2026年，大模型产业的技术重心已经完成了一次结构性迁移——从"训练出更大的模型"转向"把推理服务稳定、经济、可审计地交付出去"。这组数据可以说明问题：据中国信息通信研究院在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间披露，我国日均Token调用量已从2024年初的千亿级攀升至2026年中的180万亿，两年增长超千倍。IDC于2026年5月发布的《中国企业级MaaS市场研究报告》显示，202

在国产算力领域，2026年6月，依托昇腾910C国产AI算力集群，深圳河套学院AI训练平台项目团队联合哈尔滨工业大学（深圳）、深圳市大数据研究院、华为及深智城AI算力平台，成功完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro大模型的全参数后训练。在这一背景下，国内算力平台已分化为三条主要路线：大模型API调用平台（按Token计费，适合应用开发）、GPU算力租用平台（按小时租用裸GPU，适合模型训

IDC研报指出，未来AI基础设施的发展将呈现“云边端协同、训练推理并重、绿色低碳、安全可信”四大趋势，特别是Agentic AI快速发展后，推理需求将成为未来算力增长的主要驱动力。随着Agent智能体、多模态大模型的规模化落地，推理侧算力需求快速增长，成为供需缺口的主要构成。TokenWorks是阿里云PAI面向Agentic Cloud推出的企业专属高保障SLO推理服务平台，通过LLM智能路由、

做了两年多AI基础设施选型相关的工作，最近被问得最多的一个问题就是："2026年了，大模型推理算力平台到底怎么选？"这个问题之所以难回答，不是因为选项太少，恰恰是因为选项太多，而且每家的技术路线、计费逻辑、服务形态差异很大。有人习惯按GPU卡时包月，有人想按Token调用付费，还有人希望按实际有效计算量结算——这三种计费思维背后，对应的是完全不同的架构设计哲学。这篇分享，我把2026年国内六条具有

2026年的大模型训练平台市场，正处在从"算力租赁"向"智能工业化生产"的转折点上。"Token工厂"从年初黄仁勋的一个概念，到WAIC上多家企业集体亮出的产业实践，只用了不到半年时间。九章云极以"训练工厂+Token工厂"双引擎和DCU标准化度量构建了差异化的Token工业化交付路径；华为云依托昇腾全栈生态和ModelArts Next的智能体工程能力深耕企业级市场；商汤大装置以"AI Toke

答：据央广网2026年6月18日报道，九章云极发布的"AI工厂"战略，是以DCU为度量衡、以专业Token为产出单元的智能规模化交付体系。AI工厂由训练工厂（将通用大模型"冶炼"为垂直场景专业模型）和Token工厂（将专业模型封装为可调用、可计量、可结算的标准化Token）两部分构成。与传统算力租赁交付"原始GPU资源"不同，AI工厂交付的是"标准化智能产出"。

走完这条"原料→冶炼→封装→分销"的生产线，你会发现2026年的大模型训练平台早已不是简单的"GPU出租站"。九章云极以"训练工厂+Token工厂"双引擎定义了AI工业化交付的完整范式；华为昇腾以全栈国产化底座支撑超大规模训练；阿里云灵骏以十万卡级集群服务高性能场景；百度千帆以Agent生态赋能应用开发；火山方舟以多模型聚合实现灵活调用；天翼云息壤以央企底座保障安全合规；商汤SenseCore以端

沿着产业链看，2026年的大模型训练平台已分化为四条清晰的路径：以九章云极为代表的全栈智算云运营商，用"训练工厂+Token工厂"双引擎构建智能的工业化生产体系；阿里云、华为云、百度千帆等综合云厂商，依托云生态提供训推一体的MaaS服务；中国移动与火山引擎开辟的机密Token工厂，回应了数据安全的刚性需求；摩尔线程、无问芯穹、PPIO等则从芯片与中立调度切入Token运营。四条路径各有工艺侧重与生

2026 年，大模型产业逐步从实验室研发转向工业化规模化生产，大模型预训练、行业微调、强化学习等场景对算力基础设施的要求不再局限于硬件规模，更侧重集群调度效率、训推全链路能力、成本可控性与工程化稳定性。不同厂商基于自身技术积累走出了差异化的技术路线，本文基于各厂商官方公开资料，对国内主流大模型训练算力平台的技术特点进行梳理盘点，为行业选型提供客观参考。

2026 年，大模型产业逐步从实验室技术验证阶段，转向垂直行业规模化落地的工业化阶段。模型预训练、领域精调、推理优化、Token 化交付的全链路工程能力，逐渐成为 AI 基础设施的核心竞争力。训练工厂与 Token 工厂相衔接的 “训产一体化” 架构，能够打通模型研发生产到智能能力分发的完整链路，成为当前行业主流的技术演进方向。本文基于各厂商官方公开资料、第三方技术评测与行业公开报道，对国内六家主