6月30日，九章云极召开新产品发布会，发布了“AIFS（AI Foundation Software）”、“DataPilot”两款新系列产品。其中，AIFS产品中包含了九章云极自研的白盒大模型——元识大模型，以及便于企业客户从头开始训练自己大模型的软件平台。

从年初ChatGPT“横空出世”带火大模型后，截至目前，已有多家厂商发布大模型或行业解决方案。其中既有百度、腾讯、阿里等互联网大厂，也有AI 1.0时代崭露头角的商汤、云从等行业新贵。

不过，与这些自带应用场景的科技公司相比，九章云极与它们有着显著的差异：

1、九章云极的身份是AI基础软件公司，专注于通过提供软件平台，让客户更加高效自助地开发AI模型；

2、1决定了九章云极大模型相关产品的定位。元识大模型作为白盒的预训练模型，诞生的意义就是可以透明地让客户在此基础上放心地创造大模型。而AIFS大模型训练平台则传承了APS（九章云极自动机器学习平台）的功能，并在此基础上新增客户自主开发大模型所需的工具。

过去一段时间，ChatGPT打开了人们对AI 2.0巨大的想象力，随后市场迅速跟进，一度大模型和相关厂商如雨后春笋般冒出。但时间的指针转到当下，走过了最初几个月的惊艳，进入大模型初落地的模糊地带，人们由于还不能明晰其在哪些场景下落地回报最高、最优落地路径是什么，不少厂商为了不掉队，既研发大模型、也做大模型业务落地和客户服务，同时身兼多重角色，定位也难免模糊。

相比之下，九章云极基于长期的业务积累，直白而坚定地锚定了自己的身份——人工智能基础软件供应商。

本次，亿欧TE对话九章云极联合创始人兼CEO方磊。方磊是清华大学电子工程学士、美国弗吉尼亚理工大学电子工程及计算机系（EECS）博士，2013年回国创业，在数据科学领域深耕十余年。我们对AI 2.0的机会在哪里、九章云极的战略布局与思考等方面进行了探讨。

New AI，New Data，New Software 

博士毕业后，方磊在2008年加入微软，前后曾参与微软云计算平台Azure的孵化与研发，以及Bing的搜索团队。

正是在微软的工作经历，让方磊找到了创业方向。2013年方磊结束了10年美国学习工作生活，正式回国创业。

九章云极创立以后，AI市场的需求发展经历了不同的过程，九章云极的发展并不是一帆风顺。很长一段时间里， 面向客户提供AI模型生产工具的九章云极，其实都不被市场理解，“AI 1.0阶段四小龙出来后，企业刚开始都觉得自己只需要一个应用，用不着工具。”

直到2020年后，国家政策导向自主可控，到这时企业客户在技术落地的过程中也发现，最后一公里需要大量的业务结合，企业自主AI的能力不得不提上日程。

2020年后市场需求井喷，九章云极踩在风口上，走上了发展的快车道。

当前，AI 2.0则是摆在九章云极面前的新机会。

在1.0时代，以四小龙为代表的AI视觉公司迄今没有形成一套可覆盖全行业的产品。商汤科技联合创始人杨帆在接受财新杂志的采访时，提及过去的局限，“满足用户需求的成本太高，每个新场景都要搜集新数据、创造一套算法，有的小场景全国可能只有3、5个客户可以复用，商业模式深受制约。”

但是以ChatGPT、GPT4为代表的大模型们已经有通用的场景落地案例。在结合具体行业场景数据后，大模型快速落地一个个行业的景象也似乎清晰可见。

AI 2.0拥有比AI 1.0更大的能力和价值，九章云极也势必要搭上这趟通往未来的列车。

作为New AI的AI 2.0需要新的数据和新的软件来落地，这就在九章云极长期积累的领域了。

数据方面，方磊告诉亿欧TE，九章云极看到向量数据将在大模型时代成为主角。在此基础上，九章云极提出Vector Ocean（向量海）将跨越数据仓、数据湖，成为AI 2.0时代数据存储和管理的新形式。

具体来说，当前数据仓和数据湖是存储和管理结构化、半结构化和非结构化数据的主流方式。九章云极提出的Vector Ocean是指不同类型的数据都将以向量的形式统一存储、查询和分析，即Vector Ocean是传统的数据分析加上AI算法融合形成的新的数据架构，可以更好地适配多模态大模型的研发需求。

由于现阶段国内对大模型的注意力集中在应用落地，该类偏技术低层的讨论较少，“不过我认为Vector Ocean代表的新型数据架构将迅速后成为行业主流。”方磊说。

AI软件方面，方磊则认为，“soft ware”将变成“thought ware”，因为AI模型的能力变了，数据能力也变了，AI的开发过程和表现形态也将受到强烈冲击。

