堆了一仓库GPU，却生产不出专业智能？九章云极用AI工厂给出解答

AIGC动态1小时前发布 almosthuman2014

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文章摘要

当前人工智能已从实验室走向生产线，但通用大模型在真实业务场景中面临会回答却不会执行的困境。智能竞争的核心矛盾已从追求技术卓越性彻底迁移至追求生产力的工业化。为填平从回答到执行的工程鸿沟，九章云极发布了AI工厂战略，致力于构建智能生产与交付的工业体系。

该战略的核心由训练工厂与Token工厂两大模块构成。训练工厂旨在将通用智能冶炼为专业智能，其关键在于引入强化学习技术，使模型具备在复杂任务中试错、反馈与自我修正的执行力。通过突破万卡算力供给、海量智能体仿真调度以及研究代码到生产系统落地的工程天堑，训练工厂实现了专业模型资产的工业化量产，为下游应用开发提供高性能的底层材料。

Token工厂则聚焦于专业智能的规模化流通与低成本交付。针对当前主流推理框架存在的性能鸿沟，九章云极推出Inference OS，通过重构系统架构、计算范式和能效本质，将推理系统从计算系统演化为以内存为中心的状态系统。这一系列范式重构大幅提升了吞吐量与硬件利用率，并结合算电协同体系实现了综合成本的大幅降低，使专业级和前沿级Token能够像电力一样被企业稳定调用。

两座工厂通过双向数据通道形成持续优化的增强回路，推动模型不断迭代与边际成本递减。九章云极确立了建设十万P训练工厂、日均流转十万亿Token、实现千倍综合降本及繁荣千余项生态模型的战略目标。此外，该智算方案正依托相关计划向全球南方国家延伸，输出可持续发展的算力能力。整体而言，AI工厂战略通过打造完整的智能工业链条，重新定义了人工智能时代的基础设施，推动普惠智算成为全球共享的产业公共品。