2025 年的夏天，巨头们对 AI 的热情因 Agent 异军突起而再添一把火。
巨头们在尽情发挥“钞能力”，其中一项就是砸钱堆算力。7 月 23 日，马斯克宣布 xAI 计划在 5 年内上线等效于 5000 万块英伟达 H100 Tensor Core GPU 的算力；萨姆・奥尔特曼也曾提到过 1 亿块 GPU 的技术愿景。
这背后折射的行业共同困境是，模型训练、推理以及规模化落地应用，每一项都在提出新的算力需求，算力市场仍是供不应求。
具体来看，在训练侧，当 Scaling Law 带来的收益逐渐减弱，模型每增大 10 倍，算力需求可能增大 30～50 倍，而性能提升却不足 2 倍。为了摊薄这 30～50 倍的算力成本，训练集群必须保持更高的利用率，并且能按需扩 / 缩容。自建 IDC 除非全年满负荷，否则利用率波动会把边际成本推高至不可承受，而公有云通过资源池化和弹性计费天然满足这一条件，因此成为大多数企业的理性选择。
或许对于日均千卡以上、全年持续训练的超大规模企业（如头部互联网厂、国家实验室），“自建数据中心 + 弹性混合云部署”可在 TCO 上与公有云打平，甚至略优。但这类玩家终究只是寥寥数家，对绝大多数 AI 创业公司而言，公有云仍是唯一能在数月内上线千卡集群的路径。
在推理侧，“每千 Token 的净利”已经成为决定商业模式可行性的关键因素。因此，这场竞赛的核心，不再只是模型跑分高低，而是单位经济效益，即每个 Token 能带来多少价值，又消耗了多少成本，这背后涉及到一整套系统级的优化。
当模型落地到真实的应用场景时，基础模型的同质化，让竞争焦点迅速转移到“后训练”阶段。如何利用强化学习（RLHF）、模型微调（Fine-tuning）等手段，让模型更懂特定行业、特定场景，成为创造差异化价值的关键。
这些变化意味着，价值创造不再依赖于一个“万能模型”，而是需要将“数据 - 算力 - 场景”三个轮子同时转动，形成快速迭代的小闭环。
因此，无论是美图的 AI 绘画，还是金融行业的风控模型，都需要将行业 Know-How 深度融入 AI 的生产流程。单点技术的突破已不足够，世界需要的是一条能将数据、训练、微调、推理和应用无缝衔接的工业流水线。
这条流水线，就是“AI 超级工厂”。
<!---->阿里云张北数据中心
新华社最近把镜头对准阿里云张北数据中心，给出了一个直白的注脚：云计算，就是今天 AI 的“超级工厂”。为什么新华社将云计算定义为 AI 时代的“超级工厂”？新华社探访阿里云，又在向行业传递哪些信号？
打造 AI 超级工厂，云厂商天赋异禀
“超级工厂”一词，最先由特斯拉带入公众视野，它代表了现代制造业的巅峰：极致的规模、先进的自动化工艺、高度柔性的生产线、智能化的中央管理系统，以及与全球供应链的深度协同。
将这个概念平移到 AI 领域，一个合格的“AI 超级工厂”也必须具备类似的特质。巧合的是，这些特质与云计算的底层逻辑十分契合。
首先是极致的规模化。
物理世界的超级工厂受限于土地和空间，而云上的 AI 超级工厂，其规模是虚拟和弹性的。云计算通过“资源池化”技术，将全球数百万台服务器的计算、存储、网络资源整合成一个看似无穷大的资源池。
<!---->阿里云仁和数据中心机房
当一个 AI 训练任务需要从一千张卡扩展到一万张卡时，云可以跨越多个数据中心（可用区），在几分钟内调度所需资源，这是任何单一企业自建 IDC 都难以企及的规模和弹性。
超级工厂的先进性还体现在其生产工艺上，例如一体化压铸和自动化机器人。云的“先进工艺”则体现在软硬件的协同设计上。
云厂商深入到芯片、服务器、网络、数据中心制冷（如液冷整机柜）等硬件层面进行定制和优化，再通过自研的虚拟化、操作系统和调度软件，将硬件性能压榨到极致。这种从硬件到软件的全栈控制，使得云平台能像升级软件一样，不断为上层 AI 应用提供更优的“制程”。
<!---->阿里云仁和数据中心液冷机房
除自动化工艺外，现代制造还追求柔性生产，能快速切换产线以适应不同产品需求。云计算的“柔性”则通过 Serverless（无服务器计算）、容器化和模型即服务（MaaS）等技术实现。今天产线跑的是 70 亿参数的开源模型微调，明天就可以无缝切换到千亿参数的多模态模型推理。开发者无需关心底层 GPU 型号和服务器配置，只需通过 API 调用，按需、按量使用算力。
在整套生产流程底层，还需要有一套系统，担任超级工厂的“大脑”，对各条生产线进行智能管理，实现故障预测和能耗优化。在这一环节，制造业的超级工厂依赖复杂的 MES（制造执行系统），而 AI 超级工厂的“大脑”，则是云原生技术栈。
