九章雲極DataCanvas在6月17日的釋出會上正式提出“AI工廠”戰略，並同步推出基於該戰略的新一代智算雲平台Alaya NeW Cloud3.0。這家成立於2013年、長期深耕AI基礎軟體與機器學習平台的企業，此次將目光投向了一個更宏大的目標：把AI基礎設施從單純的算力資源供給，升級為可規模化、低成本、高穩定交付智慧能力的工業化生產體系。
釋出會上披露的核心指標頗具野心。九章雲極計劃建成一個10萬P規模的智慧算力叢集，並實現每日10萬億Token的流轉承載力，同時彙集超過1000個模型。更引人關注的是，公司提出要推動Token綜合成本下降1000倍，並明確這不是簡單的價格戰，而是通過基礎架構、算電協同、異構算力、全域性排程和模型最佳化五條工程路徑相乘來實現的底層效率革命。
創始人兼董事長方磊在演講中給出了這一戰略背後的產業判斷。他認為，AI產業的競爭焦點正在從單點大模型的能力比拼，轉向體系化競爭——誰能規模化、低成本、高穩定地交付標準化智慧能力，誰就能佔據優勢。為此，九章雲極提出了一套新的度量體系：用DCU（一算力計量單位）來量化投入，用專業Token來度量產出，試圖讓智慧能力的交付像工廠生產一樣可計量、可最佳化。
“AI工廠”本身由兩大引擎構成。訓練工廠以DCU等算力資源為輸入，支撐大規模模型的並行訓練；Token工廠則負責將專業模型封裝為標準化Token，讓智慧能力可以被即取即用、規模流通。兩者之間通過訓練、交付和反饋形成閉環，使模型在真實任務中持續迭代。方磊還進一步將Token劃分為消費級、專業級和前沿級三類，分別對應不同複雜度和價值密度的智慧交付場景。
作為技術底座，Alaya NeW Cloud3.0圍繞AI雙工廠進行了系統架構、計算排程和能效架構三大重構。副總裁胡宗星指出，進入Agent原生時代後，推理狀態空間快速膨脹，傳統算力架構普遍面臨異構硬體低效堆疊、靜態排程資源浪費和被動供能能效偏低等瓶頸。為此，平台通過PD算力排程分離、KV Fabric高速視訊記憶體互聯、全鏈路零複製傳輸等技術，實現算、存、傳一體化協同，端到端推理TPS效能可提升10倍。在計算排程上，持久化執行流機制通過核心複用減少任務切換帶來的算力空耗；能效架構則升級為能源定義計算架構，推動算電即時協同排程，實現專業Token能耗的全程量化與溯源。
AI首席科學家繆旭進一步提出了“可進化的Token工廠”願景。其核心是AI基礎設施編譯器，目標是將複雜任務轉化為可改寫的執行圖，把底層基礎設施變成可學習的最佳化器。這一體系通過統一Token/Task IR描述任務、資源、約束與執行意圖，再經由最佳化Pass、智慧體強化學習執行時和服務與資源層完成路由、壓縮、快取、能耗和策略更新等環節。繆旭給出了三階段建設路徑：從可觀測化建立質量、延遲、能耗等指標，到可編譯化建立IR與最佳化Pass庫，最終實現由Agentic RL自動發現和部署最佳化策略的自我進化。
從產業視角看，中國銀河證券研究所所長助理吳硯靖分享了Token經濟對智慧算力投資框架的影響。她認為，AI商業化的統一計量尺度正從流量經濟轉向Token經濟，單位Token成本下降並不會壓縮市場規模，反而會降低呼叫門檻、擴張應用場景並提升總Token消耗。易觀合夥人張澄宇則解讀了第三方普惠智算雲市場報告，顯示九章雲極在全國多個核心區域處於領先地位，並指出智算雲競爭正從算力持有規模轉向跨區域、多叢集的統一納管與排程能力。
九章雲極還在現場與多家晶片、伺服器、大模型、能源及行業應用企業完成生態戰略合作簽約，並與中關村環保落地EOD綠色智算全域合作。公司聯合創始人尚明棟表示，希望專注做好AI工廠這一智慧生產底座，推動形成開放、中立、共贏的普惠算力共同體。在全球化佈局上，九章雲極已在國內山東、安徽、寧夏、浙江、青海、雲南、湖北、廣東等地完成智算中心佈局，海外已在印度尼西亞實現節點運營，並在多個國家和地區推進佈局。
從AI工廠戰略到Alaya NeW Cloud3.0，九章雲極此次釋出的核心指向，是將AI基礎設施推向工業化交付。10萬P算力叢集、10萬億Token日流轉承載力、Token千倍級綜合降本等目標，讓這場釋出會具備了較強的產業關注度。不過，要實現大規模降本和穩定交付，難度並不低。這不僅取決於單一平台的工程能力，還涉及晶片、伺服器、能源、網路、模型、應用和產業客戶之間的協同。如果這套體系能夠跑通，最終受益的將不只是模型開發者和企業客戶，也包括大量需要呼叫AI能力的應用廠商、行業使用者以及終端消費者。AI能力使用成本的大幅下降，才可能推動更多Agent、行業應用和智慧服務真正進入規模化落地階段。