AI行业的竞争已经卷出了新高度——现在连工厂都开始建了。
就在近日，北京正式迎来这样一家机构，其核心架构由两大板块构成：
训练工厂：目标算力规模定在10万P，专门承接通用大模型、行业数据与算力资源的融合冶炼，最终输出适配金融、制造、政务、科研等领域的专业模型。
Token工厂：日均产能目标10万亿Token，将训练工厂产出的专业模型进一步封装，打造成企业可直接调用、可计量计费、可稳定交付的智能服务单元。
这正是九章云极在2026全球智算科技峰会暨战略发布会上正式亮相的新战略——AI工厂。
这一概念颇有工业化气息：前端炼模型，后端输出智能。中间环节以DCU（一度算力）衡量算力投入，以专业Token（面向具体业务任务的智能价值单元）衡量智能产出，并将业务数据实时回流，持续驱动模型迭代升级。
几组核心数据直观呈现了这一布局的雄心：10万P目标算力规模、10万亿Token日均产能目标、1000倍综合降本目标、计划孵化1000个高价值模型与智能应用。
一、AI工厂背后，商业逻辑正在悄然转变
从九章云极这次战略发布来看，智算云的竞争维度已经发生了根本性迁移——它要回答的不再只是"算力够不够"，更要回答"算力能否真正转化为可交付的智能"。
这恰恰是AI工厂这一概念想要工程化解决的问题。
二、AI工厂如何运转？先看企业的真实痛点
当前，企业在拥抱大模型时面临的核心困境已经从"模型参数多不多、是否开源、榜单得分高不高"转移到了更现实的三个追问：
模型能否真正嵌入复杂的业务系统？
高并发场景下能否稳定输出可预期的结果？
每次API调用的成本，业务部门能否算得清、算得赢？
这不再是算法竞技，而是一道标准的工程与工业化命题。
AI落地的真正瓶颈，往往不在大模型本身，而在其背后的基础设施：算力调度是否高效、异构算力能否统一纳管、推理成本是否足够低、任务失败后系统能否自动感知并自愈……
基于此，九章云极以标准化、规模化、高可靠性的工业化流水线为基础，重构了智能的生产与交付体系。
整座AI工厂可拆解为四个关键层次：
1、三投入侧：首创"一度算力"（DCU）
这一层解决的是"如何购买算力"的问题。
长期以来，算力行业最大的痼疾在于资源不标准、计价不透明、投入难以量化。企业过去要租GPU、规划网络拓扑、核算存储带宽和机器使用时长，门槛高、成本乱，难以规模化复制——就像早期用电时代，得自己买煤、租发电机、拉电线。
九章云极在行业内率先推出"一度算力"计量单位，定义为312TFlops×小时，将底层芯片（异构GPU、NPU）、网络、存储、使用时长及实际利用率等复杂物理资源统一折算。对客户而言，买算力就像买电一样直接，按"度"付费，所见即所得。
2、训练工厂：智能"从0到1"的生产车间
训练工厂解决的是专业模型的生产问题。简单说，就是把通用模型、行业数据、算力资源投进来，经过数据处理、领域精调、强化学习、评测反馈等完整流程，产出适配金融、制造、政务、科研等行业的专业模型。
重点不在于有多少GPU。训练工厂的核心能力是千卡到万卡级弹性集群、高密度网络存储、故障自愈、跨地域调度，以及覆盖数据、训练、评测到部署的全链路工具链。
通用大模型天然存在数据与能力边界，无法承载企业私有数据、行业Know-How与复杂业务流程。训练工厂的价值，恰在于将行业专属知识沉淀进模型，让AI从"会聊天、会答题"升级为"能拆解任务、能自主决策、能闭环落地"的产业智能体。
3、Token工厂：智能"从1到N"的交付流水线
训练工厂生产出专业模型后，模型本身并不是企业可以直接消费的商品。企业真正需要的是：稳定的API与SDK、完善的权限体系、模型版本管理、监控告警、计量计费和服务保障。
Token工厂正是承担这一角色，将专业模型封装成可调用、可计量、可运营的专业Token。
