CV與大模型時代，科研算力面臨挑戰
作為國內頂級的模式識別和計算機視覺領域學術盛會、CCFC類會議，本屆PRCV由中國圖象圖形學學會(CSIG)、中國人工智能學會(CAAI)、中國計算機學會(CCF)和中國自動化學會(CAA)聯合主辦，由上海交通大學承辦。
尚明棟在PRCV發言中提到，當前，全球智能算力需求正以“超摩爾定律”的速度激增，但算力資源的分配卻呈現出顯著失衡，巨大的“算力鴻溝”仍橫亙在數字經濟發展的道路上。尤其在計算機視覺(CV)領域，這一矛盾更為突出。據Precedence Research數據預測，2025年全球AI市場規模將達到3138.8億美元，其中CV領域占比超35%。斯坦福HAI的研究顯示，目前僅38%的高校實驗室具備支撐CV大模型訓練的算力條件，供需差距懸殊。
在科研場景中，“算力鴻溝”問題尤為顯著。高端算力供給本身存在缺口，跨校協作時又因資源分配機制不完善，進一步加劇了算力分配的失衡。同時，分布式算力部署流程復雜、實驗環境配置操作繁瑣，形成雙重技術阻礙，直接拖慢科研推進效率，更關鍵的是，算力資源閑置與科研預算受限的矛盾突出，導致成本與效率嚴重失衡。
尚明棟舉例，高校實驗室的固定GPU設備，因科研需求“潮汐式”特點，訓練需求集中在短時間波峰，推理需求則較為分散，實際利用率僅10%-20%，造成大量科研經費隱性浪費。學生群體的困境更直接，傳統卡時計費模式下，單張A800顯卡每小時費用超百元，遠超多數課題預算，迫使學生不得不縮減實驗樣本量或降低模型復雜度，最終影響科研結果的完整性與準確性。
針對這些痛點，尚明棟明確指出，九章云極正通過布局AI基礎設施，打造面向科研場景的普惠算力解決方案破局。其核心目標是讓算力像水、電一樣，實現便捷獲取與成本可控，從根本上緩解科研場景的算力困境。
以普惠算力破解科研算力瓶頸
九章云極提出的普惠算力，核心是“按度計量、按需消費”模式，以九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0為技術基座，通過虛擬化服務替代傳統硬件堆砌，將算力轉化為“度(DCU)”這一標準化計量單位，實現如電力計量般的高效流通，用戶僅需為實際消耗的算力付費，大幅降低使用成本。
尚明棟認為，九章云極打造科研算力普惠的落地，緊扣“可獲取、能負擔、易使用”三大核心目標。一方面構建“普惠算力=普惠×(算力+存力+運力)”的服務生態，以可復制、規模化的AIDC工程化能力保障算力供給，向全球輸出標準化中國方案;依托Alaya NeW Cloud降低使用成本，再通過易操作、模塊化的智能工具鏈簡化流程，打破大模型開發應用的技術壁壘，推動算力服務從基礎資源供給向普惠化生態演進，助力CV領域突破算力瓶頸。
另一方面，九章云極同步打造科研專屬工具矩陣，形成從論文到落地的全鏈路支持。其中大模型實驗室Lab4AI.cn，定位為高校科研工作者、AI開發者的高性能GPU算力場景社區，整合“算力資源+實驗平臺+社區互動”三大模塊，聚焦高算力密集型場景，加速大模型技術從科研到應用的轉化;再輔以與LLaMA-Factory合作的在線大模型訓練與微調平臺、全托管式大模型推理服務平臺，共同構成完整工具體系。這套矩陣有效解決高校科研院所缺乏算力、算法與人才的困境，既降低開發者門檻，也提升用戶粘性，支撐AI應用生態落地。
構建科研算力生態
“以前跑數據每個月要消耗5760個A800云主機卡時，現在用1-64卡H800彈性資源就能出結果，還能按實際用量結算，省了不少預算。”北京某高校網絡實驗室里，這樣的算力升級場景正成為常態。目前，九章云極的普惠算力已在國內多所高校科研場景落地見效，通過與高校聯合研發先進算力調度算法、共建AI算力實驗室，進一步搭建共享算力網與算力池，推動各高校算力資源互聯互通，這一舉措不僅全面提升了高校整體算力水平，更為一流人才培養提供了堅實的算力支撐。
如今，科研算力建設已不再是高校發展的“選擇題”，而是關乎創新競爭力的“生存題”。其核心價值在于將每一份算力精準轉化為教育生產力，支撐前沿科研創新的突破。隨著科研算力領域從單一資源供給，加速向“算力-工具-人才”協同的生態化模式轉型。
尚明棟還表示，九章云極仍在持續落地構建科研算力生態，并提出三點核心倡議：以人才為核心，聯合高校開設相關實踐課程，提供免費算力額度與工具培訓，幫助學生掌握“算法+算力”復合能力;以科研為導向，共建“論文復現開源社區”，持續擴充Lab4AI.cn的論文庫，助力科研成果高效轉化;以生態為支撐，聯動高校與企業建立“閑置算力池”，向科研需求薄弱的團隊傾斜資源，推動“算力資源共享機制”落地。
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