来源：新浪科技
新浪科技讯 9 月 14 日上午消息，近日，算力产业创投 50 人论坛在京津冀大数据创新应用中心举行。九章云极联合创始人兼 COO 尚明栋参与主题为《算力新范式：从算力建设到价值落地》的圆桌对话。
尚明栋表示，在大模型技术快速驱动之下，国内智算产业迎来高速发展期。全国各地智算中心加速规划落地，万卡级中心化智算集群、依托东数西算布局的西部绿色算力平台、分布式边缘算力多点开花，国产 AI 芯片与智算基础软件也持续取得技术突破。但繁荣背后，产业结构性矛盾愈发凸显：算力整体供给规模持续走高，但是真正高性价比、可高效使用的有效算力依旧紧缺。
据介绍，九章云极定位为芯片、模型与行业客户之间的中立连接层，依托 AI 工厂、一度算力 DCU、Token 工厂整套产品体系，将复杂多样的异构算力进行统一封装，实现算力可计量、可调度、可运营，把零散的算力资源转化成可结账、可审计、可变现的标准化生产能力。
针对行业广泛讨论的算力标准化难题，有观点提出把算力打造成为像电力一样的标准商品。尚明栋指出，电力具备高度同质化，而不同芯片硬件运行同一模型，实际运行效率差异巨大，直接照搬电力标准化逻辑并不现实。
对此，他提出行业应当采用 " 两层账本 " 的创新思路来化解标准化与实际运行效率之间的矛盾。其中 DCU" 一度算力 " 账本记录算力资源投入，用于业务结算；Token 账本记录智能业务实际产出，用来衡量真实运行效率，两套账本相互独立、分开核算。
" 算力标准化并不会消灭产业利润，而是会挤压依靠信息不对称获取的资源价差，与此同时，通过算力调度优化、推理架构改造、算电协同实现降本增效所带来的价值利润，将会被进一步放大。" 尚明栋说道。
对于备受关注的算力 Token 化商业化路径，尚明栋认为，Token 化的内核是推动算力服务从 " 卖资源 " 转向 " 卖结果 "，但大规模落地仍面临多重现实挑战。首先是价值度量体系尚不完善，不同等级智能任务的成本差距巨大，不能简单统一定价；其次企业长期形成按卡、按月租赁算力的采购习惯，财务与审计体系存在路径依赖；此外金融风控、工业质检等高要求场景，对系统时延、容灾、可审计的企业级能力提出严苛标准，并非简单封装 API 就可以实现。
他进一步表示，Token 化模式也并非通用方案，更适合推理需求大、业务增长快的 AI 应用团队，业务波动大、追求弹性能力的创业开发者，还有需要把 AI 成本精细核算到项目维度的国央企与行业头部企业。对于负载稳定、持续满载的大规模训练业务，传统包时模式依旧是更优选择，Token 化是对现有模式的有效补充而非替代。
站在当下展望行业，尚明栋预判，2027 年将成为国内算力产业重要的范式切换节点。产业竞争主线将从算力规模横向扩张，转向单位 Token 成本的纵向比拼，推理会成为算力消耗的主体。随着推理专用芯片逐步成熟，国产算力有望在推理场景实现规模化替代，算力计量与交易的相关标准也将初步成型。
