近年來，AI走進辦公、制造、科研各領域，提供便捷高效的智能服務。而所有智能應用平穩運行的底氣，正是持續筑牢的算力根基。

智算產業的蓬勃發展，離不開頂層設計的持續賦能與技術創新的深度驅動。統籌推進算力設施建設、模型算法發展和高質量數據資源供給，筑牢數智化發展底座，意義重大。

在此背景下，我國算力基礎設施建設加速推進，全國一體化算力網絡國家樞紐節點布局不斷完善。政策紅利疊加市場需求，推動智算產業進入規模化發展的快車道。

數據顯示，截至2026年3月，我國日均Token調用量已突破140萬億，較2024年實現超千倍增長。如此海量的調用需求，對算力的穩定性、經濟性都提出了考驗。

“正如電網的出現讓電力從實驗室走向千家萬戶，智能時代同樣需要一套如同電網般堅實、可靠、可計量的新型基礎設施。”專家表示，要打通智能技術從研發孵化、生產制造到價值交付的完整鏈條，真正把前沿技術的創新潛能，轉化為各行各業日常運營中的生產效能。

國內企業已在此方面積極開展技術探索，為AI工業化落地提供實踐路徑。“AI行業的比拼不再局限於打造性能更強的單點大模型，而是能否搭建現代化工廠式體系，規模化、低成本、高穩定地批量生產、交付標准化智能能力。”九章雲極公司創始人方磊在近日舉行的2026全球智算科技峰會暨九章雲極戰略發布會上表示，當前的目標是讓智能調用如同日常用電般便捷、價值精准可量化。

據了解，其近日發布的新一代智算雲，通過“AI工廠”的基礎設施架構，構建了一套現代化“智能生產流水線”，形成了從算力投入、模型生產、價值封裝到應用落地的完整閉環。

這座“AI工廠”由訓練工廠與Token工廠兩大部分構成。方磊介紹，訓練工廠以強化學習技術為核心，將通用智能打造成為適配多場景的專業模型，承擔智能從零到一的研發與制造任務﹔Token工廠則將專業模型封裝為標准化的、可精確度量的專業Token，實現智能從一到多的規模化交付。

建成10萬P智能算力集群，實現單日10萬億Token的流轉承載力，推動千倍級綜合降本，打造千個生態模型，這些發展目標就是要把AI從高精尖技術，變成能大規模落地、高效率應用的工業化生產力。

專家認為，統籌能源資源配置與算力設施建設，對於適應算力規模的快速擴張、增強人工智能發展的可持續性具有重要意義。當前大模型在落地過程中，仍面臨算力成本高、資源調度效率低等現實問題，需要行業進行系統性創新。

“以算電協同技術為紐帶，把本地綠電直供變為高效、穩定且經濟的算力供給十分重要。”方磊表示，其正在探索“算、電、Token”三大要素深度協同的路徑，讓這張“算力電網”運行得更綠色、更經濟、更高效。這種模式不僅降低了AI應用的門檻，也契合了“東數西算”戰略。

智算基礎設施是AI工業化的核心底座。專家表示，隨著更多企業的創新探索與技術迭代，一套更成熟、更標准化的智能供給體系正在形成。智能技術從實驗室裡的創新火花，被淬煉為千行百業日常可及的生產動能，為我國數字經濟高質量發展筑牢堅實根基。

與此同時，經過市場驗証的中國智算建設與運營經驗，也在逐步走向更廣闊的舞台。眾多企業在多個國家和地區積極推進布局，通過本土化適配服務當地數字化轉型，為全球經濟社會的智慧轉型注入中國動能。（實習生相霖對本文亦有貢獻）