这里的Token，不是大模型的技术计数单位，而更接近"面向业务任务的智能价值单元"。不同任务、不同模型、不同服务等级，均可通过Token进行计量与结算。
4、产出侧：越用越强，越强越便宜
至此，AI工厂的核心飞轮闭环正式成型：
DCU计量投入→训练工厂冶炼专业模型→Token工厂转化智能产出→企业消费Token并回流业务数据→模型持续迭代进化
这是一条"越用越强、越强越便宜"的增强回路。数据在其中既是原料，也是模型进化的养分。
值得关注的是，九章云极在这一闭环中重新定义了Token的价值层级：
消费级Token：服务日常AI应用与内容创作，追求极致体验与规模普惠；
专业级Token：封装行业深度Know-How与私有数据，服务金融风控、质量检测、政务处理，交付确定性的效率与合规价值；
前沿级Token：面向复杂任务自动化与科研突破，覆盖药物发现、新材料研发、城市级系统优化等曾经难以触达的科学前沿。
九章云极的战略重心聚焦于后两类。
5、从租卡到用Token，企业AI开始变轻
过去，企业做AI是一条漫长的重资产路径：多方协调采购GPU、组建集群运维团队、搭建训练环境、私有化部署……整套流程走下来，周期通常长达6至12个月，资本开支已是天文数字，业务效果却还遥遥无期。
在AI工厂模式下，不同类型的企业都有了更轻量的接入方式：
面向大模型公司与垂类AI企业：可从训练工厂直接切入，享受千卡到万卡的弹性算力集群与跨地域调度能力。模型训练、精调、评测完成后，可一键Token化接入Token工厂，彻底打通从研发到商业化的全链路，让算法团队100%聚焦于模型本身。
面向行业客户与SaaS公司：可从Token工厂切入，走消费型路径——不买卡、不建集群、不需要底层运维团队。平台已预置50余款主流基座模型及针对金融、制造、政务、科研等场景精调完毕的专业模型，企业按需调用、按量付费，重资产投入转为灵活运营支出。过去大半年的建设周期，现在最快两周即可完成业务概念验证。
面向开发者与AI Agent：九章智算云提供轻量化算力入口，并已上线VS Code、Cursor等主流编辑器的IDE插件，开发者可本地写代码、云端跑实验，按需计费。后续还将推出CLI、SDK及Skills Hub，进一步降低使用门槛。此外，平台同步启动智算开放计划，向全球开发者、科研团队和高校用户开放普惠算力。
6、算力战的新维度：卖的不再是资源，而是生产力
从行业视角回望，这次九章云极的动作，踩中的是智算云市场的一次深层转向。
早期竞争拼的是"有没有卡"；大模型爆发后，竞争转向"能不能用好卡"；现在，企业更关心的是第三个问题——能不能把算力真正转化为业务结果。
算力是投入，模型是中间产物，Token是产出，业务价值才是终点。AI工厂概念的最核心变化正在于此：九章云极不再只做算力供应商，而是试图成为智能生产力的组织者与交付者。
其逻辑主线清晰：用DCU定义算力投入，用训练工厂生产专业模型，用Token工厂构建智能交付网络，最终将智能能力送达企业和开发者手中。
当然，智算云市场不缺宏大叙事，最终落地靠的是真实交付。客户会追问的，仍是几个具体问题：接入是否足够简单？成本是否真的下降？服务是否稳定可靠？账单是否透明可查？业务效果是否可验证？
尤其是"1000倍综合降本"这样的目标，既足够吸睛，也需要在更多真实场景中持续验证。其背后依赖的，不只是堆硬件，而是全栈自研OS、算电协同、全局调度，以及围绕训练和推理的系统级深度优化——这正是AI基础设施真正拉开差距的地方。
长期来看，模型会持续迭代，硬件会不断更新，价格也会波动。真正稀缺的，是将算力、模型、Token与业务价值有机串联起来的工程体系。
九章云极提出AI工厂，意义正在于此——将智算云的竞争，从"谁拥有更多算力"，推向"谁能更稳定、更低成本、更规模化地交付智能"。
AI圈开工厂了。接下来要看的，是这座工厂能不能真正开足马力。
AI 速览
