一句话看懂：九章云极在2026年6月17日宣布“AI工厂”战略，提出以DCU（智算单元）衡量算力投入、以专业Token衡量智能产出的工业化交付体系，试图将AI能力从单点模型竞赛转向规模化、低成本、高稳定的“工厂式”生产。这一动作对算力调度、模型部署和行业采购模式均有直接影响。
事件核心：发生了什么
在“2026全球智算科技峰会”上，九章云极创始人方磊正式发布“AI工厂”战略。该战略由两大核心引擎构成：一是“训练工厂”，以强化学习为核心工艺，将通用大模型“冶炼”为多场景专业模型；二是“Token工厂”，将专业模型封装成标准化、可精确计量的专业Token，实现智能能力的批量交付。公司同步披露三大目标：建设10万P智能算力集群、单日承载10万亿Token流转、依托全栈自研技术实现千倍级综合降本。在技术层面，九章云极通过Alaya NeW智算底座完成系统架构、计算调度和能效结构三层重构，包括PD算力调度分离、KV Fabric高速显存互联、持久化执行流机制及算电协同调度。此外，公司发布“智算开放计划”，联动芯片、服务器、大模型、能源产业伙伴共建开放生态，并公布全球化算力网络已在印尼等海外区域落地。
为什么重要
这一战略揭示了AI产业竞争内核的迭代方向：行业比拼从“谁的模型参数更大”转向“谁能以工厂化模式稳定、低成本地交付智能能力”。九章云极提出的DCU和专业Token两个计量单位，意味着企业采购AI算力的逻辑将从购买硬件（CAPEX）转向购买运营服务（OPEX），类似云计算重塑IT基础设施的模式。同时，强调“千倍降本”并非价格战，而是底层工程体系效率的竞争，这与目前行业普遍面临的推理成本过高、集群利用率低等痛点直接相关。此外，易观分析同期报告指出，全国第三方普惠智算云市场中，九章云极居于前列，显示该战略并非空谈，已有一定市场基础。
对用户/开发者/创作者的影响
对于企业采购方，若“AI工厂”模式落地，意味着未来AI部署成本有望大幅降低，高额GPU采购压力可转为按Token消耗付费。对于AI应用开发者，Token作为计量单位后，调用API的成本将更透明，但需注意不同供应商对Token的定义和计价方式可能存在差异。对于模型开发者，“训练工厂”提供了从通用模型到专业场景的精细化调优路径，可能降低中小企业自研行业模型的准入门槛。不过，目前公开信息显示，千倍降本和10万P算力集群均属阶段性目标，实际落地效果和价格体系仍有待观察。
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值得关注的后续
第一，九章云极是否公布具体的Token定价模型和计费标准，这是开发者和企业判断成本的核心依据。第二，其“智算开放计划”中的生态聚合能否真正打破硬件、芯片和模型之间的兼容壁垒，形成可复用的跨平台调度能力。第三，千倍降本是否仅针对特定场景（如高并发推理），还是适用于全链路训练与部署，以及竞品如阿里云、华为云等是否会在智算云定价策略上跟进调整。
来源：量子位 · 每日最新
