在全球加速迈向人工智能时代的背景下，算力已成为科学模拟预测、大数据分析、深度学习等各类前沿技术发展的核心驱动力，我国更是明确强调了“算力即国力”的战略定位。如何持续降低算力使用门槛，让算力资源如同水、电、燃气一样，成为标准化的普惠 AI 资源，成为全行业关注的热点话题。
本期模速校友会特别邀请到了九章云极DataCanvas（以下简称九章云极）AI首席科学家缪旭博士，与我们共同探讨人工智能基础设施的构建、算力普惠化的关键路径以及智算产业未来的发展趋势。
九章云极AI首席科学家缪旭博士在人工智能领域拥有20余年研究与管理经验。他专注于可推理可解释的人工智能、大模型、大规模实时机器学习及知识图谱等前沿技术的应用落地，曾任职于微软研究院和LinkedIn，并创办多家高科技公司（Astound.ai、Reasoned.ai、BelugaIntelligence等）。缪博士在顶级期刊会议发表多篇论文，获得10余项美国发明专利，并于2023年入选国家启明计划。
左一主持人白双、右一九章云极缪旭
破解算力成本困局，助力算力资源“水电化”供给
节目伊始，缪旭博士深入剖析了算力成本高企的三大根本原因——技术、生态与需求。
在技术底层，硬件供给结构性失衡，通用算力芯片依赖单一供应商导致产能受限与议价失衡，专用芯片因研发周期长、适配成本高难以规模化替代。同时，算力利用率低，企业自建集群受负载波动影响半空置，云端算力因隔离与调度延迟实际利用率不足30%，造成硬件投资浪费。
从生态上看，软件栈与硬件协同效率低下进一步放大成本，现有 AI 框架多针对通用硬件设计，缺乏对异构算力的深度优化，导致“软件跑不满硬件性能”成为普遍现象，且模型训练中因企业缺乏算力画像与任务优先级调度能力，大量算力被无效试错消耗，推高试错成本。
最后需求端AI规模化带来指数级算力需求，但成本分摊机制尚未成熟，大模型训练耗费巨大，小样本场景算力碎片化难以摊薄成本。再加上数据中心能源与运维成本攀升，进一步推高了算力门槛。
针对这些问题，九章云极提出“硬创新+软优化+生态协同”的系统化方案：通过自研硬件抽象层实现异构算力统一调度，提升硬件复用率40%以上；研发模型压缩工具和自动混合精度框架，降低算力需求50%-70%；构建智算网络，利用AI负载预测将云算力利用率提升至75%；推出普惠型“九章智算云Alaya NeW Cloud”平台，为中小企业降低AI开发成本。目前，该平台已服务近千家企业，助力算力资源“水电化”供给，推动AI赋能千行百业。
作为国家专精特新“小巨人”企业与工信部人工智能揭榜挂帅单位，九章云极以“创造智能，探索未知”为使命，全面赋能企业智能转型升级。在全球AI竞争逐步演化为资源争夺的当下，九章云极始终坚持普惠AI的理念，追求“让每个人都能用得起AI技术”。缪旭博士认为，AI的发展不应局限于少数的资源聚拢化，而应通过开放协作的方式推动行业共赢。
“如果AI时代变成了资源垄断和过度集中，那反而会阻碍行业发展。”他说，“我们希望通过打造全球普惠算力的基础设施，赋能中小企业和创业者，让所有人都能负担得起高性能的AI能力。”这一开放合作的理念，也为九章云极构建健康产业生态提供了坚实基础。
重塑全要素生产体系，智能体与强化学习是关键
在谈到如何确保行业领先时，缪旭博士分享了九章云极的技术路线规划。他指出公司非常注重对技术趋势的前瞻性洞察，并敢于在“非共识”领域中提前布局。
“作为技术出身的团队，我们对前沿技术有着执着的关注。”缪旭博士提到，“要想真正实现引领式创新，必须能够在大家没看清机会时，先发制人发掘潜力，从而抢先一步引领市场。”
对于自主可控的AI基础设施建设，缪旭博士认为应重塑“从硅基到代码”的全要素生产体系，通过硬件迭代、生态创新、供应链韧性与人才储备系统推进。
对于未来AI技术的发展潜力，缪旭博士认为智能体和强化学习有可能成为改变行业格局的关键技术方向。通过强化学习和工具连接，智能体能够进一步帮助企业“从场景出发”实现应用落地。他建议企业应从知识库构建和工具联动入手积累端到端的数据，以支持未来强化学习的模型优化。
在与缪旭博士的深度交流中，我们不仅看到了九章云极卓越的技术实力和宏伟的行业愿景，也感受到它根植于行业、贴近需求的开放心态。相信在缪旭博士的带领下，未来九章云极技术团队将进一步夯实技术根基，强化自主可控的技术路线，打破资源壁垒，成为推动算力普惠和智算产业发展的重要引领者。
