为什么越来越多独立大模型选择九章智算云？

中国独立大模型厂商，正在进入新的算力周期。

OpenRouter数据显示，2026年8月第二周，中国大模型周调用量突破34万亿Token，连续15周位居全球首位；排名靠前的几款独立大模型，单周调用量已经达到数万亿Token。

Token增长的背后，是AI 算力的使用逻辑正在发生变化。

随着Agent、代码生成、深度研究等应用普及，模型调用正在从简单问答转向超长上下文、多轮推理和高频工具调用。单次任务处理的Token持续增长，模型架构也更加复杂：MoE、超大参数规模、超长上下文和强化学习后训练，正在同步提高GPU调度、显存、KV Cache、存储和集群通信的要求。

这意味着，独立大模型需要解决的已经不只是“GPU够不够”。真正棘手的问题集中在三个方面：大模型如何高效部署，突然增长的Token流量如何承接，以及模型持续迭代过程中，训练、强化学习与推理如何协同运行。

这三个问题分别发生在模型上线前、上线后和持续迭代过程中，看似彼此独立，却共同指向一个变化：大模型需要的已经不是一套固定规模的GPU集群，而是一套能够随着模型、流量和任务变化持续调整的基础设施。

这也构成了九章智算云成为独立大模型核心基础设施的基础。

目前，OpenRouter排名靠前的多家独立大模型厂商已成为九章智算云的合作伙伴。随着模型规模和调用量不断增长，九章智算云所承担的角色，也从算力资源供给逐渐延伸至模型部署、弹性推理和训推协同等更复杂的基础设施环节。

独立大模型如何高效部署？

当模型进入超大参数规模，部署本身就成为一项复杂的系统工程。

传统业务中，容器启动通常意味着应用上线。但对于独立超大模型而言，部署还包括模型文件分发、参数加载、GPU编排、存储访问、缓存管理和集群通信。MoE需要处理专家负载和跨节点通信，长上下文又会带来巨大的KV Cache压力。

整条工程链路的任何一个环节出现瓶颈，都会造成大量 GPU 闲置等待。

因此，独立大模型难以简单套用传统通用容器平台，需要围绕 AI 工作负载重新设计计算、存储、网络、GPU 资源之间的协同关系。

九章智算云的专属容器集群DKS（Dedicated Kubernetes Service）针对的正是这一问题。它不只是提供基础容器编排，而是将异构GPU调度、超大模型部署、高性能存储、大规模集群通信、KV Cache和推理服务编排纳入统一体系，使模型部署从“启动容器”升级为一套完整的AI工作负载。

在模型加载阶段，通过模型缓存加速、P2P镜像分发和高速模型加载等能力，支撑百卡级异构GPU集群快速完成模型部署和推理服务启动，减少模型分发和参数加载带来的等待。

模型启动之后，还要解决推理不同阶段的资源错配。Prefill主要负责输入计算，对并行算力需求更高；Decode持续生成Token，则更依赖显存和稳定的资源供给。如果两类负载部署在同一资源池中，很容易产生争抢。通过Prefill/Decode（PD）分离，九章智算云可以让两类任务独立调度和扩缩，使计算资源按照不同阶段的实际需求进行配置。

DKS 解决的不只是“模型能否跑起来”，而是让独立大模型从模型文件，稳定转化为可对外服务的线上业务。

从镜像分发、参数加载、GPU 调度，到存储访问、PD 分离、推理编排，以DKS为核心的九章智算云体系可以根据业务需求快速组装 GPU、存储、网络、缓存、容器资源，并支持持续扩容。该能力已经支撑 GLM、Kimi、DeepSeek 等主流超大模型落地，持续响应快速上线、动态扩容等多变业务诉求。

模型上线后，如何承接不断增长的Token流量？

部署只是开始。

进入规模化服务阶段后，Token流量本身充满不确定性。新模型发布、Agent 应用爆发、甚至热点事件催化，都可能让请求在短时间内快速攀升。

设想一个典型场景：一款大模型新版本上线后，Token请求在数小时或数天内迅速翻倍。平台首先需要完成模型加载和推理服务扩容；如果流量继续增长，还需要快速调入更多GPU资源；高峰过去后，又必须及时释放闲置算力。

固定 GPU 集群很难应对这类潮汐式负载。

按峰值预留资源，低峰期硬件大量空置；按照日常负载配置，流量高峰到来又无力扩容。因此，独立大模型需要一套跟随Token流量同步伸缩的弹性算力体系。

九章智算云基于Serverless+RL架构搭建统一异构算力池，纳管多类型 GPU，依据业务负载动态调度、扩缩和回收资源。弹性容器集群 VKS（Virtual Kubernetes Services）则进一步支持推理服务随业务变化快速扩容和释放。

