北京
算力淘金热烧了两年，到了2026年，行业关心的不再是“谁的参数最大”，而是“谁的智能成本最低”。7月17日，2026世界人工智能大会在上海开幕，九章云极在H1馆B138展台摆出了一套“AI规模化生产体系”，试图回答这个问题。
过去，参数规模和榜单排名是衡量大模型竞争力的唯一标尺。但算力成本高企、多芯片计价规则割裂、GPU利用率长期困在30%红线附近、研发又缺乏标准化体系——这四重矛盾，卡住了AI从技术验证走向规模交付的脖子。竞争的维度已经变了：关键不再是服务器保有量，而是可度量、可持续迭代的AI规模化交付能力。
九章云极这次搬出的“AI工厂”，就是冲着这个痛点来的。它的核心逻辑是把AI生产从依赖个别专家的手工作坊模式，推进到可复制的标准化流水线。其中，“训练工厂”以强化学习为底座，解决“造模型难”；“Token工厂”则把大模型封装成消费级、专业级、前沿级三类标准化Token服务，回应“用模型贵”的难题。
在这套体系里，DCU统一算力计量单位是技术底座。1 DCU代表312 TFLOPS乘以1小时有效计算，能把异构芯片的实际算力输出折算为统一度量单位，为硬件计价规则长期割裂的局面提供了一条出路。用DCU衡量算力投入，用Token衡量智能产出，九章云极搭起的是一个可量化的算力价值闭环。这已经不是单一的技术创新，更像是面向基础设施层级的“标准输出”。
如果说AI工厂解决的是“生产什么、怎么定价”，那同步展出的九章智算云3.0，回应的是“怎么让算力产生最大效能”。算力规模只是基础，算力治理才是决定效能的关键。升级后的九章智算云把智能队列调度、资源配额管理、开发工具套件捏合在一起，先构起了从算力计量到算力治理的全流程闭环。队列调度像高峰路口的智能交管，让算力车流有序通行；配额管理像给每支团队划定专属车道，杜绝超限占用；开发工具套件则架起直达通道，开发者不用绕路就能调用云端算力。三者协同，让算力从“能买到”变成“用得好”。
九章云极的全球布局也在推进，已覆盖十余个智算中心，服务海量行业头部企业，并沿“一带一路”方向推进算力出海，承接算力基础设施的国际化需求。
更实在的数字来自客户端。依托九章弹性算力体系，某头部模型厂商项目中，综合成本最高节省82.1%，1至999卡GPU弹性调度有效匹配了业务的潮汐需求。在具身智能、大模型训推、自动驾驶多个赛道上，这套体系也已规模化落地：为头部模型厂商构建大规模推理集群，稳定承载百亿参数超长上下文推理；支撑具身智能从数字孪生到实体协同的全流程算力需求；服务自动驾驶的海量路测数据处理与车路协同调度。
当AI从实验室的前沿技术进化为驱动实体经济的基础力量，产业竞争的标尺早已超出单一模型的参数优越感。九章云极在WAIC 2026的亮相，用DCU统一计量构建了算力的价值尺度，用AI工厂重构了智能的生产函数。这套可复用、可扩展的基础设施参考架构，标志着AI从技术验证走向规模交付的范式迁移已经全面展开。
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