從數字AI到物理AI 算力基建迎來從“搬運硬件”到“封裝智能”的範式躍遷

　　/朝聞通/近日，在AGIC深圳國際通用人工智能大會暨 GERX 全球具身智能機器人展上，“具身智能”與“實體經濟智能化”成為最熱議題。當人形機器人、工業機械臂與自動駕駛方案占據展館C位時，九章雲極DataCanvas國際業務負責人徐江将目光投向了幕後的“算力供給革命”。

　　他在主旨演講中提出：具身智能的爆發，正倒逼AI算力從“生成圖文”全面轉向“物理控制”。現有以硬件搬運為核心的基建模式難以支撐這場變革——行業必須建立以Token為度量、像電網一樣通用的基礎設施。

　　算力主戰場轉移：從“數字生成”到“物理控制”

　　“過去兩年，行業把注意力都放在GPU采購和機架堆疊上，但那是為‘屏幕裡的圖文生成’服務的邏輯。”徐江說，“本屆AGIC釋放的信号非常明确——AI算力正全面走向物理世界的實時控制。”

　　傳統SaaS僅占全球經濟不足0.5%，而智能制造、重工倉儲、具身機器人等場景，恰恰是那99.5%從未被傳統軟件深度滲透的實體經濟。算力正在從互聯網娛樂下沉為重塑實體産業鍊的底層工業公用要素。具身智能大大拓寬了算力需求的想象空間，算力正在從互聯網淺層交互，全面下沉為重塑全球實體産業鍊的底層工業公用要素。

　　硬件搬運模式遭遇

　　當前全球AI基建的供給方式，跟不上具身智能對算力的新要求。

　　2026年全球數據中心支出預計超7000億美元，每天約20億美元湧入硬件領域，但高效的算力産出遠遠不足。更嚴峻的是電力瓶頸：“在部分海外市場，新建數據中心的電力并網等待時間，已長達數年甚至超過10年，超過GPU芯片自身壽命。Meta、微軟、Oracle等巨頭被迫繞過電網自建電廠。

　　“具身智能對延遲和确定性要求極高，如果算力中心連穩定的電力都無法保證，工業現場的機械臂怎麼敢交給AI控制?大量資本集中于硬件資産而非算力服務本身，反過來拖慢了實體經濟智能化改造的進度。”徐江說。

　　技術層面同樣存在各種“天花闆”：比如架構天花闆——當前基礎設施為通用計算設計，8卡GPU理論帶寬數十TB/s，實際有效吞吐遠低于理論值;又比如運營天花闆——落後的任務調度讓昂貴芯片長期處于“冷啟動和怠速空轉”狀态。

　　解耦與封裝：系統工程與“集裝箱革命”的啟示

　　如何讓算力支撐具身智能時代的物理世界?徐江給出的方法論是系統重構。

　　他引用了錢學森的系統工程理論，并以航運史上“集裝箱革命”作為類比：1950年代散裝貨運時代，貨物形态各異，一艘貨輪超過一半時間浪費在裝卸上。直到标準集裝箱通過“向上統一尺寸、向下統一接口”的分層設計，才消除了運輸摩擦。

　　九章雲極采用同樣的方法論，對AI Token的生産進行标準化封裝與解耦。其 “AI工廠雙引擎” 架構中，訓練工廠将行業數據與算法提煉為“行業專家”模型;Token工廠将專家能力封裝為标準化、即插即用的專業級Token，通過API分發，讓工業質檢、路徑規劃等場景能夠像用電一樣按需取用智能。

　　支撐這一體系的九章智算操作系統，通過高緩存命中率、持久化Kernel和零拷貝RDMA技術，在Token工廠這一側的系統層面消除計算浪費——這些技術正是具身智能走向規模化的效率保證。

　　全球化算力基建的“主權”底線

　　面向全球市場，海外與國内存在結構性斷層。越來越多政府與核心産業，不願把核心數據托付給外國控制的單一公有雲。區域市場要的是“數據留在本地、模型留在本地、能力留在本地”。基于此，九章雲極的定位是：不做“公有雲中心”，做純粹的 “主權AI技術提供方”——品牌、數據資産和運營主導權完全留給當地合作夥伴，提供技術底座與運營經驗。

　　三條全球合作軌線同步推進：算力投資與孵化——在資本夥伴支持下，聯合加速全球高潛力AI項目;主權AI雲與AI工廠共建——與本地運營商和IDC合作，協助區域市場建立安全、中立的主權數據中心;本地軟件生态共創——與本地軟件企業和開發者合作，将行業知識轉化為高價值的Token資産。

　　演講尾聲，徐江将話題拉回展會現場：人形機器人固然令人興奮，但決定具身智能能否像水電一樣普及的，是背後那條看不見的“Token供給鍊”。“以Token為統一度量、以系統工程為方法、以主權中立為基石——AI工業化公用事業的紀元剛剛開啟。”徐江說。九章雲極希望和業界夥伴一起努力，為這個時代帶來一個安全、高效、普惠的AI基礎設施網絡。