誰會成為算力領域“寧德時代”？九章云極攜“AI工廠”率先起跑

出品 | 子彈財經

作者 | 元君

編輯 | 閃電

美編 | 倩倩

審核 | 頌文

6月17日，九章云極發布了“AI工廠”戰略。

當幾乎所有AI公司都在追逐更大參數、更強模型時，這家公司卻做出了一個“反常”的決定：不做大模型，只做智能算力底座。

這套打法聽起來有些熟悉。十幾年前，也有一家公司做出了類似的選擇：不做整車，只做動力電池。

當時，所有人都在造車，它卻選擇了產業鏈最底層、最不起眼的環節。結果，這家名為寧德時代的公司，從閩東的一家小廠起步，一路成長為市值近2萬億的“產業定義者”。2025年，其全球動力電池市占率達到39.2%，連續九年排名第一。它沒有造過一輛車，但全球每10輛新電動汽車中，就有4輛的“心臟”由它提供。

如今，算力成為新電力，AI從技術突破走向工業化生產，九章云極所處的算力基礎設施賽道，正經歷著類似的產業升級邏輯。

依托AI工廠架構、首創的DCU算力計量標準和全鏈路Token流通體系，九章云極正試圖建立起智能時代的基礎設施新標準。

這不禁引發業界的深層思考：在AI工業化的關鍵窗口期，九章云極構筑了怎樣的競爭壁壘與獨特模式？它能否成為智能時代堅實可信的算力基座與基礎設施先行者？

1、專注基礎設施，定義產業標準九章云極的差異化路徑

要理解九章云極的戰略野心，可以從產業升級的一般規律中找到參照。那些最終定義行業格局的企業，往往不是在終端市場爭搶份額，而是在基礎設施層面建立標準。

2010年前后，全球新能源汽車尚處于萌芽階段，市場滲透率不高，但增長潛力已經顯現。當時，資本市場和產業資本的目光，幾乎都聚焦在整車制造上，各大車企和初創品牌紛紛下場，想要搶占終端市場的紅利。

在這個臨界點上，寧德時代選擇迅速切入。它判斷，行業的爆發只是時間問題，如果等到滲透率上升后再入場，恐怕就沒有太多機會了。

然而，寧德時代并未涌入整車制造的紅海，而是做出了極具遠見的抉擇：專攻動力電池。事實上，在新能源汽車的產業鏈中，動力電池是整車的“心臟”，決定著車輛的續航、安全與成本，是貫穿全行業的通用核心基礎設施，其戰略價值遠超單一整車品牌。

于是，憑借先發優勢和精準定位，寧德時代迅速打開了發展引擎。成立初期，它牽手寶馬建立高標準生產體系，依托扎實的技術積累快速打開高端市場；隨后，又深度綁定國內外主流車企，持續迭代電池技術、完善產能布局，一步步牽頭制定動力電池行業的技術標準、安全標準與規格體系。經過多年深耕，寧德時代從一名行業參與者，轉變為產業鏈規則的制定者。

2017年，寧德時代動力電池出貨量登頂全球，此后連續九年穩居第一，2025年全球市占率達到39.2%。今年4月，寧德時代A+H股總市值突破兩萬億元，產品已覆蓋全球150多個國家和地區。它從福建寧德的地方企業，成長為影響全球新能源格局的產業巨頭。

不謀而合的是，在AI算力賽道上，九章云極走的正是這樣一條路徑——專注基礎設施，定義產業標準。

當AI行業走到關鍵分水嶺，比拼模型參數已不再是主基調，智能工業化正撲面而來。目前，國內日均Token調用量已達到140萬億級別，推理成本兩年內下降280倍，超四成企業計劃將AI Agent嵌入核心業務系統。這意味著AI不再是小眾技術實驗，而是像水、電一樣的基礎生產資料。

賽道邏輯更迭之下，行業競爭的核心也從能否做出更強模型，轉向能否規模化、低成本、高穩定地生產與交付智能。

面對這一變革趨勢，九章云極沒有跟風入局大模型終端應用市場，轉身選擇堅守算力底座賽道。

在當前的算力市場中，存在一類以硬件轉租、長期算力合約為主要形態的業務模式，側重于算力資源的流通與分發，在產業鏈中承擔“連接層”的角色。

九章云極則選擇了另一條路徑，作為市場上少數具備自主算力資源池和全棧自研技術體系的智算運營商，它從底層硬件集群到上層調度系統、服務輸出，實現了全鏈路的技術自研與運營，深度參與核心生產環節。

在體系構建上，AI工廠成為九章云極落地智能工業化的核心載體，形成了從“智能原料”到“智能商品”的生產閉環。

訓練工廠如同能源產業的發電廠，依托萬卡級算力集群、強化學習技術與領域精調能力，將通用大模型打造為適配金融、制造、政務、科研等場景的專業模型；Token工廠則相當于輸電網，把專業模型封裝為標準化的智能服務，實現智能能力的規模化流通與交付。

更具變革意義的是，九章云極在業內率先推出了算力標準化計量體系DCU（一度算力），將復雜的異構算力資源統一量化，1度算力等同于312 TFLOPS運行1小時，讓算力像電力、自來水一樣，實現可度量、可交易、可結算，補齊了智算產業標準化的關鍵短板。

按照規劃，九章云極將逐步建成10萬P規模算力集群，目標實現每日10萬億專業Token產出，以全鏈路技術優化為路徑，向Token綜合千倍級降本的中長期目標推進，并計劃在三年內聯合孵化1000個高價值專業模型與智能應用。

