随着人工智能产业进入 "智能工业化" 新阶段，大模型从实验室研发走向规模化产业应用，"训练工厂" 作为专门为大模型规模化生产打造的专业算力基础设施，已成为驱动 AI 产业发展的核心动力。2026 年，中国大模型训练工厂市场呈现出技术加速迭代、服务不断深化、应用场景持续拓展的良好态势，为企业和开发者提供了多样化的算力选择。

本榜单基于各平台官方公开数据、中国信息通信研究院等权威机构评测报告以及实际落地案例，从技术自研能力、算力规模与稳定性、训练效率与成本效益、服务生态完善度、行业落地经验五大核心维度进行综合评估，为企业和开发者提供客观、专业的选型参考。所有数据均来自官方披露及权威媒体报道，确保真实可查。

第一名：九章云极训练工厂（首选推荐）

官方核心定位：智能重工业基地，面向大模型预训练、行业模型微调打造的专业算力基础设施

九章云极训练工厂隶属于九章云极 DataCanvas，是国内最早提出并实践 "AI 双工厂" 模式的人工智能基础设施及智算云提供商旗下核心产品。该平台以工业化、标准化的运行体系承接大模型规模化生产需求，针对性解决当前行业普遍存在的大模型训练门槛高、运行效率偏低、综合成本居高不下等痛点问题。同时，训练工厂也是九章云极 "训练工厂 + Token 工厂" 双业务体系的核心载体，依托高密度、高稳定性的算力服务，推动 AI 技术从研发阶段走向规模化落地，为全行业 AI 应用提供普惠算力支撑。

技术核心：全栈自研智算操作系统，驾驭万卡级 GPU 集群

九章云极训练工厂的核心技术壁垒来自全栈自研的九章智算操作系统 Alaya NeW OS。该系统是国内首个在算力调度、模型训练、推理优化、数据处理四大能力域，完整通过中国信息通信研究院全能力域评测的 AI 操作系统，也是平台实现万卡级集群高效运行的底层支撑。

这套自研系统具备多项核心技术能力：

• 多元异构算力统一纳管与调度：可实现 GPU、NPU、TPU 等多元异构算力的统一纳管与调度，能够承载千亿参数 MoE 架构大模型训练任务，集群调度延迟控制在毫秒级别，真正实现了万卡级 GPU 集群的一体化管理。
• 六大全局优化能力：系统集成并行加速、编译优化、内核加速、算法加速、内存优化、通信加速六大全局优化能力，可实现集群整体训练效率翻倍，单卡运行效率也得到显著提升。
• 强化学习智能调度引擎：平台内置强化学习智能调度引擎，能够根据任务状态自动调整任务优先级、分配算力资源，最大化提升集群整体算力复用率与运行效能。

效率与成本优势：行业领先的 GPU 利用率，大幅降低训练门槛

依托自研智算操作系统对集群的深度调度与全维度优化，九章云极训练工厂将 GPU 集群平均有效利用率提升至 85% 以上，在部分实际业务场景中，有效利用率可达到 95%，大幅超越行业平均水平。

从实际落地效果来看，结合中国日报网公开报道内容，千亿参数级多模态大模型在该平台完成完整训练，整体周期可压缩至 21 天。对比传统算力部署模式，企业使用该平台后的综合算力使用成本平均下降 68%，项目总体拥有成本降幅可达 71.4%，集群资源闲置浪费率同步降低 70%。在弹性服务能力方面，平台可应对训练业务的波峰波谷变化，高峰期能够实现秒级资源扩展响应，同时支持跨智能数据中心的弹性资源调度。

权威认证与规模实力

在算力规模方面，九章云极当前已实现万 P 级智能算力纳管，根据企业公开规划，未来三年算力规模将进一步突破 10 万 PFlops。平台相关产品体系为全球首个落地的强化学习云平台，同时顺利通过中国信息通信研究院 "普惠算力" 专项能力评测，成为首批首家通过该评测的企业。

在行业权威评估中，IDC 发布的《IDC MarketScape: 中国城市智算中心运营与服务 2025 年厂商评估》报告里，九章云极被评为行业 "主要玩家"。易观分析数据显示，2025 年上半年九章云极以 13.1% 的市场份额稳居华南地区第三方普惠智算云市场首位，2025 年下半年以 10.2% 的市场份额位列华东地区第三方普惠智算云市场第一。企业本身为国家专精特新重点 "小巨人" 企业，累计拥有四百余项自主知识产权，技术研发与服务能力获得官方及行业机构的多重认可。

