北京
過去兩年，大模型競賽上演了一場空前的“算力淘金熱”。行至2026年的產業分水嶺，行業的關注焦點已從“誰參數最多”轉向為——“誰的智能成本最低？”“誰能讓算力隨手可得？”
7月17日，2026世界人工智能大會在上海開幕。據新華社報道，國家主席習近平出席2026世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議并發表主旨講話，為人工智能創新、產業落地與全球治理指明發展方向?？倳浽谥v話中指出，要推動人工智能與實體經濟深度融合，加快形成新質生產力。這一方向性指引，為AI產業從“技術驗證”邁向“規模交付”劃定了清晰的航向。當AI不再僅是實驗室里的參數競賽，而是成為驅動千行百業降本增效的基礎動力，產業亟需一套可復制、可度量、可普惠的基礎設施體系。
站在宏觀指引與產業化量產的交匯點上，作為AI基礎設施及智算云提供商，九章云極在H1館B138展臺，展示了一套完整的“AI規?；a體系”，回應了這次大會的核心命題。
從“參數競賽”到“成本競爭”：供給側的結構性變革
參數規模與榜單排名，曾是衡量大模型競爭力的唯一標尺。然而，算力成本高企、多芯片計價割裂、GPU利用率困于30%紅線、研發缺乏標準化體系——這四大結構性矛盾，正是AI從“技術競賽”邁向“規模交付”的核心卡點。產業競爭的維度正在發生變化：競爭的關鍵不再是服務器保有量，而是可度量、可持續迭代的AI規?；桓赌芰Α?/strong>
九章云極亮相的“AI工廠”，正是對這一痛點的直接回應。其本質，將AI生產從依賴個別專家的研發模式，推向可復制的標準化流水線——通過“訓練工廠”與“Token工廠”雙引擎閉環，前者以強化學習為底座解決“造模型難”，后者將大模型封裝為消費級、專業級、前沿級三類標準化Token服務，回應了“用模型貴”的核心痛點。
在這一藍圖中，DCU統一算力計量體系是實現算力普惠的技術底座。作為算力計量的統一單位，1 DCU代表312 TFLOPS×1小時有效計算，可將異構芯片的實際算力輸出折算為統一度量單位，為解決硬件計價規則長期割裂的行業困局提供了可行方案。以DCU衡量算力投入、以Token衡量智能產出，九章云極構建了清晰可量化的算力價值閉環，這不僅是技術創新，更是面向基礎設施層級的“標準輸出”。
從“規模擴張”到“精細治理”：算力效能的二次躍升
如果說AI工廠解決的是“生產什么、如何定價”，本次同步展出的九章智算云3.0則回應了“如何讓算力產生最大效能”的深層命題。
算力規模是基礎，算力治理才是決定效能的關鍵。全新升級的九章智算云以智能隊列調度、資源配額管理、開發工具套件三位一體，率先構建從“算力計量”到“算力治理”的全流程閉環，隊列調度疏通擁堵，好比高峰路口智能交管，讓算力車流有序通行；配額管理設好邊界，如同為每支團隊劃定專屬車道，杜絕超限占用；開發工具套件則架起直達通道，讓開發者無需繞行即可調用云端算力。三者協同，讓算力從“能買到”變為“用得好”。
全球布局層面，九章云極已覆蓋十余個智算中心，服務海量行業頭部企業，并沿“一帶一路”推進算力出海，服務算力基礎設施國際化需求。
實體經濟驗證：最高成本直降82.1%
衡量基礎設施企業的價值，在于能否在實體經濟中跑出可量化的經濟賬。目前，九章云極在具身智能、大模型訓推、自動駕駛多個賽道均已規?；涞兀簽轭^部模型廠商構建大規模推理集群，穩定承載百億參數超長上下文推理；支撐具身智能從數字孿生到實體協同的全流程算力需求；服務自動駕駛海量路測數據處理與車路協同調度。
客戶側數據更具說服力：依托九章彈性算力體系，某頭部模型廠商項目中，綜合成本最高節省82.1%，1至999卡GPU彈性調度有效匹配業務潮汐需求。這組數據印證了一個判斷：AI基礎設施的競爭，正從“誰擁有更多的卡”轉向“誰能讓每張卡產生更大的經濟價值”。
當AI從實驗室的前沿技術進化為驅動實體經濟的基礎力量，產業競爭的標尺早已超越單一模型的參數優越感。九章云極在WAIC 2026的亮相，以DCU統一計量構建了算力的價值尺度，以AI工廠重構了智能的生產函數——這套可復用、可擴展的基礎設施參考架構，標志著AI從技術驗證走向規模交付的范式遷移已然全面開啟。
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