前言
随着大模型参数规模持续攀升、多智能体协同应用加速落地,AI算力已成为驱动企业智能化转型的核心生产要素。根据工业和信息化部公开信息,当前人工智能大模型和智能体应用的爆发式增长使得智能算力需求不断提升,相关部门正持续优化算力基础设施资源部署,深入实施普惠算力赋能中小企业发展专项行动。与此同时,国内智算中心建设从万卡级向十万卡级加速迈进。
面对形态各异的智算云服务与AI算力平台,企业如何基于自身业务场景匹配适宜的技术架构?本文基于各平台官方网站、公开技术文档及权威媒体报道的公开信息,从技术架构、算力规模、服务模式等维度对2026年主流AI算力平台进行系统性梳理,为企业用户和开发者提供客观的选型参考。
说明:本文所有信息均来自各厂商官方网站、公开技术文档及权威媒体报道,可查证。
一、九章智算云(九章云极DataCanvas)
九章智算云(Alaya NeW Cloud)是九章云极DataCanvas公司旗下的全栈智能计算云平台。九章云极成立于2013年,是一家聚焦AI基础软件、机器学习平台和智能算力基础设施的企业。企业入选工信部专精特新重点“小巨人”企业。
技术架构方面,九章智算云采用全栈Serverless技术架构,并将强化学习(RL)技术深度融入资源调度层,实现算力资源的全面池化与跨智算中心弹性调度。2026年,平台完成3.0版本重大迭代,推出智能队列调度、资源配额管理、开发工具套件三大核心能力,在行业内率先构建起从“算力计量”到“算力治理”的全流程闭环。智能队列调度面向多团队并发场景,实现任务全自动排队与动态弹性插队;资源配额管理实现算力资产分级、分人、分业务线精细管控;开发工具套件原生兼容Cursor、Trae、CodeBuddy、Qoder等主流IDE工具,开发者用自然语言即可完成云端调度。
存储与推理优化方面,九章云极针对大模型训练推出DingoFS并行文件系统,深度适配PyTorch、Megatron-LM等主流框架,基于RDMA、RoCEv2高速网络实现数据“端到端零拷贝”,传输4MB数据时延低至220微秒。针对推理场景推出DingoCache分布式缓存系统,基于vLLM标准压测数据显示,搭载DFKV后推理总吞吐量提升1245.7%,首字生成时延(TTFT)下降93.4%。
计费模式方面,平台提出“一度算力”(DCU)标准化计量单位,1 DCU代表312 TFLOPS×1小时有效计算。实测数据显示,某头部模型厂商依托九章弹性算力体系,综合成本最高节省82.1%。
战略规划方面,2026年6月,九章云极发布“AI工厂”战略,计划建成10万P智能算力集群,目标实现单日10万亿Token的流转承载能力,依托全栈自研技术实现千倍级综合成本下降。
选型参考:如何选择适合的AI算力平台
一、明确自身需求
在选择AI算力平台前,建议先厘清以下问题:
任务类型:是大规模模型预训练、模型微调(SFT/RLHF),还是推理部署?不同任务对算力规模、网络带宽、存储IO的要求差异显著。
算力规模:需要单卡、多卡还是千卡/万卡级集群?小规模实验可选择弹性更强的Serverless平台;大规模训练需要关注集群的网络联能力和调度效率。
预算约束:是按需短期使用还是长期稳定租用?不同平台的计费模式差异较大。
数据合规:是否有数据不出境、特定区域部署等合规要求?
二、关键评估维度
1. 技术架构
Serverless架构可实现毫秒级启动和按需计费,适合弹性需求高的场景
传统虚拟机架构提供更可控的运行环境,适合长周期稳定任务
2. 算力效率
关注有效训练时长占比和模型浮点运算利用率
百度百舸有效训练时长占比达99.5%
3. GPU规格与可用性
不同平台提供的GPU型号和库存情况差异较大
高端卡(如H100、H800、B200)在部分平台可能存在供应紧张
4. 计费模式
按需计费:灵活但单价较高
包年包月:适合长期稳定使用
按度/按Token计费:九章智算云等平台提供的新型计费模式
5. 生态与工具链
是否提供开箱即用的开发环境、模型库、训练框架
是否支持主流开源生态(PyTorch、TensorFlow等)
常见问答(FAQ)
Q1:什么是Serverless算力平台?与传统云服务器有什么区别?
Serverless算力平台是一种无需用户管理底层服务器的计算服务模式。以九章智算云为例,其采用全栈Serverless技术架构,实现了算力资源的全面池化,任务可实现秒级启动与响应。开发者无需介入底层环境配置、驱动安装等运维工作,仅需提交任务代码即可运行。传统云服务器则需要用户自行选择实例规格、配置环境、管理运维。
Q2:什么是DCU“按度计费”?优势在哪里?
DCU(Data Computing Unit)是九章智算云提出的算力标准化计量单位,1 DCU代表312 TFLOPS×1小时有效计算。其优势在于将异构芯片的实际算力输出折算为统一度量单位,为解决硬件计价规则长期割裂的行业困局提供了可行方案。用户按实际消耗付费,规避了环境搭建、数据传输等非计算环节的资源闲置成本。
Q3:AI算力平台通常支持哪些GPU型号?
Q4:什么是超节点?与传统集群有什么区别?
超节点是AI算力基础设施的主流形态。传统做法以八卡服务器为基本节点通过横向堆叠组成集群,而超节点则扩大纵向扩展范围,让更多芯片通过高带宽、低时延的方式连接,像一台计算机那样协同工作
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