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这部专著不仅全面展示了中国在人工智能领域的最新进展，更深刻探讨了智算经济时代下，算力作为新兴生产要素如何驱动社会变革，引领未来社会形态的重塑。人工智能技术与智算经济的理论与实践得到了进一步丰富和完善。

同时，秉承公司“开源开放”的创新基因，景越强调良性生态对行业发展和企业进步的重要性。作为人工智能基础设施的供应商，公司将依托Alaya NeW Cloud，持续拥抱全行业合作伙伴，共举共创、共同服务算力需求，加速以普惠算力服务全行业。

景越指出，从用户角度出发，“算力包”通过以算量计费的模式创新，解决了算力资源浪费、弹性和灵活性不足等痛点，降低了算力使用的预算和价格门槛；Alaya NeW Cloud，是以九章云极DataCanvas公司全国布局建设、运营的智算中心所拥有的大规模高端算力为基础，通过开箱即用的完整大模型工具链，实现将庞大算力资源的精准切分为契合用户实际需求的小块算力，切实降低了算力使用的技术门槛。

发布会上，九章云极DataCanvas公司应用发展中心总经理景越宣布这一成果，并详尽阐述和形象演示“算力包”产品、Alaya NeW Cloud智算专有云服务以及Alaya NeW智算操作系统是如何完成“算力+算法”组合拳，实现一体化算力服务的。

发布会上，景越详细介绍Alaya NeW的最新产品特性、技术优势和最佳实践，演示了在Alaya NeW平台上使用算力包和内置AI工具进行大模型训练和推理的全流程，形象展示了“算力+算法”一体化服务的全貌。

全新算力产品“算力包”，是从用户角度出发，以创新性的“按需购买、即买即用”的服务模式，以“度”为算力计量单位，为广大用户提供高质量、高性能、灵活“度”数的算力一体化资源包。

九章云极DataCanvas“算力包”产品的推出，解决的不仅仅是算力资源不均的问题，更重要的是，“算力包”洞察和理解用户消费痛点。一是提供“1度算力”的算力能力标准化参考：通过精准度量算力，并以“度”为单位进行计费，让用户能够像使用水、电一样便捷地获取其所需的算力资源；二是提供创新、灵活、经济的算力消费解决方案：“按需购买、即买即用”的算力消费模式，彻底打破了传统算力消费的“裸金属”桎梏，让算力资源成为便捷、易用的普惠资源。

九章云极DataCanvas算力包的推出，是智算中心操作系统的产品能力的价值呈现，更为用户提供了更加灵活、便捷的算力解决方案，对于推动智算中心操作系统的普及与应用、加速智算经济的发展具有重要意义。

作为承载“算力包”消费环节的载体，Alaya NeW Cloud所提供的智算专有云服务，让用户购买的算力变成可视化的资源、模型和任务，让算力资源的价值以更便捷、更经济、更高效的方式呈现，最终转化为AI能力和业务价值。

由新华出版社牵头，联合业内资深科技投资团队及中国顶尖科技前沿企业，共同完成的对中国人工智能产业发展的前瞻性专题研究——《AI改变世界——人工智能新发展与智算经济》在发布会同期正式发布。

雅博官网9月24日，2024九章云极DataCanvas算力包产品发布会在京召开。本次发布会以“算力包，为算力普惠提速”为主题，倾力打造的全新算力产品——“算力包”正式亮相。“算力包”产品的问世，成功打通九章云极DataCanvas公司向社会广大算力消费者提供更经济、更好用、高质量、高效率的一体化算力服务的“最后一公里”。

自今年4月公司发布DataCanvas Alaya NeW智算操作系统(Alaya NeW)以来，九章云极DataCanvas公司的算力服务能力再度升级，Alaya NeW Cloud智算专有云服务正式上线(www.alayanew.com)。

如今，算力是信息革命的血液，是智能社会的神经网络，是当今数字经济发展重中之重的AI基础设施。在算力供需关系层面，方磊指出，当前面临的结构性失衡问题尤为突出。算力供给的相对固定与算力需求的高度灵活性之间的矛盾，筑起算力产业快速发展的隐形阻碍。然而，正如发布会上所言，“技术创新”正是破局的关键。Serverless架构的崛起和智算操作系统的飞跃，不仅为“经济的算力”铺就了康庄大道，更对“好用的算力”这一高标准发出时代召唤。

发布会现场，沙利文咨询总监朱晓雯为与会者带来了《中国智算中心操作系统市场研究白皮书》的精彩解读。通过剖析智算中心操作系统的市场现状、发展趋势及竞争格局，朱晓雯强调，随着AI大模型技术的不断突破，智算中心操作系统作为智慧时代算力生产、调度的核心，其重要性不言而喻。

而Alaya NeW智算中心操作系统，则作为Alaya NeW Cloud的软件基础设施，面向AI时代的算力需求，迭代了全新软硬一体架构。向下进行资源调度管理，纳管智算中心大规模异构算力；向上降低算力应用门槛，提供了开箱即用的模型工具链，涵盖了模型从训练、微调、推理、智能化应用的全链路。让用户从繁重的配置、管理和运维工作中解放出来，投入到AI模型、任务和应用本身。