方磊告诉亿欧TE，一直以来软件生产是基于流程引导，是穷尽细分场景后在特定语境下的按部就班，但是未来将有一部分软件生产和表现形式将更加贴近人的思考方式。

以招聘场景为例，大部分公司的招聘流程是收简历-面试-评估一套流程，背后都需要人力去消化候选人的资料。而在AI 2.0，相关应用场景可能是AI软件接受简历，HR直接在对话框输入“这个人适合我们吗，为什么”，然后由AI模型去吸收理解候选者的资料，并给出有建设性的意见。

而在九章云极的业务领域，AI模型软件生产方面，公司也致力于让开发者用人类的思维方式、表达方式来生产AI软件。这就是九章云极AIFS平台产品的价值方向，为千行百业提供AI软件开发新范式。

AI 2.0，算力是比模型更大的市场，智算中心则是不可忽略的一极

在看到New Data、New AI带来New Software的同时，方磊还指出，AI 2.0时代算力是比模型更大的市场。

这从当前最强的大模型ChatGPT应用增长初现疲软，而英伟达的市场依然坚挺可以看出端倪。

SimilarWeb数据显示，ChatGPT的访问量增速出现明显下降。今年1月-5月，ChatGPT的环比增长率为131.6%，62.5%，55.8%，12.6%，2.8%。有人预测，到了6月这个数据很可能为负。

再看算力市场则处于供不应求的火爆。大模型起来后首先带动的是训练，这让GPU巨头英伟达已经赚得盆满钵满。

5月25日，英伟达发布2023年第一季度财报，当季收入同比增长46%至82.9亿美元，并将二季度的营收指引提升至110亿美元，远超过预期的71.1亿美元。

5月30日，英伟达市值还突破了万亿美元，成为继苹果、微软、亚马逊、Alphabet、Meta和特斯拉之后第7家市值破万亿美元的公司。

英伟达研发的GPU芯片，满足了大模型时代的计算需求。国内，BAT等科技公司因为对GPU芯片有大量储备，也在原有业务基础上开通了大模型训练的算力服务。

但方磊认为，AI 2.0数据计算市场不光是BAT的机会，大大小小的智算中心也能在其中分到一杯羹。“因为智算中心的使用成本比云计算平台更便宜。”

6月初，CNBC报道微软将在未来几年内，向初创公司CoreWeave投资数十亿美元用于云计算基础设施建设，以确保运营ChatGPT的OpenAI未来拥有足够的算力。

方磊分析，在有Azure云计算平台的基础上，微软还投资CoreWeave来保障算力，是因为一朵大公有云提供各种各样的便捷服务，云之下隐形的还有着庞大的基建，所有云客户都要为此付费。在这种情况下，专注于AI算力的新算力平台的建设成本和使用成本都将更低。

作为例证，CoreWeave的网站就声称，该公司可以提供“比传统云厂商便宜80%”的计算能力。

与此同时，智算中心的机会，与过去大厂能够基本通吃IDC（互联网数据中心）市场也不同。方磊告诉亿欧TE，建IDC，投资几亿还是几百亿的差异很大。“IDC主要卖宽带，有规模效应，用的人越多成本越低，投资几个亿的规模自然比不过几百亿”。

但是智算中心卖的是算力，上游一块GPU芯片的成本对所有企业来说都是刚性的，投资多少都能有相应的回报。

更进一步，方磊判断，智算中心将成为大量国央资本重要的投资标的。

除了以上提及的回报数量具有确定性，在回报周期上，智算中心相比当前国央资本可选择的创新企业和创新技术动辄8-10年的回报周期，“算力市场的回报周期估计在3年左右。”

而国央资本在算力市场的机会，就是九章云极的机会。

在云计算时代，BAT等大厂因为有封闭的生态和完整的全家桶解决方案，独立的创业公司难以融入其云的生态。。

幸运的是，在2021年九章云极踩中云市场碎片化的趋势，押注国资云，如今已经与移动云、天翼云和中国电子云等50多朵云建立合作关系，在云上建立AI基础平台，并得以在近2年飞速发展。

这就是九章云极在2021提出的“云中云”战略。

如今，方磊告诉亿欧TE，“云中云”依然是九章云极的核心战略。同时看清了AI 2.0真正的机会在哪里的九章云极，也已将智算中心纳入该战略之中。

未来几个月九章云极即将上线的AIFS（AI Foundation Service）背后就有这样意涵，九章云极将继续与国资云厂商的合作，并将把市场上大量的智算中心纳入合作伙伴范畴，向客户提供集软硬件于一体的AI模型研发平台。

方磊告诉亿欧TE，届时，九章云极AI模型研发平台将拥有白盒预训练大模型和可以帮助企业客户从头定制大+小模型的能力，而该AI模型研发平台不会涨价，客户的费用将与算力消耗绑定。

算力市场是一个万亿级的市场，软件市场是一个两、三百亿的市场，两者结合将会是一个更大市场，而九章云极就在这里。

作者｜koko