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**可控算力：同系列更多内容在 金沙js集团。新云竞争的新核心*相关报道请看 金沙js集团。*同品牌最新动态见 金沙js集团。 随着AI应用从训练向推理、Agent与物理AI持续演进，算力基础设施的博弈已进入新阶段。企业不再仅关注“能租到多少张GPU”，而是更关心“任务能否稳定完成、单位Token成本是否可控、服务是否可交付”。这一转变标志着新云产业正从算力规模竞争，转向以“可控算力”为核心的综合服务能力比拼。 据权威机构调研，当前超过半数企业智算资源利用率处于51%至70%区间，制造业与政务领域中利用率超70%的单位不足三成。资源闲置与使用不均并存，暴露出算力组织效率的瓶颈。真正具备竞争力的新云，必须实现从“算力出租”到“智能交付”的跨越。 **技术层：异构调度与统一计量是基础** 算力的“可控”，首先体现在技术层面的调度与计量能力。以九章云极为例，其通过GPU切分（如MIG）与时间分片技术，在半卡资源下实现整卡77%的吞吐效率，支持并发用户数达整卡86%。混合部署多模型时，总承载能力接近单一模型的3倍，单位资源效率提升54%。 统一计量标准正在建立。该企业将312 TFLOPS FP16算力持续运行1小时定义为1度算力（DCU），实现不同芯片算力投入的统一折算。其2026年上半年算力资源利用率已从2025年的56.0%提升至79.6%，在504卡集群连续30天满载运行下，MFU（模型算力利用率）达54.1%，日间波动率控制在1.60%以内，证明高效调度可显著提升资源使用效率。 **商业层：长期协议保障供应稳定性** 算力运营需高资本投入，但芯片迭代快、折旧周期短。新云厂商正转向“不拥有资产但控制资源”的模式。九章云极通过签订3至8年、无延期与终止权的长期租赁协议，锁定AIDC及底层算力底座，确保服务连续性。这种模式将资本效率与资源可用性并重，使厂商更聚焦于调度与运营，而非资产囤积。 但长期协议需精准匹配客户需求。资源锁定期、客户合同期、价格机制与实际利用率必须协同管理，避免资源闲置或供应不足。只有实现供需动态平衡，才能将协议转化为稳定服务能力。 **产业层：服务边界从卡时扩展到任务产出** 传统按GPU时长计费已难以满足新需求。随着Agent应用普及，客户更关注任务完成效率、响应时延与结果准确性。新云服务正从“提供算力”延伸至“交付智能结果”。 例如，CoreWeave推出按Token计费的Serverless Inference，Nebius提供托管推理服务并联动裸金属与Serverless能力。九章云极亦实现从资源调度到模型部署、推理优化、任务保障的全流程闭环，支持多类型负载动态适配。 未来，计费方式将逐步从“卡时”转向“任务产出”或“Token效率”。但需注意，Token数量不能完全代表服务价值，模型能力、任务复杂度、服务可靠性仍是关键指标。新云必须建立覆盖投入、过程与结果的完整评价体系。 **结语** 可控算力的本质，是让分散、异构、动态变化的算力资源，转化为稳定、高效、可持续的AI服务能力。客户结构从头部大厂向AI原生企业、Agent团队迁移，负载也从训练转向推理与物理AI，对调度、弹性、协同与长期保障提出更高要求。 真正具备竞争力的新云，不再以拥有多少卡为标志，而是谁能将算力“看得见、管得住、调得动、用得好、交付稳”。这不仅是技术升级，更是商业模式与运营能力的全面跃迁。算力军备竞赛之后，谁能实现“可控算力”的闭环运营，谁就握住了新周期的入场券。