学计算、工业机器人等领域展现出强大支撑作用[3] - Forrester指出AI原生智算云需具备三大底层能力：构建AI自动化负载、赋能AI自动化运维、推动AI应用开发[3] 九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0技术突破 - 九章云极发布新一代全栈智能计算云平台九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0，同步启动全球首个强化学习智算服务[6] - 平台基于Serverless技术架构并与强化学习技术深度融合，突破"秒级生成百万级token"的性能瓶颈[6] - 实测数据显示平台可实现万卡级至十万卡级规模的异构算力统一调度，针对MoE模型架构推理优化效率提升数倍[6] - 平台创新性提供高度融合的智能计算基础设施与低门槛工具链，用户通过单行代码操作即可完成分布式工作负载编排[6] - 独创"一度算力"按度计量体系，显著降低用户使用门槛[6] 九章强化学习云平台AgentiCTRL性能表现 - 九章云极上线全球首个工业级强化学习AI新云平台九章强化学习云平台AgentiCTRL[13] - 该平台将AI智能体训推门槛压缩至一行代码，端到端训练效率提升500%，综合成本下降60%[15] - 平台成为全球首个支持万卡级异构算力调度的强化学习基础设施，支持开发者通过单行API调用平台内DeepSeek、Qwen等国际主流模型[15] - 针对智能体后训练市场需求，AgentiCTRL发布业内首个训练流程智能体Alaya-UI，实现一行代码启动强化学习训练任务[15] 九章云极生态建设与投资 - 九章云极宣布建立"AI-STAR企业生态联盟"，推出开放的九章智算云Alaya NeW Cloud服务市场[7] - 公司与赛富投资基金等多家产业机构联合设立"AI-STAR智算生态基金"，首期投入1.8亿元[7] - 未来三年公司将在AI高端算力、模型、低门槛工具链等领域以"开放服务市场+生态基金投资"模式赋能生态伙伴[9] - 九章智算云Alaya NeW Cloud推出的开放市场提供丰富且支持开源的AI工具链及算力自选服务，全面覆盖通用及细分领域的AI工作负载需求[9] 行业市场数据与前景 - 全球AI基础设施支出在2024年上半年同比激增97%至474亿美元，其中72%的AI服务器收入源于云端服务[12] - 行业认为AI云模式将有力推动算力普惠，智算云产业处于价值爆发初期阶段，布局智算云核心赛道有望在2030年前获超常规增长回报[10][12] - 计算模式正产生从移动互联网的"带宽式应用"到AI"计算密集型应用"的结构性变革，亟需新型云架构支撑[4] - 公司认为未来3-5年内，AI智算云将通过技术创新突破"算力成本与效率"瓶颈，实现算力资源的普惠化应用[6] 九章云极AIDC技术创新 - Alaya NeW Cloud 2.0底层智算操作系统通过统一调度聚合全域离散异构算力资源，实现跨域异构算力的智能感知、实时发现、按需调度[16] - 九章智算操作系统依托自研的云管理平台DingoStack与自研并开源的分布式存储系统DingoFS，重构GPU Cloud算力底座[18] - 系统支持Serverless等多种形态的算力供给模式，突破万卡异构算力的统一调度能力，支持用户按"一度算力"灵活购买使用算力资源[18] - 九章智算操作系统是国内首个通过中国信通院在算力调度、模型训练、模型推理、数据处理四大领域认证的全栈优化的AI系统[18]

平台发布与核心性能 - 公司于6月16日正式发布新一代全栈智能计算云平台九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0，并同步启动全球首个强化学习智算服务 [1] - 平台基于Serverless技术架构与强化学习技术深度融合，成功突破“秒级生成百万token级”的性能瓶颈 [1] - 平台专注于计算密集型应用，提供高度融合的智能计算基础设施与低门槛工具链 [1] 技术架构与性能突破 - 平台采用Serverless技术架构替代传统虚拟化模式，构建统一、高效、弹性可扩展的底座，实现算力资源最大化复用 [2] - 实测数据显示，平台可实现万卡级至十万卡级规模的异构算力统一调度，针对MoE模型架构，推理优化效率提升数倍 [1] - 平台支持用户通过单行代码操作即可完成分布式工作负载编排 [1] 工具链与开发效率 - 平台发布一系列低门槛智算工具链，覆盖大模型从预训练、精调直至适配与应用开发的ModelOps全生命周期 [3] - 同期发布的九章强化学习云平台AgentiCTRL，将强化学习能力深度融入基础设施，将AI智能体训推门槛压缩至一行代码 [3] - 与传统强化学习方案相比，AgentiCTRL平台端到端训练效率提升500%，综合成本下降60% [3] 商业模式与成本优势 - 平台推出独创的“按实际资源消耗精准计量计费”的创新计价模型，显著降低用户使用成本与应用门槛 [1] - 通过Serverless架构将GPU资源池化，使千卡级训练任务与十卡级微调需求共享同一资源池，使用成本较传统方案直降45% [4] - 平台推出按需计费的“一度算力”计量标准，以“按量计费”模式重塑算力消费形态 [4] 全球化布局与生态战略 - 公司加快全球化算力网络布局，通过规模化AIDC节点建设构建覆盖全球的算力供给网络，国内以北京、山东、安徽、云南等为核心节点 [4] - 公司积极拓展海外市场，构建支持海量并发的全球智算服务体系，为全球用户提供就近使用的高性能智算服务 [4] - 公司将开放生态建设作为长期战略，与各行业龙头企业展开深度合作，推动智能化应用在不同领域的规模化落地 [5]