北京兩大國資基金，到底看中了九章云極的什么？

當算力成為像水和電一樣的必需品時，誰能讓它流向千行百業，誰就掌握了下一個時代的開關。九章云極，似乎正是那個被選中的“守門人”。

文 |嘯 天

近日，人工智能基礎設施與智算云提供商九章云極（DataCanvas），宣布完成新一輪融資。背后的資方北京信息產業發展投資基金與北京市人工智能產業投資基金，是妥妥的“AI國家隊”。

在算力競爭日益白熱化、美國通過芯片禁令與資本優勢構建“算力霸權”的今天，國資為何會重注一家智算云公司？這背后，可能有對九章云極技術實力的認可，也牽扯到關于中國算力發展路徑的戰略抉擇。

當算力成為像水和電一樣的必需品時，誰能讓它流向千行百業，誰就掌握了下一個時代的開關。九章云極，似乎正是那個被選中的“守門人”。

算力圍城下的“普惠”式突圍

中國算力產業，當下正處在一個尷尬的“夾心層”。

基建狂魔屬性讓中國迅速建成了全球第二大規模的算力網絡。截至2025年，全國已有上萬個智算中心投入運營，“東數西算”工程帶動社會投資超萬億元。

但同時，這些龐大的算力資源卻面臨著閑置尷尬。業內數據顯示，大量智算中心點亮率僅為30%甚至不足20%。同時，大量中小企業、科研團隊因高昂的算力成本望而卻步。一位北京AI初創企業負責人坦言，算力支出占到了經營成本的七成以上。

這是一種結構性錯配。傳統的“裸金屬租賃”模式——即客戶租用整臺物理服務器，動輒按月、按年起租——雖然保障了資源的獨占性，卻極大浪費了算力。對大多數并不需要全天候高負載訓練的中小客戶來說，這就像是為了喝一杯牛奶而買了一頭奶牛。

九章云極打破了這個怪圈。創始人方磊，清華畢業，曾就職于微軟Azure團隊，深諳云計算的底層邏輯。他帶領團隊提出的核心理念“1度算力”，看似簡單卻極具顛覆性。就像電力行業將1千瓦時定義為1度電，九章云極將312 TFLOPS（約等于一塊A100顯卡的算力）運行一小時定義為“1度算力”。這將算力的計費模式從“包月批發”變成了“按需零售”。目前，“任我選”套餐每度算力的價格僅為7元。

換句話講，一個研究生做一次實驗只需幾塊錢，一家工廠臨時調用百卡算力也無需提前數月規劃。算力真正變成了像水和電一樣，即開即用、按量付費的公共資源。

這種模式是九章云極構建的全棧AI原生云基礎設施。底層統一調度英偉達、昇騰、寒武紀等異構算力，打破硬件壁壘。中層智算原生操作系統Alaya NeW OS，能像Windows管理電腦硬件一樣管理智算中心。上層基于Serverless架構的智算云Alaya NeW Cloud，能實現算力資源的彈性分配。

這套組合拳，擊中了傳統智算中心的痛點，將算力利用率從30%提升到了70%甚至更高。

國資看重主權、效率和生態

國資的錢，從來不僅僅是錢，更是方向標。

在大國AI博弈的大背景下，算力主權是國家安全的核心。面對芯片封鎖，我國必須建立一套自主可控的算力調度體系。

九章云極的Alaya NeW OS操作系統，具備強大的異構兼容能力，不僅能調度英偉達的高端芯片，也能完美適配國產的昇騰、寒武紀等芯片。這種“不挑食”的能力，對于推廣國產算力、構建自主生態至關重要。

國資入局，意在扶持一個能為國產芯片提供“真實業務練兵場”的平臺，加速國產算力的成熟與迭代。

算力是AI時代的第一生產力。只有當算力足夠便宜、好用，AI應用才能真正爆發。Forrester的數據顯示，九章云極在中國GenAI IaaS（生成式AI基礎設施）市場的份額已達10%，在中小企業中的滲透率更是高達24%。

國資看中的，正是這種能將算力轉化為現實生產力的能力。在黃山，九章云極與當地共建“大位”智算中心，48天部署了500PFLOPS算力，預計每年帶動當地服務業增收超2億元。這種“小而美、快而實”的模式，為各地政府建設智算中心提供了一個可復制的樣本——不再盲目追求規模，而是追求實效。

除了戰略考量，國資也看重商業回報。相比于重資產、回收周期長的智算中心建設，智算云作為輕資產的運營平臺，商業模式更具彈性。在美國，CoreWeave憑借類似的模式，估值已沖破350億美元。九章云極作為中國版的CoreWeave，具備極高的增長潛力和上市預期。

此外，九章云極已經開始出海，將中國的算力服務帶向全球。這不僅能通過全球市場分攤研發成本，更能提升中國科技企業的國際話語權。

技術信仰與效率之問

在“大力出奇跡”的AI浪潮中，九章云極選擇了一條更難走的路——追求極致的效率。

近期，九章云極在ACL、EMNLP等頂級學術會議上發表多篇論文，展示了其在模型架構和數據處理上的獨特思考。

他們研發的YuLan-Mini模型，僅用24億參數，就在性能上逼近了70億參數的主流模型。這背后的秘密在于對數據的精細化處理——在預訓練階段引入“形式化數學”等高邏輯密度數據，讓模型“吃得少但吃得好”。

這種對參數效率的極致追求，直接降低了模型的訓練和推理成本，為“普惠AI”提供了技術支撐。

在智能體（Agent）時代，強化學習是核心技術。九章云極通過《CAFE》、《R1-Searcher++》等研究，優化了智能體的信息檢索和決策機制，讓智能體變得更聰明、更高效。

更重要的是，這些研究成果并非停留在紙面上，而是已經集成到了九章云極的智算云平臺中，轉化為實實在在的產品能力，服務于海量的開發者。

國資重注九章云極，是資本的選擇，更是時代的選擇。在宏大敘事中，九章云極的探索，或許正是中國AI打破封鎖、實現彎道超車的關鍵一步——不靠堆砌硬件靠提升效率，不靠單打獨斗靠生態普惠。