AladdinEdu以“AI学习实践工作坊”，助力高校与初创企业跨越创新鸿沟。
当前，人工智能正驱动新一轮科技革命与产业变革，算力已成为与数据、算法并列的核心生产要素。然而，一个突出的矛盾正在制约创新的涌现：一方面，国家大力推动发展新质生产力，鼓励前沿探索与产业升级；另一方面，大量宝贵的科研想法与初创项目，却卡在“算力短缺”的第一道门槛上——这不是总量的短缺，而是严重的“算力错配”。
“算力错配”：创新链条上的隐性瓶颈
在许多高校实验室里，这样的场景屡见不鲜：一个具有潜力的研究课题，因为等待校内集群数周甚至数月的排队而进度迟缓；一位博士生为赶论文截止日期，不得不自费寻找算力资源。在中小科技企业，研发团队往往因无力承担动辄数百万的高性能GPU集群建设费用，而不得不放弃需要大规模训练的前沿模型尝试。
这种困境背后，是算力供给与需求之间深刻的结构性矛盾。传统算力获取模式，无论是自建重资产集群，还是依赖传统云服务，对于需求波动大、预算有限的科研与创新主体而言，都存在“要么过度投资、要么弹性不足”的痛点。九章云极智能研究院近期发布的《算力降本指南》指出，企业自建GPU集群的长期平均利用率通常低于30%，形成了巨大的“沉没算力”与资源浪费。算力，这一本该普惠的创新“水电煤”，却因高昂的初始成本、复杂的运维门槛和僵化的供给模式，形成了制约新质生产力发展的无形壁垒。
“活水”之源：从购买硬件到消费算力的范式转变
破解这一困局，关键在于推动算力从“固定资产”向“弹性生产要素”的范式转变。市场正在涌现以AladdinEdu为代表的创新平台，它们通过“算力即服务”的云原生模式，将高性能GPU资源池化，并以前沿的“按量计费”方式提供给用户。
其核心创新在于引入了“DCU”这一动态算力度量单位，让算力像电力一样可精确计量、按需使用。用户仅在模型训练任务实际运行时计费，而环境调试、数据准备等过程完全不消耗GPU费用。这种“真·按量计费”模式，彻底改变了“为硬件闲置时间买单”的传统成本结构，让每一分算力投入都直接转化为科研进度。
更重要的是，平台通过技术集成，将复杂的集群运维、驱动适配、环境配置等工作沉淀在平台底层。用户通过熟悉的开发工具，即可获得开箱即用、沉浸式的一站式开发体验，从而将宝贵的精力从“搞机器”重新聚焦回“搞科研”和“搞创新”本身。
不止于算力：构建赋能创新的“实践工作坊”
提供便捷的算力接入，仅是第一步。更深层的价值在于，如何降低AI技术的应用门槛，并培育可持续的创新生态。这正是AladdinEdu将自己定位为“AI学习实践工作坊”的深层逻辑。
对于高校用户，平台不仅提供算力，更围绕“学、练、研”全周期打造场景化工具。例如，“考试通AI助教”能提供个性化的课程辅导与实战练习；“课题研究”模块则支持从项目管理、镜像共享到科研与算力协作的全流程，让研究生的课题开展不再孤立无援。这些功能共同构成一个云端“实践工作坊”，在提供生产资料的同时，也提供了方法论和协作场，加速知识转化与人才培养。
对于聚焦具体行业（如生物医药、自动驾驶、具身智能、材料科学等）的研发团队，平台则通过预置垂直场景的优化镜像、模型库和工具链，形成“开箱即用”的解决方案，将通用算力转化为特定领域的生产力工具，显著缩短从想法到原型验证的路径。
灌溉新质生产力：让每一份创新灵感都能生长
发展新质生产力，本质是让各类先进优质生产要素向发展新领域新赛道顺畅流动。弹性普惠的算力供给，正是其中关键一环。它让一所普通高校的实验室，也能涉足需要千亿参数大模型的前沿研究；让一个微型初创团队，也能拥有训练专业模型的“重型武器”。
这种模式正在激活更广泛的创新力量。据统计，已有来自数百所高校、涵盖人工智能、生物信息、智能制造等前沿方向的研究生与青年教师，利用此类弹性算力平台推进他们的研究，其中许多成果已发表在顶尖学术会议或转化为早期技术原型。
“我们的目标，是让算力不再成为评估一个想法能否起步的先决条件。”AladdinEdu相关负责人表示，“通过将高性能算力转化为可轻易获取、按需使用的基础服务，我们希望能为中国的科研工作者和科技创业者，提供一片算力‘活水’，灌溉更多创新的种子，助力国家新质生产力的沃土百花齐放。”
可以预见，随着算力基础设施的不断进化和使用模式的持续创新，一个更普惠、更高效、更专注于价值创造的创新环境正在形成。弹性算力，这股持续的“活水”，正以前所未有的方式，滋养着中国科技创新的未来森林。
