给 AI 建「流水线」，九章云极看清了什么？
Quick Answer
JiuZhang Cloud's AI Factory aims to revolutionize AI deployment by standardizing computational power measurement and enhancing model production efficiency.
Quick Take
With the introduction of DCU (standardized computational unit), the company addresses the industry's infrastructure gap, enabling scalable AI solutions that can adapt to various business needs.
Key Points
- AI token usage in China reached 140 trillion daily by March 2026.
- Stanford reports inference costs have dropped 280 times in the last two years.
- JiuZhang Cloud's AI Factory introduces a systematic approach for AI deployment.
- DCU standardizes computational power, enabling cross-platform comparisons.
- The AI Factory aims to create a self-optimizing production system for AI models.
Source Excerpt
当一个行业的核心问题开始转移，旧的基础设施就会在无声中失效——AI，正在经历这样的时刻。 2026年3月，国家数据局公布了一个数字：中国日均Token调用量已达140万亿；4月，斯坦福人工智能指数报告写道，过去两年推理成本下降了280倍；Gartner的预测则显示，2026年将有40%的企业把AI Agent嵌入自己的业务系统。 这些数字拼在一起，看起来像是一个时代到来的宣告。 九章云极创始人兼董事长方磊打了一个比方：第一次工业革命，始于瓦特的蒸汽机，但真正定义那个时代的，是福特的流水线——它把天才的一次性灵感，变成了每个人都能享用的产品。 AI正站在完全相同的拐点上：过去几年的大模型突破是"蒸汽机时刻"，而现在，真正的考验是能不能建起那条"流水线"。 但这条"流水线"，究竟建起来了多少？ 把视线从宏观数字移开，去问那些真正在大规模部署AI的工程师，你会发现数字的另一面，是一组依然悬而未决的问题——大量Token消耗并未转化为实际的业务成功，代码在本地、算力在云端的开发环境依然割裂，企业在评估AI项目的真实回报率时缺乏可靠的工具。 这些现象指向一个根源：整个行业缺少一套能够度量“智能生产”的基础设施。
6月17日，九章云极正式发布“AI工厂”核心战略，推出基于AI工厂锻造的新一代智算云Alaya NeW Cloud 3. 0——一套从算力投入到专业智能交付的工程体系。 这是一家拥有超过十年AI技术积淀的公司，对当下这组困境给出的系统性回答。 理解它的设计逻辑，需要先把问题看清楚。 AI工业化卡在了度量上AI产业的竞争重心，正在悄然转向。 …
Want this in your inbox every morning?
Daily brief at your local 8am — bilingual EN/中文, free.
More from 雷峰网芯片
See more →隼瞻创始人曾轶：AI推倒芯片设计壁垒，我们要做半导体行业的「Copilot」
Zeng Yi, founder of Sunzhan, emphasizes that AI is reshaping chip architecture, enabling RISC-V's rise as companies like Qualcomm and Google adopt customizable AI processors. He believes RISC-V's flexibility and open-source nature will drive its adoption in the semiconductor industry, particularly in AI applications.