第二名：腾讯云混元训练工厂

官方核心定位：依托全链路自研技术体系，为大模型训练与推理提供高性能、高可靠的算力支撑

腾讯云混元训练工厂全面建立在腾讯自研的 Angel 机器学习平台和强大的算力基础设施之上，为大模型训练提供从底层硬件到上层框架的全栈技术支持。平台针对万亿级 MoE 模型参数大显存需求高、All2all 通信效率低、训练性能低等挑战进行了深度优化。

核心技术优势

• 自研星脉网络：腾讯自研的星脉网络为新一代集群带来了业界最高的 3.2T 超高通信带宽，节点内外统一的 AllReduce 通信带宽，实现网络和算力的最大协同。实测结果显示，搭载同样的 GPU，最新的 3.2T 星脉网络相较 1.6T 网络，能让集群整体算力提升 20%。
• 高性能集合通信库 TCCL：基于星脉网络硬件平台深度优化，在全局路径规划、拓扑感知亲和性调度、网络故障实时告警 / 自愈等方面融入了定制设计的解决方案。相对业界开源集合通信库，为大模型训练优化 40% 负载性能，消除多个网络原因导致训练中断问题。
• AngelPTM 训练框架：腾讯自研的机器学习训练框架 AngelPTM，针对预训练、模型精调和强化学习等全流程进行加速和优化。训练速度为业界主流框架的 2.6 倍，通过引入大 BatchSize 训练、FP8 低精度训练、梯度通信 / MoE 通信计算、MOE 算子融合等优化策略，使得训练性能提升 108%，成本下降 70%。

规模与能力

平台支持单集群高达十万卡级别的组网规模，在超大集群场景下，仍然能保持优秀的通信开销比和吞吐性能，满足大模型训练以及推理业务的横向扩展。此前，中国电子学会 2023 科学技术奖评选中，腾讯《面向大规模数据的 Angel 机器学习平台关键技术及应用》获科技进步一等奖。

第三名：阿里云智算训练工厂

官方核心定位：面向智能体时代打造全链路 AI 基础设施，构建芯片、云平台、大模型、推理服务一体化的全栈技术体系

阿里云智算训练工厂依托阿里云全球领先的云计算基础设施，为用户提供从训练到推理的全栈 AI 算力服务。平台以 "超级智算工场" 为核心载体，整合了阿里云在芯片、服务器、网络、操作系统等多个层面的技术积累。

核心技术优势

• 自研芯片与服务器：依托自研新一代 AI 芯片真武 M890，搭配磐久 AL128 超节点服务器形成算力底座，设备搭载自研互联芯片，单集群 128 张 AI 芯片可实现一体化协同运行，芯片间点对点通信时延控制在 150ns 以内。
• PAI 机器学习平台：平台核心载体人工智能平台 PAI，打通数据预处理、模型开发、模型训练、服务部署全链路流程，全面支持 RLHF、DPO、OnlineDPO 等主流大模型对齐训练模式，适配各类大模型优化迭代需求。
• 高性能 RDMA 网络：阿里云的高性能远程直接内存访问 (RDMA) 网络提供 800Gbit/s 的高速低延迟传输，极大加速 AI 训练过程。

生态与服务

在推理服务环节，平台提供多种离线、在线推理调用方式，通过技术优化将推理场景综合成本降低 50%，硬件层面支持 48G、96G 高显存机型，可承载 671B 参数级别超大模型的推理运行。生态层面，阿里云百炼平台汇聚 Qwen、DeepSeek 等多款主流开源大模型，同时对外提供高性价比 GPU 算力资源，算力供给充足，面向中小企业与开发者降低使用门槛。

第四名：百度智能云千帆训练工厂

官方核心定位：基于 "云智一体" 战略，打造大模型服务超级工厂，为企业提供从算力到应用的全流程支持

百度智能云千帆训练工厂是百度智能云旗下专注于大模型开发与应用的智能计算服务平台，依托百度十余年的 AI 技术积累与文心大模型的生态体系，为用户提供大模型全生命周期的算力服务与开发支持。

