2025 年，教育数字化和人工智能赋能教育受到广泛关注。教育部等九部门联合印发《关于加快推进教育数字化的意见》，同期发布的《中国智慧教育白皮书》也讨论了相关实践与发展方向。政策信号之下，教育数字化持续推进，学校在规划 AI 教学应用时也需考虑算力、网络和软件等配套条件。
智慧教育的“智”，落在算力上
过去几年，许多学校的“智慧校园”建设集中在电子班牌、录播教室、校园一卡通等系统，数字化程度明显提升，但更多属于“信息化”层面的升级。人工智能正在为智慧教育提供新的应用方式：课堂上，AI辅助教师批改作业、分析学情；机房里，学生能够运行3D建模、编程开发、AI训练；校园内，算力资源像水电一样按需调度。
这些场景对算力的要求，远高于传统办公与基础教学。部分配置较低的传统 PC 机房在运行 SolidWorks、CAD 或 AI 模型训练等任务时，可能面临性能限制；整体升级硬件，则意味着另一笔可观投入。
从“买PC”到“用算力”
据 IDC《2024 年下半年中国云终端市场跟踪报告》，2024 年中国云终端市场出货量为 421.7 万台，同比增长 40.0%。对具有集中管理和共享算力需求的学校或企业而言，集中配置资源也是可考虑的建设方式。青葡萄GPU云桌面即基于这一思路构建。
算力集中、弹性调度。白天供教室使用，夜间供实训使用，闲置时段还可用于运行AI训练任务，在满足指定服务器配置、应用负载及并发条件时，可按实际测试结果规划桌面数量，提升算力利用效率。
针对专业软件场景提供 GPU 资源支持。依托专业级GPU，支持CAD、SolidWorks、Matlab、Pr及AI训练工具等软件，帮助学生按资源分配规则使用 GPU 算力。
运维轻、成本可控。支持集中部署和软件更新，有助于减少重复运维；实际硬件更新周期与总体成本受采购配置、并发规模、授权及维护方式影响。
面向教育场景的产品设计
教育场景对GPU方案的要求可以概括为：既要有PC的使用体验，又要有云桌面的管理便捷；既要有足够性能，又要控制成本。青葡萄GPU云桌面支持专业级显卡与多卡灵活配置，可面向高校专业机房、企业办公及 AI 算力预约等场景提供方案配置，并结合终端形态扩展应用；实际体验与部署配置相关。
以吉首大学高校专业机房为例：该案例采用 GPU 服务器与云终端配合的部署架构，为 CAD、3D 建模等专业教学提供算力支持。具体配置、课程适配及成本对比，以项目建设资料为准。服务器算力可结合教学时间表和管理策略分时使用。
基础设施需要提前布局
从《关于加快推进教育数字化的意见》到《中国智慧教育白皮书》，政策信号表明，AI 与教育的结合正在从探索逐步走向更多实际应用。GPU云桌面在其中扮演的是基础设施角色：它是学校可按实际需要选择的一类算力管理方案。
对正在规划机房建设、企业办公或AI实训平台的学校与单位而言，算力如何组织、如何调度、如何控制成本，已经成为方案设计阶段就要回答的问题。