九章云极发布AI工厂战略：目标10万P算力、日产10万亿Token
2026/06/17 21:07阅读量 3
九章云极在北京发布AI工厂战略，包含训练工厂（目标10万P算力）和Token工厂（目标日均10万亿Token），首创DCU（一度算力）作为算力计量单位、专业Token作为智能产出价值单元。该工厂旨在通过标准化流水线解决企业AI落地的算力不透明、交付复杂等痛点，目标实现1000倍综合降本，并计划孵化1000个高价值模型与智能应用。
事件概述
九章云极在2026全球智算科技峰会暨战略发布会上正式提出“AI工厂”战略，旨在用标准化、规模化的工业化流水线重构智能的生产与交付体系。该工厂位于北京，包含两大核心组成部分。
核心组成部分
- 训练工厂：目标算力规模10万P，负责将通用大模型、行业数据和算力资源炼制成金融、制造、政务、科研等领域的专业模型。
- Token工厂：目标日均产能10万亿Token，负责将专业模型封装为企业可调用、可计量、可结算的专业Token。
运作机制
AI工厂的运作围绕四个关键环节：
- 投入侧：首创“一度算力”（DCU）计量单位，定义为312 TFlops×小时，将异构GPU、NPU、网络、存储等物理资源统一折算，使算力采购像用电一样按“度”付费。
- 生产侧：训练工厂通过千卡至万卡级集群、高密度网络存储、故障自愈、跨地域调度及全流程工具链，将通用模型升级为适配行业的专业任务模型。
- 封装侧：Token工厂将专业模型封装为可调用、可计量、可运营的专业Token。九章云极重新定义了Token的价值分层：消费级Token（面向日常AI应用）、专业级Token（封装行业Know-How与私有数据）、前沿级Token（面向复杂任务自动化与科研突破），战略重心聚焦后两者。
- 产出侧：形成“DCU度量投入 → 训练工厂冶炼专业模型 → Token工厂转化为专业Token → 企业消费并回流业务数据 → 模型持续迭代”的闭环，实现“越用越强，越强越便宜”。
对不同客户的价值
- 大模型公司和垂类AI企业：可从训练工厂无缝切入，利用弹性算力集群完成训练，再一键Token化分发至Token工厂，聚焦算法研发。
- 行业客户和SaaS公司：可通过Token工厂直接调用预置的50多款基座模型及精调模型，按量付费，项目建设周期从6-12个月缩短至约两周。
- 开发者和AI Agent：九章智算云提供IDE插件（支持VS Code、Cursor等），实现本地写代码、云端GPU自动运行，并推出CLI、SDK及Skills Hub。同时启动智算开放计划，面向全球开发者、科研团队和高校开放普惠算力。
行业意义
AI工厂标志着智算云市场从“有没有卡”“能不能用好卡”转向“能否把算力真正交付成业务结果”。九章云极的定位从算力供应商转向智能生产力的组织者和交付者，用DCU定义投入、训练工厂生产模型、Token工厂构建智能交付网络。1000倍综合降本的目标依赖于全栈自研OS、算电协同、全局调度及系统级优化，需要在更多场景中持续验证。