九章云极发布“AI工厂”战略，试图为智能生产建立标准化“流水线”

事件概述

2026年6月17日，九章云极正式发布“AI工厂”核心战略，推出新一代智算云Alaya NeW Cloud 3.0。公司认为AI产业已进入“智能工业化期”，当前核心问题从“能不能做出更强的模型”转向“能不能规模化生产与交付智能”。然而，行业面临三重基础设施失效：算力投入无法被标准化度量、Token单价不能反映真实任务完成成本、专业模型生产仍处于“手工作坊”阶段。九章云极试图通过AI工厂体系填补这一空白。

核心信息

• 三大失效背景：

  1. 算力无法统一度量：不同架构GPU/NPU的FLOPS和“卡时”口径各异，企业难以评估有效算力投入。
  2. Token价格战不降本：单步任务成功率低导致多步Agent任务总成本失控，公式为：AI应用成本=Token消耗×推理时延×重试次数×人工兜底成本。
  3. 专业模型生产定制化、不可复用，边际成本难以下降，大量企业陷入PoC阶段。

• AI工厂体系（双工厂）：

  • DCU（标准化算力单位）：1度算力=312 TFLOPS×1小时，将异构算力统一计量，企业可按DCU采购。
  • 训练工厂：将通用模型“冶炼”为专业智能，关键环节包括数据处理、领域精调、强化学习、评测反馈。强化学习使模型从“会回答”走向“会执行”，适应Agent规模化落地。
  • Token工厂：负责专业智能的流通与交付，将Token分层为消费级、专业级、前沿级，以“每任务完成成本”衡量价值。模型从训练工厂产出后需经压缩、量化、评测、分发（“模型转运”）进入Token工厂。
  • 闭环迭代：业务任务完成数据回流至训练工厂，驱动模型持续优化。

• 战略定位与开放计划：

  • 九章云极坚持独立智算云定位，不竞争模型和应用，致力于成为“公共基础设施”。
  • 启动“智算开放计划”，计划孵化1000个高价值专业模型与智能应用。
  • 当前已服务超过3万次客户算力任务，预置50多款主流基座模型和100余款行业数据集。

值得关注

• 九章云极提出“AI工厂”旨在定义“智能生产”的基础设施标准，通过DCU、训练工厂、Token工厂实现算力→专业智能→价值交付的可计量、可优化体系。
• 公司全栈自研的智算操作系统、算电协同优化、跨中心调度、模型量化与推理优化构成效率护城河。
• 推理成本下降后，下一步瓶颈被指向高质量产业数据和企业AI原生工作流组织能力，AI工厂为应对这些“软性”瓶颈提前布局。