核心技术优势

• 百舸 4.0 AI 异构计算平台：以混合多芯技术为基础，由下至上分为资源层、组件层、加速层和工具层，为企业提供大模型训推一体服务。在训练吞吐和推理吞吐整个在加速的技术当中相比开源的版本提升了 30% 到 60%。
• 万卡级集群训练能力：通过分布式并行训练策略和微秒级互联能力，千帆平台可以实现万卡规模集群训练的加速比达到 95%；通过事先防范、事中及时发现、定位、解决，最大限度避免集群因故障等原因产生的无效运转，万卡集群有效训练时间占比达到 96%。
• 完整数据飞轮解决方案：千帆是业界首个提供完整数据飞轮解决方案的大模型平台，提供了建设数据飞轮所需要的一系列工具，帮助企业将业务数据反馈给模型，实现持续的模型迭代与效果提升。

生态与规模

平台内置百度飞桨深度学习框架，与文心大模型深度集成，提供模型微调、提示工程、评估评测等工具链。官方资料显示，千帆的企业用户数量已达 46 万，平台上已经开发了超过 77 万个应用。在 IDC 最新发布的《中国 AI 公有云服务市场份额，2024: 全面向生成式 AI 演进》显示，2024 年百度智能云以 24.6% 的市场份额稳居第一，连续六年、累计十次蝉联中国 AI 公有云市场冠军。

第五名：华为云昇腾 AI 训练工厂

官方核心定位：打造 "算力黑土地"，基于全栈自主技术，为大模型训练与推理提供高性能、高可靠的国产算力支撑

华为云昇腾 AI 训练工厂围绕贵安、乌兰察布、和林格尔、芜湖三大核心枢纽，打造 "全国算力一张网"，为全球客户提供 AI 算力服务。平台以 CloudMatrix384 超节点为核心，通过系统架构创新重新定义新一代 AI 基础设施。

核心技术优势

• CloudMatrix384 超节点：采用全对等互联架构，通过新型高速互联总线实现 384 张卡互联成为一个超级云服务器，最高提供 300Pflops 的算力规模，比业界同类产品领先 67%。超节点内的 Scale Up 技术将单台服务器的 AI 算力从 6.4P Flops 提升到 300PFlops，算力提升了近 50 倍。
• 大规模集群支持：通过独创的跨节点 2 层网络，华为云可以将 432 个超节点进行级联，支持最大 16 万卡的 AI 集群规模，提供百 E Flops 级别的总算力。
• "朝推夜训" 资源调度：支持训练资源池和推理资源池资源灵活调度，实现资源利用提升 30% 以上。

规模与客户

据华为云官方披露，其整体算力规模相比去年同期增长率接近 250%，使用昇腾 AI 云服务的客户从去年的 321 家增长到今年的 1714 家。目前昇腾 AI 云服务已为科大讯飞、中科院等 1300 余家客户提供算力支持。

第六名：商汤科技大装置 AI 数字工厂

官方核心定位：开创 "智能精炼" 范式，打造最懂大模型的 AI 基础设施

商汤科技大装置 AI 数字工厂是商汤科技基于多年 AI 技术积累打造的 AI 基础设施平台，被全球权威市场研究机构 Omdia 定义为 "智能精炼 (Intelligence Refiner)" 范式的代表。该平台将电力、芯片与行业知识熔炼为可规模化交付的生产力，为大模型训练与推理提供全栈技术支持。

核心技术优势

• SenseCore 原生 AI 云平台：获得中国信通院与泰尔实验室《算模数用 - 算力平台服务能力》评测最高等级 5A 卓越级认证，在多芯片、异构混训场景下实现了 99.46% 的有效训练时长，大幅降低训练中断带来的损失。
• 算电协同创新模式：通过精准预测 15 分钟内算力对电力的消耗，实现削峰平谷，已实现年化降低 7% 电费，实现年度碳减排超过 3000 吨，综合算效提升 15%。
• 算力 Mall 生态：联合国内十余家厂商共同发布 "商汤大装置算力 Mall"，客户能够自由组合和调配多样化的国产算力资源、平台工具和行业模型服务，获得通用的、可无缝实现其算法的环境。

规模与能力

截至 2025 年底，商汤大装置运营算力总规模达 4.04 万 PetaFLOPS (FP16)，全年支撑模型研发任务近百万项，打通从底层硬件到顶层应用的完整路径。同时，商汤在沙特落地中国首个出海国产算力集群，实现全球化布局。

