Token不只是利润单位：九章云极「AI工厂」的效率革命与市场扩容

文 / 金叶

来源 / 节点财经

不久前，英伟达CEO黄仁勋抛出一个判断：Token已成为利润单位，AI被视为GDP的“生成器”。这正是全球算力需求持续爆发的底层原因。

“Token是利润单位”的判断，揭示了AI已经从技术探索转向规模经济，此时企业亟需的，是可直接驱动业务的“智能生产力”，而市场大量供给的，仍是需要复杂转换的原始“算力资源”。

特别是传统的算力租赁模式，有三个绕不过去的结。

投入重，利用率低，一个智算集群动辄几十亿投资，但负载常常徘徊在50%以下，大量显卡没有满负荷使用。

其次，卖的是“裸资源”，附加值低：客户租了GPU，还得自己搭环境、调框架、做运维，中小企业直接被挡在门外。

还有，算力服务没有持续性收入，客户租完就走，无法形成长期价值共生。

这道鸿沟，造成了资源浪费和应用的高门槛。行业迫切需要一种新范式：能不能像电网交付稳定“电能”一样，交付稳定、标准、可度量的“智能”？

九章云极在6月17日2026全球智算科技峰会上发布的 “AI工厂”体系，正是对这一命题的回答。它或许不仅关乎一家算力企业的商业路径，更关乎整个AI产业生态的效率重构。

价值重构：AI工厂如何打通算力到智能的断点？

针对AI应用落地难、算力转化效率低这一核心挑战，在2026全球智算科技峰会上，九章云极提出了一个清晰的概念：建一座AI工厂，把从“算力”到“智能结果”的整条生产线串起来。

生产端叫训练工厂，它的任务很简单：把那些“什么都会一点、但什么都不精”的通用大模型，冶炼成真正懂行的专业模型。

比如，一个金融风控模型，需要专精可疑交易的信号、逾期的苗头；一个制造质检模型，它得提高良品的识别率。训练工厂通过注入行业数据、反复强化学习、持续评测反馈，攻克从0到1的专业需求。

应用端叫Token工厂， 训练出来的模型，企业其实没法直接用，总不能把模型文件直接丢给业务系统吧？

企业需要的是：一个稳定的API接口、一套权限管理、一个能看清用了多少次的计量表，以及出了问题有人兜底的服务保障。Token工厂做的就是这件事：把专业模型封装成即插即用的智能服务。

这两座工厂改变的不仅是技术，更是客户怎么花钱、怎么赚钱的方式。

先看投入侧， 过去企业想用AI，路径很漫长：先搞清要买多少张GPU，再研究网络、存储、调度，还得招一堆工程师来运维，光是采购定方案就要几个月。

九章云极推出了统一算力的度量衡 “DCU” ，把GPU、NPU、网络、存储、时间、利用率全部打包成“一度电”那样的单位。客户按“度”采购，不用管底层用的是英伟达还是国产卡，也不用操心调度和运维，就像你买电只看度数，不会问是火电还是水电。

再看产出侧，传统模式下，客户买了算力资源，至于这些资源产生了多少业务价值，没人说得清。CFO问“这500万花得值不值”，没人能给出可量化的答案。

九章云极重新定义了产出单位——专业Token，每个专业Token对应一个可计量、可结算、有服务质量保障的具体业务任务。比如，处理一笔贷款申请消耗了多少Token，生成一份合规报告用了多少Token，客户按Token付费，花多少钱办多少事，价值一目了然。

这就让客户用AI是为了“解决具体业务问题而付费”，也是AI工厂真正打通的东西：帮助客户完成从“成本中心”到“价值中心”的转化，让每一分AI的投入，都能对应到明确的业务结果。

模式跃迁：当AI从“重资产”变为“可运营的智能服务”

从这套“投入有尺度、产出有计量”的体系不难看出， 九章云极的AI工厂，带来的不只是技术升级，更是一次商业模式的根本跃迁，它改变了AI在企业中的落地方式和成本结构。

首先，管理者对AI的看法，从“重资产建设型”变成了“轻资产消费型”。

过去，企业想用AI，第一步就是“买买买”，服务器、GPU、网络设备等硬件，大几千万甚至上亿就砸进去了。而且这些资产买回来就开始折旧，用不用都得花钱。AI工厂彻底改变了这一点：企业不需要自己买任何硬件，直接调用工厂的能力就行。

