（九章云极智算云被Reddit开发者评价为“强化学习最佳云平台”）
依托技术工具与算力服务的协同优势，九章云极面向高校科研场景推出的全流程方案DataCanvas for Researchers迅速崛起。该方案直击高校科研团队“预算有限但算力需求迫切”的核心痛点，通过高效的算力管理与调度能力，帮助科研人员聚焦核心研发任务，使其快速成为中国高校科研开发者群体的核心选择。
（DataCanvas for AI Researchers支持如训练模型、RL负载等多方式使用AI算力）
DataCanvas for Researchers破局高校“算力供需失衡”
AI应用落地需经历“算法研发—算力支撑—场景运行”三大基础环节，这一流程在高校科研场景中被进一步复杂化。各大高校开发者提出对价格、抽象层次、微调、可扩展、数据、反馈速度、提供支持、可靠性…..等具体而分散的直观挑战。
Forrester针对中国AI科研需求的调研数据则精准揭示了高校算力困境：51%的科研团队反馈“基础模型微调与适配支持不足”，44%受限于“预算与财政资源短缺”，41%面临“GPU利用率低、AI工作负载管理低效”的难题，三大核心障碍共同构成高校AI科研的算力使用瓶颈。
这种瓶颈本质上是“供需结构性失衡”的体现。从需求侧看，Forrester数据显示，高校科研算力需求占整体市场的24%。中国995所高校已开设计算机科学（CS）相关专业，STEM领域年毕业生规模突破500万人，人工智能、生命科学、材料模拟等前沿学科对高性能算力需求极为迫切。但不同专业的技术路径、研究偏好差异显著，导致科研团队在算力采购时需耗费大量精力匹配供给平台，缺乏统一高效的算力供给标准。
从供给侧看，高校多依赖“团队自主解决”或“校企共建”模式，难以满足规模化、个性化的科研算力需求。中国数百万高校AI科研群体一直缺乏可负担、可扩展的专用算力平台，市场长期缺失主流第三方独立科研算力平台。
Forrester报告指出，随着算力普惠时代的到来，技术普惠率不足引发的行业摩擦正逐步瓦解。2025年6月，九章云极推出行业首个专为高校科研界打造的第三方云方案DataCanvas for Researchers，以“可负担的算力”为核心目标，兼顾高弹性与高性能计算需求，从根本上破解供需失衡难题。
DataCanvas for Researchers核心竞争力源于全栈技术优化：
-基础设施抽象化：实现算力资源与研发任务的解耦，科研人员可专注模型开发，平台自动完成作业调度、资源分配与负载管理，降低运维成本；
-成本优势量化落地：Uptime Institute数据验证，九章智算云的AI算力调用成本较行业均值降低60%，显著缓解高校预算压力；
-弹性扩展高效化：持几分钟内完成从数卡到数千卡的算力扩容，无需运行时限制与过度配置，为科研项目抢占时间先机；
-开发流程标准化：提供预配置模板实现秒级启动训练环境，全流程自动版本控制保障实验可重现性，满足LLM训练所需的低延迟与高性能要求；
-协作体系可视化：内置团队协作与算力使用监控工具，通过可视化界面提升开发协同效率。
这一方案的背后，是九章云极“可扩展、可负担”的长期算力战略落地。从最初为AI研究人员提供基础GPU资源，到推出满足AI开发及应用全场景的智算关键基础设施Alaya NeW Cloud，再到面向高校科研场景的超高性价比、高性能、低门槛GPU算力服务平台AladdinEdu、智能体开发平台新启业，九章云极构建了全链路工具矩阵，系统性降低了高校科研者使用高性能计算资源的门槛，支持模型训练、数值模拟、RL工作负载等多元科研场景。
DataCanvas for Researchers在高校广泛落地
技术价值已转化为明确的市场认可，九章云极的科研算力服务已实现从顶尖高校到地方院校的全域覆盖。当前，高校算力采购需求呈现“规模化、尖端化”趋势——多所高校科研院所发布千万元级甚至上亿元的算力采购需求，这一现象既印证了高校对九章云极第三方独立智算云提供商身份的认可和信赖，也凸显其算力服务在性能、稳定性上已完全满足科研与教学需求。
截至2025年12月，九章云极DataCanvas for Researchers方案平台已覆盖全国多数“双一流”高校的AI研究团队，QS前100高校合作占比超80%，其服务在周期人工智能模型开发、强化学习模型训练与部署、高性能计算任务、3D渲染与仿真四大高效研究领域实现全域突破。
在具体科研实践中，技术价值得到深度验证：中国人民大学高瓴人工智能学院赵鑫教授团队基于Aladdin平台与LLaMA Factory框架，完成强化学习框架优化、增强检索等前沿研究，相关论文接连被ACL、EMNLP等国际顶刊收录。
北京航空航天大学人工智能团队依托该技术体系，成功构建VLA（视觉-语言-动作）场景自动驾驶辅助器——该系统可通过自然语言触发功能，结合车辆交通图像生成精准结果，经微调的模型较原生模型信息提取准确率显著提升，其单机多卡架构通过NCCL优化多卡通信、动态负载均衡，大幅降低分布式训练调参成本，成为多模态深度学习任务的高效解决方案。
北京大学AI研究团队反馈称："Aladdin插件集成简便，支持按需启停的弹性使用模式，有效避免了算力资源的闲置浪费。多样化的启动方案和灵活的计费方式不仅能够适应不同研究场景的需求，且具有超高性价比。"
复旦大学研究团队称："DC100的效率真的很高！模型训练效率能够提升3-4倍，整体工作效率提高大约10倍。"
随着DataCanvas for Researchers逐步成为高校科研的基础设施，科研组织的AI创新正加速向“平台化”转型。九章云极通过全栈技术能力与普惠算力战略，不仅解决了高校科研的算力痛点，更构建了“工具-算力-服务”一体化生态，为高校研究团队开展高水平科研活动提供坚实支撑，推动中国高校AI科研实力实现跨越式提升。
