2026全球AI新云图谱揭示：九章云极跻身第一梯队，行业竞争回归工程与成本本质

一句话结论

全球AI新云行业竞争聚焦TCO与工程能力，九章云极跻身第一梯队，中国厂商面临异构生态工程考验。

关键要点

• 2025年中国智算云基础设施（AI IaaS）市场规模达486.7亿元，同比增长128%；公有云MaaS模型调用量达1944万亿Tokens，同比增幅约16倍，对应营收30.7亿元。
• IDC预测2026年全年Token消耗量将达约4万万亿Tokens，公有云MaaS营收有望攀升至186亿元，Token经济进入规模化实践阶段。
• 九章云极DataCanvas平台MFU（模型FLOP利用率）达54.1%，日间波动率仅1.60%，通过DCU标准化计费模式助力客户将总体拥有成本（TCO）降低约73.8%。
• 九章智算云自研DART-GUI-7B拿下OS World 7B赛道全球第一，基于2025年智算服务收入统计，该平台位居国内智算新云市场第一。
• 九章智算云DingoFS混合存储支持分钟级检查点，数百GB模型归档压缩至60秒内完成，Token生产效率提升80%，已在物理AI、科研等场景落地。

背景与事实

2025年10月19日，一张全球AI新云（NeoCloud）产业图谱引发行业关注，该图谱显示全球NeoCloud服务商正告别单一算力售卖模式，走向商业模式分化、能力边界持续延伸的专业化赛道。CoreWeave、Nebius以GPU云服务为核心，Lambda、Together AI与九章云极DataCanvas则在算力供给之上，跨入“训练・推理・Token工厂”交叉赛道，AI工程与AIDC运营作为底层底座贯穿整条产业链。在这张2026全球顶级AI新云NeoCloud图谱中，九章云极是为数不多跻身第一梯队的中国厂商。Gartner高级总监分析师Enrique Castera提出，具备长期投资价值的新云厂商除差异化技术能力之外，还需要稳定的客户结构、健康的财务模型与标准化企业级交付能力。行业已退去“有卡就能盈利”的幻想，集群供给、模型服务能力、工程运维水平、融资成本共同划定企业增长上限。

从业务路径划分，当前NeoCloud演化出三条并非互斥的赛道。第一类以GPUaaS（GPU即服务）为核心，主打算力供给效率，代表厂商为CoreWeave、Nebius，竞争围绕大规模GPU集群、AI原生云底座建设与算力交付效率展开，叠加融资成本决定单位算力盈利水平，客户以大模型研发企业与大型集团为主。第二类为GPUaaS叠加MaaS（模型即服务），从算力向上延伸至模型服务，Lambda、Together AI、Crusoe、GroqCloud、九章云极DataCanvas均布局于此，核心增量是打通算力与模型运行链路，满足训练团队对弹性大规模集群、应用开发者对低抖动高吞吐推理接口、政企客户对合规可控完整服务的需求。第三类将算力、模型服务统一纳入AI Engineering体系，依托优化物理编排与AIDC（人工智能数据中心）运营为底座，逐层对外开放，这条路线在中国及算力主权市场具备特殊现实意义，因为随着模型与集群规模扩张，算力能否释放理论性能高度取决于软硬件协同，AI Engineering负责调度适配、训推优化与全链路运维，AIDC运营保障供电、网络、容灾稳定。

中国AI新云已进入训练与推理双轮驱动的增长周期，九章智算云国内市占率位居第一。国内多芯片架构并存、软件生态割裂，极易出现“训得好、推不动”的断层，九章智算云的训练工厂与Token工厂共享Alaya OS+Alaya Atom Pod异构调度底座，训练阶段沉淀的算子、通信、集群优化策略可直接复用至推理，依托万卡级弹性集群支撑高吞吐推理服务。该平台基于异构算力调度、训推编排、自动化运维搭建一体化底座，物理硬件编排构筑底层护城河，平台基于硬件拓扑感知就近分配任务，采用轨道优化互连与网络内计算技术，All-Reduce性能翻倍、流量减半；自动化容灾能力让千节点集群扩容耗时降低85%以上，节点配置提速7倍，把硬件纸面参数转化为稳定的生产算力。

影响分析

对中文开发者与从业者而言，评估新云厂商的标尺正从算力规模、硬件跑分等浅层指标，转向总体拥有成本（TCO）、训推交付稳定性、Token服务效率、AI基础设施工程成熟度四项核心指标。这意味着采购算力不再意味着获得可用AI能力，客户需要关注厂商能否将算力转化为标准化、可付费、低工程损耗的服务。九章智算云73.8%的TCO降幅与80%的Token生产效率提升，为物理AI、科研等场景提供了可量化的成本与效率基准，降低了对异构硬件生态的适配门槛。

从行业竞争格局看，全球NeoCloud正沿着GPU供给、模型服务、数据中心基础设施和AI工程协同等不同路径演进，资本市场的考察重点已收敛至融资成本、交付履约、细分增速、技术储备。中国厂商驾驭复杂异构生态的能力既是从生俱来的门槛，也可能是构建差异化竞争优势的关键。赛道竞争终将回归经营本质：能否稳定交付、控制成本，并持续降低客户的工程损耗，决定算力能否真正转化为可持续的服务价值，基本功的比拼才是长期经营之道。

适用边界

上述结论主要适用于中国多芯片架构并存、软件生态割裂的异构算力环境，以及以Token经济规模化实践为背景的训练与推理双轮驱动场景。在基于同构GPU集群搭建的海外NeoCloud市场，或纯算力租赁、API分销的简单服务模式中，九章智算云“训推一致”的差异化路线与工程协同优势的适用性相对有限。

孤本观察

本文判断，全球AI新云竞争已从“有卡就能盈利”的算力红利期，进入工程基本功与成本控制的深水区，中国厂商的异构生态工程能力可能成为其在全球NeoCloud竞争中的差异化关键。

来源：雷峰网