GITEX Global 上的中國智算名片，九章雲極構建全球普惠智算範式

　　在被譽為 “全球三大 IT 展” 之一的 2025 年海灣信息技術博覽會(GITEX Global)上，九章雲極作為中國智算領域的代表企業受邀亮相，在彙聚 180 多個國家、6500 餘家企業的迪拜科技盛宴中，以 “普惠智算” 為核心，展示了 AI 基礎設施全球布局戰略、工業級強化學習技術突破及海外數字化轉型成果。從破解中東市場 AI 算力供需錯配，到構建跨越地理與技術壁壘的全球智算網絡，九章雲極不僅打造了中國智算的國際名片，更開創了 “軟件定義算力 + 生态共建” 的全球普惠智算新範式，與華泰證券此前強調的 “基礎雲設施服務商業化”“垂直應用技術落地” 等行業趨勢形成深度呼應。​

　　一、直擊中東算力痛點：軟件定義數據中心破解供需錯配​

　　中東國家正将 AI 視為後石油時代經濟轉型的核心 —— 阿聯酋計劃 2031 年實現 AI 占非石油 GDP 20% 的目标，但當地算力供給仍停留在 “前雲時代”：一方面，中小企業與科研團隊面臨 “10-100 卡量級彈性算力需求”，卻被高昂的裸金屬服務拒之門外;另一方面，标準雲實例難以滿足規模化模型訓練需求，形成 “算力想要的得不到，能給的用不上” 的結構性失衡。九章雲極針對這一痛點，提出軟件定義數據中心的創新解決方案，為區域算力普惠提供 “中國方案”。​

　　1. 算力原子化切割：從 “整售” 到 “按需取用”​

　　九章雲極通過資源池化技術，将 GPU 算力轉化為可分割的數字資産，配合 “一度算力” 創新計量模式，實現算力資源的 “原子化切割” 與智能調度。這種架構下，算力不再是 “按台購買” 的重型資産，而是像水電一樣可按需調用的基礎資源 —— 中小企業無需投入巨資建設機房，隻需按實際使用量支付費用;科研團隊能實現 “分鐘級模型訓練環境部署”，大幅縮短研發周期;制造業客戶可快速落地 AI 質檢算法，無需擔憂算力閑置浪費。據測算，該方案可将企業算力總使用成本降低 60% 以上，徹底打破 “規模壁壘”，讓中小組織也能享受高端智算服務。​

　　2. 适配區域轉型需求：從 “技術輸出” 到 “場景貼合”​

　　中東市場的算力需求具有鮮明的 “産業導向”—— 石油煉化、核能控制、新能源等領域對 AI 的需求迫切，但對算力的穩定性、安全性要求極高。九章雲極并非簡單輸出通用方案，而是結合區域産業特性，提供 “定制化智算服務”：例如為石油企業打造 “智能流程優化算力包”，支撐強化學習模型對煉化流程的實時優化;為新能源項目提供 “邊緣雲 + 中心雲協同算力”，滿足光伏、風電數據的實時分析與長期訓練需求。這種 “場景化算力服務”，正是華泰證券所指 “基礎雲設施服務商需貼合下遊需求” 的典型實踐，既解決區域痛點，也為自身商業化開辟增量市場。​

　　二、技術突破：AgentiCTRL 平台攻克強化學習落地瓶頸​

　　2025 年被行業視為強化學習(RL)“規模化滲透實體經濟元年”—— 從石油煉化流程優化，到核能安全決策輔助，再到蛋白質藥物研發，RL 技術正跳出遊戲等虛拟場景，成為産業升級的核心動力。但當前主流雲計算平台以 “靜态推理負載” 為核心設計，難以應對 RL 訓練 “動态多階段、資源高耦合” 的特性，導緻 “算力成本高、疊代周期長” 成為行業痛點。九章雲極在展會上發布的全球首個工業級強化學習雲平台 AgentiCTRL，從底層架構重構入手，攻克了這一核心瓶頸，為 RL 技術規模化落地提供 “算力底座”。​

