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给 AI 建「流水线」，九章云极看清了什么？
TL;DR · 一句话结论
九章云极发布AI工厂战略及Alaya NeW Cloud 3.0，提出DCU算力度量单位、训练工厂和Token工厂双体系，解决算力不可比、Token成本失控、模型生产作坊化三大问题，计划孵化1000个专业模型。
主要内容
- 01提出DCU（312TFLOPS*1小时）作为统一算力度量
- 02训练工厂负责从通用模型冶炼专业模型
- 03Token工厂按消费级/专业级/前沿级分层交付
- 04累计服务超3万次算力任务，预置50余款模型
背景
当前AI行业面临算力投入无法标准化度量、Token价格战未降低企业总成本、专业模型生产仍靠手工定制三大痛点。Gartner预测2026年40%企业将嵌入AI Agent，但基础设施缺失导致大量PoC无法落地。九章云极试图通过AI工厂填补这一空白。
为什么值得关注
对于AI工具用户和开发者，该战略提供了从算力采购到模型交付的标准化方案，DCU让跨芯片算力可比较，双工厂体系有望降低专业模型生产边际成本，加速AI从单点验证到规模化部署的过渡。
🇨🇳
对中国用户与市场
国内智算中心运营方、行业客户和开发者可受益于DCU统一计量，降低多云/异构算力管理复杂度。但九章云极平台中立性依赖生态繁荣，需验证1000个专业模型的孵化质量及实际落地效果。
继续关注
⚠尚未确定的部分
- ·AI工厂战略目前仅发布框架，实际落地效果和客户采纳率待验证
- ·DCU作为行业标准需广泛生态共识，单一公司推动可能受限
- ·专业Token分层定价与实际业务价值的对应关系尚不清晰
- ·九章云极不做模型及应用，价值完全依赖合作伙伴生态
→可采取的行动
- ·关注九章云极智算云3.0公测或试用机会，测试DCU计量和双工厂效率
- ·如果企业有规模化AI部署需求，可评估其专业Token分层是否能匹配自身业务复杂度
- ·开发者可参与智算开放计划，申请算力支持和技术共创
- ·对比其他AI基础设施方案（如云计算厂商推理服务），计算任务完成总成本
摘记
AI工厂，是智能工业化的工程底座。
同样的DCU，能不能生产更多、更稳定、更高价值的专业Token，这就是工厂效率。
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