WAIC 2026解码：九章云极如何用DCU与Token重构AI生产范式
从参数崇拜到价值回归：AI基础设施的结构性重构
2026年7月17日，上海世界人工智能大会（WAIC）的聚光灯下，产业界的核心叙事发生了微妙而深刻的位移。站在宏观政策指引与产业化量产落地的交汇点上，我们不再单纯聚焦于大模型参数的数字膨胀，而是开始审视算力投入产出比（ROI）的实质意义。作为AI基础设施及智算云提供商，九章云极在H1馆B138展台呈现了一套完整的“AI规模化生产体系”，这不仅是一次产品展示，更是对当前AI产业从“技术验证期”向“规模交付期”过渡这一核心命题的直接回应。
过去几年，衡量大模型竞争力的标尺几乎被参数规模与榜单排名所垄断。然而，随着应用场景的深入，供给侧的结构性矛盾日益凸显：算力成本的高企、多芯片计价规则的长期割裂、GPU利用率普遍困于30%的红线，以及研发流程缺乏标准化体系，这些痛点正成为阻碍AI从“技术竞赛”迈向“规模交付”的核心卡点。产业竞争的维度已然改变，关键不再是谁拥有更多的服务器保有量，而是谁具备可度量、可持续迭代的AI规模化交付能力。
AI工厂：标准化流水线与双引擎闭环
面对上述痛点，九章云极提出的“AI工厂”概念，本质上是试图将AI生产从依赖个别顶尖专家的非标研发模式，推向可复制、标准化的工业流水线。这一体系的核心在于构建了“训练工厂”与“Token工厂”的双引擎闭环，分别解决了“造模型难”与“用模型贵”两大行业顽疾。
在“训练工厂”层面，以强化学习为底座，通过标准化的流程优化模型训练效率，降低了对稀缺算法人才的过度依赖。而在“Token工厂”层面，九章云极创新性地提出将大模型封装为消费级、专业级、前沿级三类标准化Token服务。这种封装不仅屏蔽了底层模型的复杂性，更将智能产出转化为可量化、可交易的标准商品。客户无需关心模型背后的架构细节，只需按需调用Token，极大地降低了企业接入AI能力的门槛。这种模式类似于云计算早期从IaaS向PaaS/SaaS的演进，标志着AI应用层正在形成成熟的标准化生态。
DCU：打破异构算力计价困局的“硬通货”
在AI规模化生产的蓝图中，统一的计量标准是基础设施层面的关键基石。当前行业面临的最大障碍之一是硬件计价规则的长期割裂，不同厂商、不同架构的芯片性能难以横向对比，导致企业选型困难且成本不可控。九章云极推出的DCU（Data Computing Unit）统一算力计量体系，正是为了解决这一“度量衡”难题。
DCU的定义极具创新性：1 DCU代表312 TFLOPS×1小时的有效计算。这一指标不仅包含了算力吞吐量，更纳入了有效计算时间的维度，从而更真实地反映硬件在实际业务场景中的价值。通过DCU，异构芯片的实际算力输出可以被折算为统一度量单位，实现了跨芯片架构的性能对标与成本核算。当企业以DCU衡量算力投入，以Token衡量智能产出时，一个清晰可量化的算力价值闭环便得以构建。这不仅是技术层面的创新，更是面向基础设施层级进行的“标准输出”，有望推动行业从碎片化的硬件采购转向基于效能的标准化服务采购。
智算云3.0：从“算力拥有”到“算力治理”的跃升
如果说“AI工厂”解决了生产方式的问题，那么同步展出的九章智算云3.0则深入探讨了如何让有限的算力产生最大的效能。算力规模仅是基础，算力治理才是决定效能上限的关键。全新升级的九章智算云构建了从“算力计量”到“算力治理”的全流程闭环，其核心架构由智能队列调度、资源配额管理、开发工具套件三位一体组成。
智能队列调度如同高峰路口的智能交管系统，能够根据任务的优先级和特性，疏导算力拥堵，确保高优任务“绿灯通行”；资源配额管理则为每个团队或项目划定专属的“车道”边界，防止资源超限占用导致的“交通瘫痪”；开发工具套件则架起了直达云端算力的快速通道，让开发者无需复杂的配置即可调用资源。这三者的协同作用，使得算力管理从粗放的“能买到”转变为精细化的“用得好”，显著提升了整体集群的利用率。
此外，九章云极在全球布局方面也取得了实质性进展，目前已覆盖十余个智算中心，服务海量行业头部企业。并沿“一带一路”沿线推进算力出海，满足国际化企业对合规、低延迟算力基础设施的需求，进一步拓展了智能新底座的边界。
实体经济验证：成本直降82.1%的范式迁移
n衡量基础设施企业的最终标准，在于其能否在实体经济中跑出可量化的经济账。九章云极的AI规模化生产体系已在具身智能、大模型训推、自动驾驶等多个赛道实现规模化落地。
在具身智能领域，系统支撑了从数字孪生仿真到实体协同的全流程算力需求；在自动驾驶赛道，服务了海量路测数据处理与车路协同调度；在模型厂商侧，则为头部客户构建了大规模推理集群，稳定承载百亿参数超长上下文的推理任务。客户侧的数据最具说服力：在某个头部模型厂商的项目中，依托九章的弹性算力体系，综合成本最高节省了82.1%。这一惊人的降本幅度，主要得益于1至999卡GPU的弹性调度能力，能够有效匹配业务的海量潮汐需求，避免了资源的闲置与浪费。
这组数据印证了一个判断：AI基础设施的竞争逻辑，正从“谁拥有更多的卡”彻底转向“谁能让每张卡产生更大的经济价值”。当AI从实验室的前沿技术进化为驱动实体经济的基础力量，产业竞争的标尺早已超越了单一模型的参数优越感。九章云极在WAIC 2026的亮相，以DCU统一计量构建了算力的价值尺度，以AI工厂重构了智能的生产函数。这套可复用、可扩展的基础设施参考架构，标志着AI从技术验证走向规模交付的范式迁移已然全面开启，智能新底座正在重塑数字经济的生产方式。