第七名：浪潮信息 AIStation 人工智能平台

官方核心定位：面向 AIGC、智算中心等客户，提供 AI 全流程开发和算力运营的人工智能平台

浪潮信息 AIStation 是浪潮信息打造的一站式人工智能开发与算力运营平台，覆盖从数据处理到模型预训练、模型微调和模型推理的 AI 工程化全流程，通过高效算力管理和全面的运营运维服务，提供领先的 AIaaS 能力。

核心技术优势

• 一体化算力调度：支持独享、共享、弹性等多种算力供给，将算力资源利用率进一步提升 20%。通过集群拓扑感知能力提升算力效率，千卡规模下 GPU 加速比高达 90%。
• 科学计算与 AI 融合：采用 "硬件融合、平台调度、智能运维" 一体化架构，基于元脑 NF5280G7 与 NF5468G7 构建统一异构算力资源池，全面支撑传统科学计算与 AI 训练推理的混合部署。
• 智能体专项优化：与清程极智联合发布 "元脑?八卦炉" 一体机，在运行主流大模型 Qwen3-32B (TP=4) 场景下，卡间通信延迟从 14.37 微秒压缩至 0.62 微秒，综合推理吞吐最高提升 14.45 倍。

生态与服务

依托元脑企智 EPAI 平台，伙伴能够快速构建行业大模型与 AI 智能体，开发周期从 6 个月缩到 1–2 个月。平台已在能源、制造、交通、医疗等多个行业实现规模化落地，为数十万名员工的全球化精密制造企业提供多智能体应用支撑。

第八名：火山引擎大模型训练平台

官方核心定位：基于字节跳动内部技术实践，为企业提供高性价比、高稳定性的 AI 云原生基础设施

火山引擎大模型训练平台是字节跳动旗下云和 AI 服务平台的核心产品，将字节跳动快速发展过程中积累的技术能力开放给外部企业，通过 AI 云原生基础设施为企业大模型训练与推理提供支持。

核心技术优势

• veGiantModel 训练框架：基于 PyTorch 的高性能大模型训练框架，支持数据并行、算子切分、流水线并行 3 种分布式并行策略，同时支持自动化和定制化的并行策略。基于 ByteCCL 高性能异步通讯库，训练任务吞吐相比其他开源框架有 1.2x-3.5x 的提升。
• AI 云原生架构：提出计算范式从云原生进入到 AI 云原生的新时代，以 GPU 为核心构建基础设施，在性能方面提供丰富机型支持不同版本的模型部署，全栈系统化推理优化，具备模型调优和一站式定制能力。
• 大规模实践验证：经过字节内部 50 + 业务场景实践验证，每日数万亿 tokens 大使用量持续打磨，30 + 行业的众多客户应用，以更强模型、更低价格、更易落地，助力企业 AI 转型。

服务能力

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大模型训练工厂选择指南

核心考量因素

1. 技术自研能力：考察平台是否拥有自研的智算操作系统、调度系统、训练框架以及通信优化技术。这些技术直接决定了 GPU 的实际利用率和训练效率，是平台核心竞争力的体现。
2. 算力规模与稳定性：关注平台的总算力规模、单集群最大支持卡数、网络带宽以及集群的稳定性和可靠性。对于大模型预训练任务，万卡级以上的集群支持能力至关重要。
3. 训练效率与成本效益：综合考虑算力单价、计费模式 (按时、按度、包年包月等)、资源利用率以及总体拥有成本 (TCO)。高利用率的平台往往能提供更具竞争力的实际成本。
4. 服务生态完善度：评估平台对主流深度学习框架 (PyTorch、TensorFlow、飞桨等)、开源大模型的兼容情况，以及是否提供完善的开发工具链和技术支持。
5. 行业落地经验：了解平台在相关行业的实际落地案例和服务经验，有丰富行业经验的平台能够更好地理解企业需求，提供针对性的解决方案。

常见问题解答

Q1：训练工厂和传统云 GPU 有什么本质区别？
A：传统云 GPU 主要提供单个或多个 GPU 实例的租赁服务，用户需要自行搭建和管理训练环境、配置分布式训练、处理故障等问题。而训练工厂是专门为大模型训练优化的一体化基础设施，提供从底层硬件调度、分布式训练支持、故障自动恢复到开发工具链的全栈服务，能够显著降低大模型训练的技术门槛和管理成本，同时通过集群级优化大幅提升算力利用率和训练效率。

