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从“产模型”走向“建工厂”:九章云极在WAIC 2026定义AI规模化新范式

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过去两年,大模型竞赛上演了一场空前的“算力淘金热”。行至2026年的产业分水岭,行业的关注焦点已从“谁参数最多”转向为——“谁的智能成本最低?”“谁能让算力随手可得?”

7月17日,2026世界人工智能大会在上海开幕。据新华社报道,国家主席习近平出席2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议并发表主旨讲话,为人工智能创新、产业落地与全球治理指明发展方向。总书记在讲话中指出,要推动人工智能与实体经济深度融合,加快形成新质生产力。这一方向性指引,为AI产业从“技术验证”迈向“规模交付”划定了清晰的航向。当AI不再仅是实验室里的参数竞赛,而是成为驱动千行百业降本增效的基础动力,产业亟需一套可复制、可度量、可普惠的基础设施体系。


站在宏观指引与产业化量产的交汇点上,作为AI基础设施及智算云提供商,九章云极在H1馆B138展台,展示了一套完整的“AI规模化生产体系”,回应了这次大会的核心命题。

从“参数竞赛”到“成本竞争”:

供给侧的结构性变革

参数规模与榜单排名,曾是衡量大模型竞争力的唯一标尺。然而,算力成本高企、多芯片计价割裂、GPU利用率困于30%红线、研发缺乏标准化体系——这四大结构性矛盾,正是AI从“技术竞赛”迈向“规模交付”的核心卡点。产业竞争的维度正在发生变化:竞争的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。

九章云极亮相的“AI工厂”,正是对这一痛点的直接回应。其本质,将AI生产从依赖个别专家的研发模式,推向可复制的标准化流水线——通过“训练工厂”与“Token工厂”双引擎闭环,前者以强化学习为底座解决“造模型难”,后者将大模型封装为消费级、专业级、前沿级三类标准化Token服务,回应了“用模型贵”的核心痛点。


在这一蓝图中,DCU统一算力计量体系是实现算力普惠的技术底座。作为算力计量的统一单位,1 DCU代表312 TFLOPS×1小时有效计算,可将异构芯片的实际算力输出折算为统一度量单位,为解决硬件计价规则长期割裂的行业困局提供了可行方案。以DCU衡量算力投入、以Token衡量智能产出,九章云极构建了清晰可量化的算力价值闭环,这不仅是技术创新,更是面向基础设施层级的“标准输出”。

从“规模扩张”到“精细治理”:

算力效能的二次跃升

如果说AI工厂解决的是“生产什么、如何定价”,本次同步展出的九章智算云3.0则回应了“如何让算力产生最大效能”的深层命题。


算力规模是基础,算力治理才是决定效能的关键。全新升级的九章智算云以智能队列调度、资源配额管理、开发工具套件三位一体,率先构建从“算力计量”到“算力治理”的全流程闭环,队列调度疏通拥堵,好比高峰路口智能交管,让算力车流有序通行;配额管理设好边界,如同为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,让开发者无需绕行即可调用云端算力。三者协同,让算力从“能买到”变为“用得好”。

全球布局层面,九章云极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”推进算力出海,服务算力基础设施国际化需求。

实体经济验证:

最高成本直降82.1%

衡量基础设施企业的价值,在于能否在实体经济中跑出可量化的经济账。目前,九章云极在具身智能、大模型训推、自动驾驶多个赛道均已规模化落地: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;服务自动驾驶海量路测数据处理与车路协同调度。

客户侧数据更具说服力: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弹性调度有效匹配业务潮汐需求。这组数据印证了一个判断:AI基础设施的竞争,正从“谁拥有更多的卡”转向“谁能让每张卡产生更大的经济价值”。

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越单一模型的参数优越感。九章云极在WAIC 2026的亮相,以DCU统一计量构建了算力的价值尺度,以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然全面开启。

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