而且企业的AI支出，从CAPEX（资本支出）变成了OPEX（运营支出），这一条尤其关键。

有业内人士举例：以前，一家中型银行想做智能风控，在财务上属于资本支出，需要走复杂的立项审批流程，至少要大半年，毕竟是几千万的固定资产投入，还要和每一个领导做PPT汇报，开会不下10次，很多好的想法在这个过程中被搁置了。

现在，银行只需要像交水电费一样，关注完成业务任务的总成本，在年度预算里报上这笔钱就行。决策层也更清晰理解这笔钱换来了多少具体的业务产出，财务核算也方便得多。

按实际的任务完成成本来付费，这样一来，那些原本用不起AI的中小企业（全国有6000多万家）一下子变成了潜在客户。这才是真正的市场扩容，也是AI工业化最激动人心的前景。

对九章云极来说，商业模式也在走向“持续性续费收入”。

传统算力租赁模式下，客户租完GPU就走了，或者每次租都要比价。服务商每次都要重新找客户、重新谈价格，今天有单子，明天可能就没有。

而AI工厂模式完全不同：客户只要在持续使用AI，就会持续调用Token，模型越用越准，客户黏性越强。

这意味着稳定、可预测的经常性现金流正在形成，客户愿意为可衡量的价值付费，九章云极的定价权也就更强，健康、可持续的正向商业闭环水到渠成。

可持续性增长：效率、规模与生态驱动的正向循环

理解了AI工厂如何重构价值、如何改变商业模式之后，不妨把视角拉高，看看行业正在发生什么。

算力平台正在加速向生产力平台演进，2025年，中国GenAI IaaS市场同比增长219.3%，智能算力规模正以每年超过40%的速度狂奔。

更值得关注的是，算力需求本身也在发生史诗级迁移：从集中式训练，转向海量分布式推理。IDC预测，到2028年，推理算力规模将全面超越训练算力。一个由智能应用驱动的、万亿美元规模的算力消费市场，正在我们眼前爆发。

站在这个拐点上，九章云极的AI工厂选择了“两条腿走路”。

一方面，拼规模。九章云极规划建成10万P智能算力集群，目标实现单日十万亿高质量专业Token流转承载力。规模上来之后，芯片采购、数据中心建设、电力供应都有更强的议价能力。同样一张卡，买得越多越便宜；同样一度电，用得越多折扣越大。这些省下来的钱，直接变成成本优势。

另一方面，拼效率。规模大不等于赚钱，关键看利用率。传统模式下，很多智算集群的负载并不满，九章云极通过自研调度器、算电协同、模型优化等五条路径，把集群利用率推到行业高点。同样的硬件，产出更多可售Token。更关键的是：模型一旦训练完成、进入Token工厂，就可以被无限复用。标准化Token服务具备规模化运营优势，可持续优化整体运营效率，这是一种软件式的高毛利收入结构。

所以，Token的规模效应和效率效应叠加，标志着九章云极完成了从“算力供应商”到“智能生产力组织者与价值分配者”的战略升级。

一个可持续的健康增长飞轮正在加速转动：规模越大，成本越低；客户越多，模型越准；门槛越低，飞轮越快。

基于这个飞轮，九章云极的成长路径也清晰起来：

短期，成为稳定收入的“智能水电商”，像电网收电费一样，九章云极每个月都有可预测的调用量，现金流稳定、健康。

中期，定义Token的度量、定价、交付标准，成为行业规则制定者。谁掌握了度量衡，谁就掌握了生态话语权。就像电网定义了“度”这个单位，所有电器都得按这个标准来。

长期，成为智能生产力平台。企业的所有智能需求，从数据分析到流程自动化到决策辅助，都通过专业Token完成。

这一路径已经被九章云极验证：从交付算力到赋能产业的完整闭环能力已经跑通，合作网络从芯片、模型伙伴，扩展到全球。九章云极赚取的是“规则红利”，而不仅仅是资源差价。

这才是智能工业化时代，真正可持续的增长逻辑。

结语

黄仁勋说，Token是利润单位，但Token的未来，又不只是利润单位。

因为Token的终极意义，不在于它本身值多少钱，而在于它帮用户完成了多少具体的、有价值的任务。

九章云极的“AI工厂”，正在尝试回答：如何让最前沿的AI算力，像水电一样流动、可计量、被高效使用。它通过“训练工厂”和“Token工厂”的串联，将稀缺的、专业的智能生产能力标准化、普惠化。

这条路径如果走通，价值将远超一家公司的商业成功，更在于为千行百业注入一种可规模部署的“智能生产力”。当算力生意的逻辑从“资源占有”转向“价值交付”，一场更深层次的产业变革才刚刚开始。