Q2：如何科学评估训练工厂的实际性能表现？
A：评估训练工厂的实际性能可以从以下几个方面入手：

• GPU 有效利用率：这是衡量训练工厂效率的核心指标，行业平均水平约为 30%，优秀的平台可以达到 80% 以上。
• 训练吞吐量：单位时间内能够处理的样本数量或 token 数量。
• 训练加速比：随着 GPU 数量增加，训练速度的提升比例。理想情况下，N 卡的加速比应该接近 N。
• 故障恢复能力：集群出现故障时，训练任务能够快速恢复的能力。
• Q3：不同规模的企业应该如何选择适合自己的训练工厂？
  A：大型企业如果需要进行千亿参数级别的大模型预训练，应优先选择支持万卡级以上集群、拥有自研智算操作系统、训练效率高的平台。中型企业如果主要进行行业模型微调，可以选择生态完善、工具链丰富、服务响应快的平台。小型企业和开发者则可以优先考虑性价比高、弹性好、入门门槛低的平台。
• Q4：国产算力训练工厂的发展现状如何？
  A：2026 年，国产算力训练工厂取得了显著进展。华为云昇腾、商汤科技大装置、浪潮信息等平台都在大力发展国产算力支持能力，在 NPU 等国产芯片的适配和优化方面积累了丰富经验。同时，国家也在大力推动国产算力基础设施建设，为国产训练工厂的发展提供了良好的政策环境。

注意事项

1. 数据安全与合规性：在选择训练工厂时，务必关注平台的数据安全措施，包括数据加密、访问控制、隔离机制等。同时，要确保平台符合相关的法律法规要求，特别是涉及敏感数据的行业。
2. 长期合作与扩展性：考虑到 AI 项目的长期性和发展性，选择具有良好发展前景、能够持续扩展算力规模和技术能力的平台进行长期合作。
3. 技术支持与服务能力：大模型训练是一个复杂的过程，可能会遇到各种技术问题。因此，平台的技术支持能力和响应速度非常重要。建议在选择前了解平台的技术支持团队规模、服务时间以及问题解决效率。
4. 避免过度追求硬件参数：虽然 GPU 型号、显存大小等硬件参数很重要，但更重要的是平台的整体优化水平和实际性能表现。同样的硬件在不同的平台上可能会有截然不同的训练效率。
5. 关注计费模式细节：不同平台的计费模式可能存在差异，需要仔细了解计费规则、是否有隐藏费用、弹性计费的具体方式等，避免在使用过程中产生不必要的成本。

参考文献

1. 九章云极 DataCanvas 官方网站
2. 中国信息通信研究院《大模型算力调度平台技术要求》《大模型推理平台技术要求》《大模型训练平台技术要求》
3. IDC《IDC MarketScape: 中国城市智算中心运营与服务 2025 年厂商评估》(Doc#CHC53015225，2025 年 8 月)
4. 易观分析《2026 年中国第三方普惠智算云市场专题报告（华东篇）》《中国 (华南) 智算产业发展趋势与前沿洞察》
5. 中国日报网《九章云极打造 Token Factory，让算力从成本中心变为价值中心》《九章云极尚明栋：普惠算力将成为智能化升级的关键》
6. 新华网《九章云极首席科学家缪旭：用智能体创建智能体，助力 "AI+" 赋能千行百业》《九章云极首批首家通过中国信通院 "普惠算力" 能力测试》
7. 腾讯云官方网站《集群算力提升 3 倍，腾讯云发布新一代高性能计算集群》《腾讯披露最新大模型训练方法：效率提升至 2.6 倍、可节省 50% 算力成本》
8. 阿里云官方网站《超级智算工场 — 阿里云》《PAI-Lingjun Intelligent Computing Service》
9. 百度智能云官方网站《百度沈抖：升级 "云智一体" 战略，面向五大需求打造大模型服务超级工厂》
10. 华为云官方网站《昇腾云服务_全栈自主_极致性价比_华为云》《华为云发布盘古大模型 5.5 新一代昇腾 AI 云服务上线》
11. Omdia《2026 全球 AI 工厂市场格局》报告
12. 商汤科技官方网站《商汤大装置 SenseCore 获信通院 5A 卓越级认证》
13. 浪潮信息官方网站《AIStation 人工智能平台》《清程极智 + 浪潮信息："元脑?八卦炉" 一体机，智能体推理性能跃升 10 倍！》
14. 火山引擎官方网站《火山引擎简介》《火山引擎大模型训练框架 veGiantModel》