2026年，大模型训练的下半场属于「强化学习云」

AI-Agent17小时前发布 almosthuman2014

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文章摘要

2024年底，硅谷和北京的科技圈开始担忧Scaling Law的瓶颈，新一代旗舰模型如GPT-5（Orion）在单纯增加参数和数据规模后未能实现预期效益提升，甚至有研究预测预训练数据将在2028年耗尽。 OpenAI联合创始人Ilya Sutskever的言论暗示单纯依赖算力和数据堆砌的路线可能已触及天花板。然而，2025年初的突破性进展扭转了这一局面：OpenAI的o1模型首次通过强化推理技术证明了测试时间扩展（test-time scaling）的潜力，随后DeepSeek R1的开源复现确立了这一技术路径的可行性，标志着Scaling Law从“预训练扩展”转向“后训练扩展”和“测试时间扩展”。

强化学习成为大模型进化的核心引擎。 DeepSeek R1通过强化学习驱动的思维链（CoT）展示了类似人类“慢思考”的深度推理能力，其多阶段训练流程显著降低了技术门槛。九章云极首席科学家缪旭指出，这一突破让行业意识到强化学习能加速模型进化。算力需求的重心随之转移，传统云计算架构因无法适应动态推理负载而面临挑战，催生了新一代基础设施——强化学习云。

九章云极率先定义了强化学习云的标准，其工业级平台Agentic RL于2025年6月发布，通过混合专家（MoE）架构和Serverless理念实现500%的效率提升和60%成本下降。该平台支持万卡级异构算力调度，推动AI从“内容生成”迈向“决策控制”。其技术架构包含异步训练系统、5倍速离线进化算法和安全探索的“世界模型”，旨在将通用模型转化为垂类专家智能体，最终构建群体智能生态。

黄山的“大位”智算中心成为强化学习云落地的标杆。九章云极仅用48天建成500 PFLOPS算力中心，并打造了全球首个“文旅+AI”城市级应用，通过AI伴游智能体实时优化服务策略。这一实践不仅验证了技术可行性，还直接带动当地年经济增长2亿元，形成“智算基建-场景落地-商业闭环”的范式。独立智算云的定位确保了九章云极的中立性，其开源1000个专家模型的计划与AI-STAR生态联盟，进一步巩固了其在标准制定和产业协同中的领军地位。

未来的云计算将步入“进化时代”。九章云极通过强化学习云重新定义了算力价值——从提供静态资源转向赋能动态智能进化。其Agentic RL平台不仅是基础设施，更是硅基智能体的“进化引擎”，为自动驾驶、工业设计等复杂控制问题提供解决方案。在异构算力调度、工程化落地和商业闭环上的突破，使九章云极成为独立智算云赛道的定义者和破局者。