專訪九章雲極：做AI基礎設施服務商 賦能百業

這家基礎設施提供商致力於提供公用事業式的AI服務，為傳統供應商覆蓋不足的核心經濟領域賦能

劉智恒

如今，像Gemini、ChatGPT、千問這樣的AI大模型吸引著大部分人的目光。但在它們背後，複雜的底層基礎設施由另外的公司提供，這些基礎設施每天處理著數以萬億計的運算任務。

九章雲極正是其中之一。公司自身定位是AI基礎設施提供商，通過提供智能基礎設施和雲解決方案，將實用的AI技術提供給更廣泛的用戶群體。公司創始人曾任職於微軟，在他的帶領下，九章雲極採用靈活的商業模式，既自主建設基礎設施，也為基礎設施建設者提供設計和運營服務。

公司的核心業務之一，是為國家、地區或企業更好保護自身數據而構建私有「主權AI雲」。另一項核心業務則是幫助傳統行業和其他領域利用AI基礎設施構建自身的AI能力。隨著公司在國內外迅速擴張，咏竹坊與其國際業務負責人徐江進行了對話。

咏竹坊：與傳統的雲基礎設施提供商相比，你們最大的競爭優勢是什麼？

徐江：歸根結底，最大的不同在於我們的底層理念。如果你僅僅將這項業務視為出租計算資源，那麼你自然會去搭建一個租賃平台。但我們不這麼認為。我們更願意將AI基礎設施類比電網。我們並非根據單個GPU（顯卡）向客戶收費，而是根據客戶消耗的DCU（一度算力，1 DCU = 312 TFLOPS × 1小時）來計費。

兩三年前，我們便開始告訴客戶：不要想著租用GPU，而要考慮消費標準化的計算單元。這一理念塑造了我們整個系統的設計，這也正是為什麼我們認為它與當今的Token經濟天然契合。

問：你們的平台在讓AI計算資源更加普及的同時，如何助力實體經濟？

答：在大語言模型普及之前，如果你談論實體經濟的數字化轉型，人們首先想到的是軟件即服務，即SaaS。但SaaS實際上僅佔整體經濟活動的極小一部分。這正是我們看到的真正機遇所在。AI大模型能夠觸及傳統SaaS永遠無法觸及的行業。

我們的目標是服務於那些長期以來軟件滲透不足的行業。許多公司將目光投向SaaS已經相當成熟的領域。但我們瞄准的許多行業，如重工業、製造業以及其他傳統行業，實際上從未真正採用過SaaS，甚至在許多情況下幾乎沒有使用過AI。如果我們能像供電一樣便捷地向他們提供AI服務，只需讓他們獲取所需的Token，就能創造巨大的價值。

問：展望未來12到24個月，公司在國內外市場的戰略重點是什麼？

答：在我們看來，有兩大機遇。首先，越來越大比例的計算不再由人與AI的交互驅動，而是由機器之間的交互驅動。其次，與第一點密切相關，傳統上，人們將計算看作是本地的數據中心服務於本地用戶。但如今，這個行業越來越像一個電力系統——一個由發電廠、發電機和輸電網組成的網絡。

所以，在未來12到24個月內，我們有兩個主要目標。一是大規模落地一批真實項目。二是希望將我們的方法論付諸實踐——利用電網的概念，將Token的交付轉化為我們所說的「AI工廠」，並與我們正在建設的智算中心和AI數據中心協同運作。換句話說，我們不止要建數據中心，還要建設相當於連接它們的“電網”。

問：在全球 AI 基礎設施市場競爭激烈的背景下，你們如何形成差異化優勢？

答：我們的優勢在於，與一些行業巨頭不同，我們並不試圖在各地強推自己的品牌。相反，我們將自身主要定位為技術提供商。我們提供技術，同時與當地公司合作負責運營。基本理念是，AI越來越多地涉及國家安全和數據安全。每個國家都希望將其最敏感的AI系統和數據置於本國控制之下。例如，任何國家都不會將其最敏感的國家安全數據放在由外國控制的公有雲上。他們需要自己的AI雲。

問：也就是說，你們在海外市場的定位，實際上是幫助客戶構建私有 AI 基礎設施？

答：這當然是一部分。說到與海外夥伴的合作，共同構建私有 AI 雲是我們扮演的重要角色之一。另外，我們從不把自己看成一家單純出租計算硬件的公司。我們最大的競爭優勢，還是過去十年在中國建設私有雲基礎設施所積累的經驗。

問：在海外運營方面，你們將採用直銷、渠道合作還是合資模式？

答：出於多方面原因，直銷對我們來說並非真正可行的選項。因此，我們首選的模式是建立合作夥伴關係和合資企業。在中國，我們構建並運營自己的雲。在海外，我們幫助他人構建屬於他們自己的主權AI雲。這樣一來，當地合作夥伴就能幫我們解決很多原本棘手的問題，比如獲客、監管合規、適應當地要求以及處理與當地利益相關方的關係。我們認為這是一種更加健康的模式。

從一開始，我們就把自己定位為純粹的技術提供商。現在的挑戰已經不是簡單地找到客戶，而是找到對的合作夥伴。一旦找到了對的人，其他大多數問題解決起來就會容易得多。

問：這對你們在海外與國內的產品和支持系統有何影響？

答：我們的國內和國際業務有著非常明顯的區別。在中國，我們提供的是一體化解決方案。計費系統和底層技術平台都是由我們自主研發的。

而在海外，我們採用的是一種更為模塊化的策略。我們提供核心平台，但也開放了定義明確的API，允許當地合作夥伴在我們的技術基礎之上建立自己的品牌。獲客和品牌建設都交由當地合作夥伴負責。

問：展望未來，你預計海外業務的哪一部分將成為你們的主要增長引擎？

答：我們將市場劃分為三個層級。第一層是消費市場，比如通過ChatGPT和Gemini進行問答。我們將這些稱為L1 Token。第二層，L2是行業或垂直領域層級。這些模型利用特定行業的專業知識進行訓練。第三層，L3是探索型AI，例如蛋白質折疊、科學模擬、材料研究以及其他前沿科學應用。

我們的戰略非常清晰。我們無意在L1市場展開競爭，這層的競爭極其激烈。AI領域中大量真正的活動正發生在幕後，這也是我們認為真正經濟價值誕生的地方。正因如此，我們相信L2和L3的Token代表了整個行業最重大的價值創造機遇。

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