随着AI大模型爆发式发展，算力的需求也在呈指数级增长。
但目前我国算力市场正面临供需错配的难题，例如大量中小企业拥有闲置的算力资源无法有效利用，而急需算力进行模型训练的企业又面临获取门槛高、成本不透明、跨区域调度困难等问题；与此同时，另一个亟待解决的问题是算力资源分散在不同厂商、不同地域，缺乏统一的纳管与调度机制，导致整体利用率低下。
为破解以上难题，推动算力从“资源”走向“资产”，2026年4月2日，工信部首次提出“算力银行”“算力超市”创新业务模式，鼓励将闲置算力“存入”平台，通过跨区域、跨周期的调度来实现算力的灵活取用，并汇聚各类算力服务供企业按需选用。
“算力超市+算力银行”本质上是算力调度和模型应用的结合。面对工信部提出的创新算力业务模式，优刻得科技股份有限公司（以下简称“优刻得”）凭借自主研发的“孔明”智能算力平台与企业级一站式AI开发平台“AstraFlow星图”，已完成“算力银行+算力超市”的双平台完整布局，助力千行百业加速智能化转型。
01
孔明管算力，星图管模型
“孔明”与“星图”是“算力银行”与“算力超市”的一体化协同。
优刻得是国内首家科创板上市的云计算服务商，近年来已从传统云计算服务商向智算服务商全面转型。
针对AI大模型时代的企业需求，优刻得计算产品线总经理钟春山在接受《商学院》采访时表示：“我们自主研发了‘孔明’智能算力平台和‘AstraFlow星图’一站式AI开发与模型调用平台，这两大平台分别对应‘算力银行’和‘算力超市’的核心功能，形成了从底层算力调度到上层模型应用的完整闭环。”
2023年10月，优刻得正式推出“孔明”智能算力平台。作为业界较早的异构算力纳管平台，“孔明”最初聚焦于算力统一调度与大模型训练的断点续训功能，随后扩展为面向中大型企业，打造整合算力、数据、智能体的一站式AI开发平台。
钟春山介绍道，“孔明”的技术架构分为三层：底层是算力基建层，兼容各类国产与国际算力设备；中层是算力调度层，负责异构算力纳管、标签、评测与跨区域调度；上层是算力运营层，呈现算力利用率、收益等运营数据。“‘孔明’的功能就是为AI算法工程师做好底层算力调优工作，为企业管理者呈现算力使用数据，为应用端提供推理服务并输出词元，成为‘算力超市’的重要一环。”
拿“算力银行”的存贷调度来说，钟春山解释道：“‘孔明’已经纳管了上千P闲置资源，‘存’是包装资产单元，把各地闲置算力包装成标准化算力资产，屏蔽底层差异；‘贷’是按需计费，支持按小时或按月灵活计费；‘调度’是秒级跨区调度，基于模型与算法需求最小化任务排队时间。”
与“孔明”形成上下联动的，是优刻得在不久前发布的“AstraFlow星图”平台。
钟春山在采访中强调，“星图”主要具备四大差异化优势：一是模型规模大、更新快，涵盖200多个主流大模型，支持多模态，并且能够快速接入新模型；二是计费精度高，支持API Key级独立计费，可设置限额、预算，实现企业级的精细化成本管理；三是模型切换便捷，通过统一网关可任意切换模型，无须繁琐配置；四是中立性保障数据安全，不触碰客户数据、无业务竞争，适配数据敏感型企业。此外，“星图”平台还搭载了AI安全网关，能够全面保障客户的数据隐私与网络安全。
钟春山指出：“‘星图’的精细化计费是把AI算力调用从模糊支出变成可计量、可治理的数字资产。”通过按项目、团队、应用拆分API Key成本，按模型统计消耗，并支持预算预警、自动限流、异常拦截等功能，“星图”帮助企业实现了AI成本的“可视、可控、可优化”。
具体来说，钟春山解释道：“在可视化方面，我们会通过API Key的管理，可以按照项目、团队或者应用去对应不同的Key，同时基于模型级别的消耗，输出实时的账单，来进行成本分析，实现算力的成本透明；在可控层面，通过让企业经营者做预算设置、额度预警和自动限流，对一些异常调用去做拦截，进行账号盗刷管理来控制预算；在可优化层面，‘星图’会将模型与场景进行匹配分析，让客户调用最优性价比的模型，还可以通过一些缓存的方式去减少一些无效词元的消耗。”
“孔明”与“星图”是“算力银行”与“算力超市”的一体化协同。