　　1. 萬卡級調度能力：支撐多智能體協同訓練​

　　AgentiCTRL 是業界首個支持 “萬卡級異構算力調度” 的 RL 基礎設施平台，通過混合專家(MoE)架構，實現對 GPU、CPU 等多類型算力資源的動态分配與協同管理。例如在多智能體協同優化石油煉化流程時，平台可根據不同智能體的訓練階段(感知、決策、行動)，實時調配算力資源：訓練初期為 “感知模塊” 分配更多算力處理海量傳感器數據，決策階段則側重 “推理算力” 支撐策略優化，确保整個訓練過程高效協同。這種 “按需調度” 能力，讓 RL 模型訓練效率較傳統方案提升 500%，大幅縮短産業應用落地周期。​

　　2. 工程化降本增效：從 “技術探索” 到 “産業可用”​

　　為降低企業使用門檻，AgentiCTRL 實現了 RL 技術與智能體開發的 “工程化封裝”—— 企業無需組建專業 RL 技術團隊，僅需少量代碼即可完成 AI 智能體的 “全流程訓推”(從模型訓練到推理部署無縫銜接)。例如中東的制造企業，通過平台提供的 “AI 質檢智能體模闆”，可快速接入生産線數據，自動訓練質檢模型并部署到邊緣設備，整個過程無需複雜技術調試。這種 “低代碼 + 全流程” 模式，将 RL 技術從 “實驗室” 推向 “産業車間”，完美契合華泰證券 “垂直應用需切入上遊工作流，提供收入增量” 的判斷，為 ToB 服務商業化提供技術支撐。​

　　三、全球生态共建：從 “中國方案” 到 “普惠範式”​

　　在全球對數據合規與技術自主性高度重視的背景下，九章雲極摒棄傳統 “技術輸出” 模式，以 “生态共建” 為核心，構建全球普惠智算網絡。這種模式不僅尊重區域 “AI 主權”，更通過 “能力賦能”，讓普惠算力範式在全球紮根，成為連接中國智算經驗與海外市場需求的 “數字橋梁”。​

　　1. 全周期能力賦能：打造本地自主可控體系​

　　九章雲極不做市場的直接競争者，而是選擇成為本地夥伴的 “合夥人”：為新興市場提供 “智算中心全周期服務”，從規劃、建設、運營到人才培養，全程協助本地企業構建自主可控的 AI 基礎設施;為成熟市場定制 “輕量化算力解決方案”，适配其現有 IT 架構，降低轉型成本。例如在中東，九章雲極與當地科技企業合作，共同建設 “區域智算中心”，既幫助本地團隊掌握算力調度、模型訓練等核心能力，也通過數據本地化存儲，滿足區域合規要求。這種 “授人以漁” 的模式，讓普惠算力不再是 “外來技術”，而是本地創新的 “内生動力”。​

　　2. 跨越梯度差異：構建全球智算均衡網絡​

　　當前全球 AI 算力資源呈現 “頭部集中” 态勢，發達國家與新興市場存在顯著的 “技術梯度”。九章雲極通過 “普惠智算網絡”，将中國在 AI 基礎設施建設中的成熟經驗(如資源池化、彈性調度)與新興市場需求結合，實現 “算力資源 + 技術能力” 的雙向流動：一方面，為中東、東南亞等地區提供 “低成本算力方案”，支撐當地 AI 産業起步;另一方面，将海外市場的産業需求(如石油 AI、新能源 AI)反饋至國内研發端，推動技術疊代。這種跨越地理疆界、經濟梯度的協同模式，正在重新定義全球智算發展格局，讓 “中國智算方案” 成為推動全球 AI 均衡發展的重要力量。​

　　四、總結：中國智算的全球表達，普惠範式的價值延伸​

　　九章雲極在 GITEX Global 的亮相，不僅是一次企業級的技術與成果展示，更代表着中國智算産業的 “全球表達”—— 從破解中東算力供需錯配，到攻克 RL 技術落地瓶頸，再到構建生态共建的普惠網絡，其探索的 “軟件定義算力 + 場景化服務 + 生态化賦能” 模式，既符合華泰證券 “基礎雲設施需穩健增長、垂直應用需技術落地” 的行業判斷，更超越了單一企業的商業化範疇，形成可複制、可推廣的 “全球普惠智算範式”。​

　　對行業而言，九章雲極的實踐證明：中國智算企業的核心競争力，不僅在于技術領先，更在于對 “普惠” 價值的堅持 —— 讓算力突破規模、地域、技術的限制，成為所有組織創新的基礎資源。未來，随着這一範式在更多地區落地，中國智算将不再隻是 “技術輸出者”，更将成為全球 AI 産業均衡發展的 “生态構建者”，為世界貢獻更多 “中國智慧”。​