叠加PLG和社区模式的「和鲸科技」获36氪首发

在基础层，需要实现的是技术能力的弹性利用、动态组合。ModelWhale可实现统一高效的数据管理和资源调度，支持低代码、Notebook和CloudIDE的三种开发模式。其中，ModelWhale的资源调度能力，可满足不同级别的模型训练需求。该平台以云计算能力为基础，自主研发了高可用的算力调度器，具备按需计算、弹性扩容的优势，从而可以支持从1个用户到数千个用户的低成本、高效率地快速拓展，帮助企业节约可观的算力成本。低代码、Notebook和CloudIDE的支持，对应了不同背景的用户的技能条件与需求特点，也覆盖了数据应用从探索到开发、从工程化到生产上线、从运维到迭代的整个生命周期的开发需求。

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开发模式、数据管理、资源调度
在协同层，实现的是个人、团队和基础设施三者的持续拉通、成果复用。ModelWhale积累了数据科学的全要素、全流程的协作能力组件，能对各类研究课题、算法项目、分析任务，进行分工拆解、任务分配、数据接入、资源分配、进度监控、成果验收、成果复用等项目管理工作。该平台也可支持对单个成员的资源用量监控和用户群组管理，在项目开展前后可以有效规划资源、避免浪费、保障计算资源的合理分配使用。通过协作层的支撑，可以让合适的数据，被合适的团队，在合适的任务上，实现紧密地咬合、持续地迭代、高效地复用。简而言之，也就是实现敏捷开发理念和数据科学实践的结合。

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ModelWhale适用研究
在开放层，实现的是个人、企业与开源技术生态的协同共生、成果共享。在基础层和协同层的能力之上，ModelWhale可以与和鲸社区实现系统化的打通。基于和鲸社区数据开发者的算法能力、建模能力，企业可以将企业的数据应用需求，与高校、科研机构、社区开发者进行对接。通过ModelWhale的全流程的托管，可以保障开放层开发过程中的安全性、高效率，以及开发成果的可用性、可维护性。通过ModelWhale的开放协同的能力，个人和企业都可以用更低的成本、更快的速度，实现"(数据+算法+算力)*人才"的价值闭环和价值放大。

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(数据+算法+算力)*人才
服务多个行业top3客户，用头部的影响力拉动增长飞轮数据科学协同平台ModelWhale目前主要使用场景在科研机构、企业和高校。在采访中，范向伟提到，自从ModelWhale产品问世，连续三年，产品收入均保持了每年2倍以上的增长，并在市场的竞争中，占据了相对领先的位置。标准产品的年销售收入，从三年前的百万级，达到现在的千万级。目前公司的营收占比中，科研的份额占到了2/3，政企占到了1/3。对此范向伟补充到，数据协同的能力是不断验证、不断迭代、不断叠加的，靠的是滚雪球，打的是持久战，没法一口吃个胖子，也没有这个可能性。
数据科学平台的国内市场还处于成长期，离欧美发达市场还有3-5年的距离。和鲸科技认为，技能赛事、培训教育、科研协同是国内平台型产品的一个很好的切入点。在数字化的进程中，这些场景是头部客户在人才和组织成长方面的刚需。从科研切场景切入，也可以帮助平台完成核心能力、核心用户的原始积累与需求验证。通过教育、科研、企业的有序分层，形成有梯度的市场渗透、能力叠加，能帮助平台绕开“城墙”，实现更快、更稳、更精准的迭代升级与产品增长。
和鲸科技目前的平台客户场景包括气象、医院、药企、高校、科研、新能源、传统能源、金融等多个场景。客户包括清华大学、上海交通大学、中石油、国家气象信息中心、中国电信、中国医学科学院、解放军总医院、强生医疗、默克制药、信通院、国家人口与健康数据中心、北京医保局、金风科技、九坤投资等多个国家级和行业级的头部客户。

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和鲸科技客户
和鲸科技的典型客户，如国家气象信息中心、解放军总医院、协和医学院、金风科技，有着共同获客、转化、增购的路径。和鲸科技对此补充到，机构内的数据科学家、数据分析师，通过和鲸社区的内容与活动，可体验到ModelWhale在特定场景的数据应用的功能优势。经历个人版的试用之后，再向所在的团队进行组织版和企业版的推荐。这也实现了从个人到团队，再到机构的价值验证和价值放大。ModelWhale在经过金风科技数据部门的验证、采购、局部落地之后，进一步拓展场景，在一年的时间中，实现了平台用户从30人到300人的增长，覆盖了集团公司三十余个部门。

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