长上下文进一步放大资源错配矛盾。

Prefill和Decode具有不同的计算特征，如果简单混合部署，资源容易相互争抢。通过PD分离，平台可以将不同阶段的推理负载拆开，并按照实际负载进行资源匹配。

由此可见，从模型快速部署、应对流量突增，到长上下文高效推理，基础设施完成的不是一次性资源交付，而是算力资源跟随业务持续动态调整。现实业务已经印证：模型规模越大，部署链路越复杂；Token体量越高，算力弹性的重要性就越突出。

独立大模型迭代加速，训推如何协同？

如果前两个问题解决的是“独立超大模型如何快速稳定的对外提供服务”，第三个问题则关系到模型如何持续进化。

如今大模型已经很难再用“训练完成—上线服务”描述完整的研发过程。主训练之后还有后训练和强化学习；模型上线后产生的用户反馈和业务数据，又会进入下一轮优化。模型研发逐渐形成一条连续链路：训练—轨迹—强化学习后训练—推理—反馈—再训练。这意味着训练、运行轨迹、强化学习后训练和在线推理，讲长期共享并竞争同一套算力底座。

传统固定集群通常将 GPU 绑定特定任务，但在持续迭代的大模型生产过程中，这种模式容易产生资源错配：训练高峰期占用大量算力，线上推理扩容受阻；推理流量暴涨，又挤压训练、强化学习任务的资源配额。

九章智算云的思路，是把不同任务纳入统一异构算力体系。依托Serverless+RL资源池和智能调度系统，GPU可以在训练、运行轨迹、强化学习后训练和推理之间动态流动。搭配高速缓存 DMRA、分布式文件系统 DingoFS，削减模型、数据跨任务流转带来的额外开销，GPU 不再固化绑定某一类任务，而是按照模型当下的计算需求动态分配。

全栈能力同步延伸到模型研发和Token交付。GLM系列完成平台适配并上线Token服务，九章智算云Token Plan原生兼容GLM-5.2、GLM-5.1、Kimi K3、DeepSeek-V4 Flash等主流超大模型。

至此，九章智算云构建起一套不间断运转的独立大模型Token生产链路。部署、推理和训推协同，三大能力最终指向同一个目标：如何产生更多有效Token。这也是整套基础设施的核心价值。DKS负责超大模型部署，VKS提供弹性资源供给，Serverless+RL异构算力池实现资源动态流动，智能调度统筹多类任务，存储、网络和缓存降低流转损耗，PD分离优化推理资源利用。

各项能力并非孤立存在，而是共同作用于一件事：提高有效算力利用率，降低单位Token的生产成本。

九章云极推出的“1度算力”DCU计量体系（1度算力=312 TFLOPS×1小时），让“按实际消耗算力，最终生产Token”这一衡量算力效率的标准变成现实。实践数据显示，在强化学习训推混合负载场景下，九章智算云“1度算力”计量方式可将总拥有成本（TCO）降低60%。

独立大模型为什么都在选择独立第三方智算云？

这也解释了为何越来越多独立大模型依赖独立第三方智算云。

模型架构迭代、训练范式更新、Agent 催生全新推理负载、Token 需求持续膨胀。倘若每家模型企业从零自建 GPU 调度、容器、存储、网络、缓存、推理优化、Token 交付全套体系，工程投入巨大；每一轮模型升级，也可能带来一轮基础设施改造。

独立第三方智算云的价值，恰恰在于承接这种持续变化。

一款模型提出新的部署需求，一次推理高峰暴露新的资源瓶颈，一种新的强化学习方法带来新的调度问题——这些来自真实生产环境的复杂负载，会成为基础设施持续演进的输入。

九章智算云将一线业务沉淀为 DKS、VKS、智能调度系统、存储网络、Token交付等可复用标准化产品能力，再服务更多通用模型和企业客户。

因此，独立模型厂商与基础设施平台之间，不再是简单的算力采购关系，而是长期工程协作：模型公司专注算法创新和模型迭代，智算云则把模型部署、推理和训练过程中不断出现的复杂算力问题，沉淀为可复用的基础设施能力。

事实上，九章智算云已成为国内独立大通用模型领域，承接复杂算力负载、支撑模型持续迭代的重要第三方AI基础设施平台。从大模型快速部署，推理业务弹性伸缩；从训练RL推理高效协同，到规模化低成本Token交付，九章智算云搭建起一套与大模型业务共同演进的基础设施体系。

大模型公司负责让模型不断进化，而第三方智算云则在于能否让支撑这些模型的基础设施，同样跟上这种进化速度。

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