刚刚，北京建了一座 AI 工厂：目标 10 万 P 算力，日产 10 万亿 Token！

📌 一句话摘要

九章云极发布 AI 工厂战略，以 DCU 度量算力投入、训练工厂生产专业模型、Token 工厂封装交付智能，目标实现 10 万 P 算力与 10 万亿 Token 日均产能，推动智算云从算力供应转向智能交付。

📝 详细摘要

本文报道了九章云极在 2026 全球智算科技峰会上发布的 AI 工厂战略。该战略旨在解决企业应用大模型时面临的算力不标准、模型落地难、交付成本高等工程化痛点。AI 工厂包含四大核心部分：投入侧以自创的 DCU（一度算力）统一计量异构算力；生产侧通过训练工厂将通用模型与行业数据结合，产出专业模型；封装侧由 Token 工厂将模型封装为可调用、可计量的专业 Token；产出侧形成数据回流、模型持续迭代的飞轮。文章还介绍了针对大模型公司、行业客户、开发者三类群体的差异化接入路径，并指出该战略标志着智算云竞争从「有卡」向「交付业务结果」的转变。

💡 主要观点

- AI 工厂通过标准化、工业化的流水线重构智能生产与交付。 将算力投入（DCU）、模型训练（训练工厂）和智能交付（Token 工厂）拆解为可度量、可复用的环节，解决企业自建 AI 基础设施周期长、成本高、不标准的问题。

DCU 和「专业 Token」是 AI 工厂实现标准化计量的关键创新。 DCU 将异构芯片、网络、存储等复杂资源统一折算，让算力采购像用电一样简单；专业 Token 则面向业务任务定义智能价值单元，使 AI 服务的成本与效果可量化、可结算。

AI 工厂针对三类客户提供差异化路径，降低 AI 落地门槛。 大模型公司可从训练工厂切入，打通研发到商业化链路；行业客户可直接调用 Token 工厂的预置模型服务，两周内完成概念验证；开发者和 AI Agent 场景可通过 IDE 插件等轻量化入口使用算力。

该战略的核心是将智算云竞争从算力规模转向智能交付能力。 文章指出，市场已从「有卡」和「用好卡」阶段，进入「能否把算力交付成业务结果」阶段。AI 工厂试图成为智能生产力的组织者，而非单纯的算力供应商。

💬 文章金句

- AI 工厂本质上是在用一套标准化、规模化、高可靠性的工业化流水线，去重构智能的生产与交付体系。

• 算力是投入，模型是中间产物，Token 是产出，业务效果才是最终价值。
• 真正稀缺的，是把算力、模型、Token 和业务价值串起来的工程系统。

📊 文章信息

AI 初评：82

来源：量子位

作者：十三

分类：商业科技

语言：中文

阅读时间：17 分钟

字数：4170

标签： AI 基础设施, 智算云, AI 商业化, 产业 AI, 算力经济

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