以 Kubernetes 为核心的容器编排系统，配合 AIOps（智能运维），能够自动化地进行资源调度、故障自愈和负载均衡，确保数万个 AI 任务高效、稳定地运行。它能预测硬件故障，智能调度任务以避开峰值电价，实现整体拥有成本（TCO）的最优化。
<!---->阿里云张北数据中心
最后，决定一家超级工厂产能“天花板”的因素，是生态链接的能力。没有一个超级工厂是孤立的，它需要深度嵌入全球产业链。AI 超级工厂同样如此。
云计算平台则天然是一个生态中心。它通过开源模型社区（如 Hugging Face、魔搭社区）、MaaS 模型市场、行业解决方案模板等形式，汇聚了全球的开发者、数据提供商和行业专家。企业可以在这个生态中，快速找到适合自己的基础模型、工具和合作伙伴，大大缩短了从想法到产品的距离。
至此，我们已抽象出“AI 超级工厂”的必备特征。接下来，借助新华社的镜头，我们可以剖析阿里云 2025 最新“AI 产线”作为实例验证，看这些特征如何落地。
阿里云起了个好头
AI 的原料是数据。一个现代 AI 工厂，首先需要一个能容纳海量、多模态数据的“原料仓”。
阿里云的对象存储 OSS，可以作为 PB 级的数据湖底座，存储来自互联网的文本、图片和视频数据；面对数据合规和版权缺口，其人工智能平台 PAI（Platform for AI）中的 Data-Juicer 等工具，还能高效处理和生成高质量的合成数据，为模型提供源源不断的“燃料”。
模型训练开始后，就要求企业能够高效调动大规模算力集群。阿里云通过自研的 HPN 高速网络和 PAI-DLC（分布式训练服务），已经可以支持万卡级别的单任务训练，实现接近线性的加速比。
<!---->阿里云张北数据中心
更关键的是容错能力。训练大模型往往持续数周，任何硬件故障都可能带来回滚损失。阿里云通过抢占式实例（Spot）与弹性调度、秒级快照（EasyCKPT）、AIMaster 自愈机制，可在节点故障后分钟级恢复，将训练回滚控制在秒级，支撑千卡 / 万卡任务长期稳定运行。
对于场景方来说，基础大模型只是“毛坯房”。若企业拥有敏感行业数据或必须私有化部署，可把后训练工具链（如 LoRA、RLHF 框架）搬到私有环境；若数据可上云、且希望快速迭代，则可直接调用阿里云的 PAI-ChatLearn、PAI-Designer 等托管服务，降低对齐与微调门槛。
至此，距离模型真正落地可用只差临门一脚。
模型上线前，还经过严格的“质检”和“精加工”，即推理优化。阿里云则先用 PAI-Blade 将模型图融合、算子剪枝并量化到 INT4，在几乎不损精度的情况下把延迟压到最低；而后由 PAI-EAS 以 Serverless GPU 形式毫秒级弹性伸缩，像双 11 流量洪峰也能秒级扩容、按需计费；最后借 KV Cache 与 Group Query Attention 等全链路加速，把吞吐再提一档，把大模型打磨成可直接上线的高性能成品。
最后，训练好的模型需要一个 “成品仓库”和高效的“物流体系”，将其运送到各行各业的业务场景中。
阿里云的 ModelScope（魔搭社区）则扮演了 MaaS 市场的角色，汇聚了数千个开源和自研模型，开发者可以一键部署。而其“百炼”平台则更进一步，提供了面向“法律合同审查”“医疗影像报告”等垂直场景的行业模板，让企业 30 分钟就能上线一个可用的 AI 应用。
在这个过程中，阿里云遍布全球 29 个地域、89 个可用区的数据中心网络，确保了模型可以被快速分发到离用户最近的地方，实现毫秒级的低延迟响应。
<!---->俯瞰阿里云张北数据中心机楼
看完阿里云的实践，我们或许可以回答前文提出的问题：为什么说云计算是 AI 的“超级工厂”？
因为它提供的不只是算力，而是一整套工业化的 AI 生产体系：从海量数据的处理，到弹性稳定的训练，再到标准化的运维和灵活的交付。云计算把 AI 研发从一项少数人才能玩的“炼金术”，变成了可度量、可管理、可规模化的“现代工业”。
未来的 AI 竞争，很大程度上就是背后“超级工厂”能力的竞争。新华社的镜头为公众提供了一个观察窗口，而阿里云之所以成为首批被探访对象，既因其全栈自研的技术布局，也与国家“东数西算”战略节点落地有关。报道虽并不构成技术排名，但确实验证了公有云作为 AI 基础设施的社会共识正在形成。
随着算力需求不断增长且越发多样，AI 超级工厂亦在各个环节持续优化迭代。当千行百业、千家万户像使用水电煤一样使用 AI 能力，一个由 AI 驱动的新工业时代便真正到来。
