算力

今天我们邀请到算力产业链5位代表性企业，覆盖芯片、算力运营、产业园区国企、分布式算力等不同环节，一起来展开探讨。

一方面，我们提供平价算力硬件，硬件价格不超过3万元，本地就可以跑通主流大模型、完成视频生成等任务；

我们第一步选择西部西藏，是因为拉萨有温度的天然优势——拉萨机房的PUE可以做到1.1-1.3，这对高性能算力硬件是很友好和优势突出。

另外很多时候卖出的输出Token可能来自缓存命中，并没有真实算力消耗。

九章云极一直在推动算力标准化、按算量服务，想请教尚总，面对多样化的芯片硬件，企业级服务如何平衡异构硬件差异，实现标准化算力服务？

他提出以“度”为单位的算力计量计费模式，把312TFLOPSFP16算力持续运行1小时对应的浮点运算总量定义为“一度算力”，按度计费下，学生完成一次7B模型微调的成本，只有传统整卡租赁的极小一部分，预判行业将走向"数量+智能化水平"的二元定价，展现了推动算力服务标准化的长期思路。

我们的目标是降低单位算力成本、降低单位投入成本，为千行百业提供普惠算力服务。

训练工厂面向千行百业提供算力服务，支持按时计费、按算量计费两种模式。

我们硬件价格27800元，按照目前同等云端生成成本测算，累计生成约8小时的成片内容，硬件投入即可覆盖相应的云端算力成本。

这也是我们平台的特色：兼顾算力成本和本地数据安全。

推理需求现在占整个AI算力市场的80%左右，在这个领域我们应该会有很好的进展和超越——同样模型、同样能耗条件下，我们的综合成本可以做到原有方案的1/3。

赵行健：我们把视角向上游移动到算力基建。

作为国企参与到算力基建中，如何定义自己的业务边界？

当一个东西量变的时候，很快会有质变——也许到了明年，大家会真正考虑：是不是所有算力供给都应该放在云端？

他以网约车平台聚合分散运力类比分布式算力供给，认为推理任务更具性价比的方式并非全部跑在大机房，端云混合调度可以把主流多模态生成任务的成本降到市场价的十分之一左右，让闲置硬件成为算力供给的毛细血管。

丁烨：我们做的端脑云是一个分布式算力平台，主打高性价比的算力供给。

丁烨：现在行业大部分推理算力由云端提供，这在训练阶段是合理的，训练离不开大算力中心。

丁晓明：我们投资和托管的算力中心这些年也在兴起，所以前几年的形态我们很清楚，算力交易模式从有算力、到有低价算力、再到现在的Token计费，这样的变化肯定是需求驱动的，我们全过程都经历过。

赵行健：在西藏建设运营算力中心，面临跟中西部不同的条件，比如高海拔、人员部署等。

9月11日下午，2026中国算力大会重要分论坛——算力产业创投50人论坛在河北廊坊京津冀大数据创新应用中心举办

我们的目标是降低单位算力成本、降低单位投入成本，为千行百业提供普惠算力服务。