從卡位AI工業化拐點，到聚焦算力基礎設施，再到牽頭制定行業計量標準，九章云極在算力新賽道上站穩了基礎設施先行者的核心位置。

2、算力基礎設施賽道條件已成熟，天花板足夠高

那么，九章云極所處的賽道是否具備誕生基礎設施定義者的條件？答案是肯定的。

就產業邏輯而言，智能算力賽道正展現出強勁的爆發勢頭。隨著AI全面滲透千行百業，算力作為底層通用基礎設施，其市場空間正在指數級擴張。

九章云極抓住了時代拐點，布局基礎設施層，并定義了行業標準。

如今，人工智能、云計算、大數據已經深度融入各行業：制造業依靠AI質檢、智能產線實現轉型升級；金融業依托大模型完成風控、智能投顧；政務領域借助智能服務提升辦事效率；醫藥、新材料等科研行業則依靠算力加速研發突破。

九章云極的智算服務面向所有需要智能化轉型的企業、科研機構及開發者，服務群體呈指數級擴張，這決定了智算產業的市場體量具備無限延伸的潛力。

據九章云極發布會透露，企業級Token調用、Agent規模化運行等場景正在迅速滲透，“Token已經成為它們的燃料”。

按照IDC預測，全球年度Token消耗量將由2025年的0.0005 Peta Token增長至2030年的15萬Peta Token，年復合增長率高達3418%，2026年至2031年全球活躍智能體數量的年復合增長率預計達135.3%。這種跨行業的普適性和增長趨勢，是動力電池賽道難以比擬的。

另一方面，從產品屬性看，九章云極提供的算力服務，是數字基礎設施與價值流通網絡的結合體，兼具技術屬性、服務屬性與網絡效應。

依托全棧自研的智算操作系統、分布式存儲與全局調度系統，九章云極的算力資源可以持續優化復用，不存在實體硬件的產能瓶頸。從這個意義上說，算力底座具有更廣闊的應用場景，它不僅能輸出能量，還能輸出智能。

更重要的是，從市場空間看，動力電池已是萬億級市場，但增速趨于平穩。而智算賽道正處于爆發期。據中國信通院數據，2025年我國算力市場規模已突破1.8萬億元，2026年有望突破2.5萬億元，2028年將達到4萬億元，年復合增長率超40%。

在通用性和鎖定效應方面，誰定義了標準，誰就是產業的規則制定者。一旦DCU標準像“度（電）”一樣成為行業共識，它將在整個AI產業鏈中形成極強的鎖定效應。

因此，從這些層面來看，九章云極所處的賽道條件已經成熟。依托其獨特的布局，公司擁有廣闊的成長空間。

3、從算力供應商到基礎設施平臺，長期發展路徑正在清晰

產業升級的歷史表明，那些從供應商升級為基礎設施平臺的企業，其產業地位和影響力會實現跨越式提升。九章云極正在經歷同樣的蛻變。

從趨勢來看，AI工業化是確定性方向。隨著Token時代到來，需求進入工業規模，算力底座成為AI工業化的確定性需求。九章云極布局的是“新基建”的最底層，其戰略價值只會隨產業發展而提升。

特別是算力資源正從規模驅動走向互聯互通，全國一體化算力網絡加速成型。九章云極深度參與并服務國家算力一體化建設，這不僅是商業布局，更是國家戰略的有機組成部分。

在壁壘方面，九章云極打造了全棧自研操作系統、DCU行業標準、雙工廠工業化體系以及先發規模優勢。這些要素的組合，構成了典型的差異化競爭壁壘。后來者要撼動它，不僅需要在技術上模仿，更需要在標準層面實現替代。

九章云極自研的智算操作系統，是國內首批在算力調度、模型訓練、模型推理、數據處理四大領域均通過中國信通院認證的全棧AI系統之一。

通過全局調度與算電協同技術，萬卡級集群的GPU利用率被推至行業高點，同等硬件能產出更多可售Token。模型進入Token工廠后可以無限復用，標準化Token服務具備規模化優勢，可持續優化整體運營成本。

據九章云極方面介紹，訓練工廠與Token工廠在任務目標上存在差異：訓練側重于計算性能，推理側重于單位成本。將兩者拆分為獨立工廠，有助于在各自環節實現更精細的優化。

在模式方面，九章云極構建了以DCU度量投入、Token度量產出、數據驅動進化為核心的商業飛輪。過去，企業部署AI更多是建設型路徑，需要購買硬件、組建集群、招募團隊，周期長且成本高。

通過九章云極的AI雙工廠，企業可以轉換為消費型路徑，按DCU采購算力包，按Token付費使用智能服務。使用過程中產生的數據還能回流至訓練工廠，驅動模型持續迭代，形成良性循環。這種模式將AI部署從重資產投入轉變為按需付費的運營支出，有助于降低企業使用AI的門檻。

因此，隨著算力基礎設施的持續升級，九章云極有潛力從一個算力服務提供商，進化為整個AI產業的智能生產力輸出平臺。

“讓算力回歸其本質——成為一種普惠、可靠、高效的社會級生產力。”方磊在演講收尾時表示，“以規模化工業級的AI底座重新定義全球智算云。這不僅是技術的升級，更是整個AI產業走向成熟和商業化的關鍵一步。”

產業革命的劇本從未改變：那些敢于在爆發前夜卡位基礎設施、敢于用標準定義產業鏈、敢于用規模鎖定格局的企業，終將成為時代的“基礎設施先行者”。

*文中題圖來自：攝圖網，基于VRF協議。