AI热榜 过去两年，大模型竞赛上演了一场空前的“算力淘金热”。
行至 2026 年的产业分水岭，行业的关注焦点已从“谁参数最多”转向为——“谁的智能成本最低？
”“谁能让算力随手可得？
” 7 月 17 日，2026 世界人工智能大会在上海开幕。
据新华社报道，国家主席习近平出席 2026 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议并发表主旨讲话，为人工智能创新、产业落地与全球治理指明发展方向。
总书记在讲话中指出，要推动人工智能与实体经济深度融合，加快形成新质生产力。
这一方向性指引，为 AI 产业从“技术验证”迈向“规模交付”划定了清晰的航向。
当 AI 不再仅是实验室里的参数竞赛，而是成为驱动千行百业降本增效的基础动力，产业亟需一套可复制、可度量、可普惠的基础设施体系。
站在宏观指引与产业化量产的交汇点上，作为 AI 基础设施及智算云提供商，九章云极在 H1 馆 B138 展台，展示了一套完整的“AI 规模化生产体系”，回应了这次大会的核心命题。
从“参数竞赛”到“成本竞争”：供给侧的结构性变革 参数规模与榜单排名，曾是衡量大模型竞争力的唯一标尺。
然而，算力成本高企、多芯片计价割裂、GPU 利用率困于 30%红线、研发缺乏标准化体系——这四大结构性矛盾，正是 AI 从“技术竞赛”迈向“规模交付”的核心卡点。
产业竞争的维度正在发生变化：竞争的关键不再是服务器保有量，而是 可度量、可持续迭代的 AI 规模化交付能力。
九章云极亮相的“AI 工厂”，正是对这一痛点的直接回应。
其本质，将 AI 生产从依赖个别专家的研发模式，推向可复制的标准化流水线——通过“训练工厂”与“Token 工厂”双引擎闭环，前者以强化学习为底座解决“造模型难”，后者将大模型封装为消费级、专业级、前沿级三类标准化 Token 服务，回应了“用模型贵”的核心痛点。
在这一蓝图中，DCU 统一算力计量体系是实现算力普惠的技术底座。
作为算力计量的统一单位，1 DCU 代表 312 TFLOPS×1 小时有效计算，可将异构芯片的实际算力输出折算为统一度量单位，为解决硬件计价规则长期割裂的行业困局提供了可行方案。
以 DCU 衡量算力投入、以 Token 衡量智能产出，九章云极构建了清晰可量化的算力价值闭环，这不仅是技术创新，更是面向基础设施层级的“标准输出”。
从“规模扩张”到“精细治理”：算力效能的二次跃升 如果说 AI 工厂解决的是“生产什么、如何定价”，本次同步展出的九章智算云 3.0 则回应了“如何让算力产生最大效能”的深层命题。
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