钟春山提到了一个案例：“我们有一个智能制造领域的客户，企业本身具有自有算力，需要把硬件设备转化为智能体开发。我们就会先通过‘孔明’智算平台，把这些硬件设备统一纳管过来，通过资源调度实现算力调优，然后将算力输入到‘星图’平台，实现词元的能耗管理，降低使用成本，最终赋能到智能体业务，通过这两个产品就把硬件设备从底层基础设施到应用之间完美地结合起来，从而形成整个生产力的高效运作。”
02
打造开放的词元生态平台
开发者可以在优刻得平台上用词元、产词元，把产品转化为词元。
在商业模式上，优刻得针对“孔明”和“星图”两大平台，分别设计了公有云与企业私有化两套路径。
钟春山介绍道，“孔明”平台的公有云模式主要面向两类客户：算力供给方可以通过接入闲置算力实现收益分成；算力需求方则按卡时或算力单位进行租赁计费，并叠加增值服务。“星图”平台则以词元调用量的精细化计费为核心，同时提供模型微调、企业安全管控等增值服务。
“此外，像一些传统企业，比如金融行业，其数据无法出境，但它天然有自己的算力和AI业务部门，我们会把‘孔明’和‘星图’以类似私有化产品形态打包给企业，赋能企业去做AI转型。”钟春山说。
钟春山特别提到：“我们的响应速度非常快，举例来说，优刻得是国内首家云端部署OpenClaw的云厂商。客户需要什么，我们通过技术满足什么。”
比如，在云计算时代，优刻得率先在业界推出了内核热补丁技术，能够在不重启服务器、不中断客户业务的情况下，对云服务器的底层操作系统进行漏洞修复或性能升级。
对于云服务厂商而言，云平台上往往运行着成千上万家企业的业务，任何一次重启都意味着服务中断和客户损失。有了内核热补丁，云厂商可以在用户毫无感知的情况下完成底层修复，既保障了业务的连续性，也提升了平台的稳定性和安全性。
而混合云架构则允许企业同时使用私有云和公有云，将核心数据留在自家机房，将可调度的算力放在公有云上，同时兼顾安全与成本；裸金属架构则去掉了虚拟化层，让物理服务器的性能完全释放给客户，满足数据库、高性能计算等对算力要求极高的场景需求。因此，优刻得的这一技术实现了让云服务“更稳、更快、更灵活”的目标。
在生态建设方面，优刻得还推出了“优云智算平台”，面向开发者提供Coding Plan、算力租赁、智能体等功能，开发者可以在平台上贡献自己的开发成果，甚至搭建智能体交易平台，实现词元的使用与产出。
在开源策略上，公司积极拥抱开源生态，广泛接入DeepSeek、千问、智谱、MiniMax等开源模型，同时持续向开源社区贡献内核、智能体等代码，支持开源项目发展。钟春山表示：“开发者可以在我们的平台上用词元、产词元，把产品转化为词元。”这种开放的生态策略，为优刻得汇聚了越来越多的开发者和合作伙伴。
目前，优刻得的客户已覆盖多个领域，包括智谱、MiniMax等大模型公司，制造业、汽车、手机、金融、安防等传统行业企业，以及大量的互联网游戏客户和出海企业。
03
中立性成差异化“护城河”
优刻得从不开展与客户竞争的业务，也不触碰客户数据，这一属性赢得了大量客户的深度信任。
钟春山指出，近期工信部提出的政策大幅降低了中小企业获取算力的门槛，而优刻得本身已拥有超过6万家TO B中小企业客户，政策的落地将极大拓宽公司的客群基础，公司正通过参与算力券试点、中小企业扶持计划等方式，持续降低企业算力成本。
钟春山说，自2012年成立以来，优刻得从不开展与客户竞争的业务，也不触碰客户数据，这一属性赢得了大量客户的深度信任。
在算力供给端，通过“孔明”平台的技术能力，优刻得能够对不同厂商的GPU资源、各地数据中心的闲置算力进行异构纳管与统一调度，实现类似“算力银行”的汇聚与再分配。无论是算力提供方还是需求方，都愿意将资源接入这个中立的平台。
而在服务那些与互联网大厂存在天然竞争关系的AI创业公司时，中立性更成为优刻得不可替代的“护城河”。“像智谱、MiniMax这些模型公司，天然跟大厂有竞争关系。他们选择优刻得，就是因为我们是中立的，不触碰客户数据。”钟春山举例说道。
这类企业往往将核心的训练和推理任务部署在优刻得平台上，客户信任度与业务黏性显著提升。不仅如此，优刻得与沐曦、天数、摩尔、寒武纪等多家国产芯片厂商达成了深度合作。“这些厂商愿意将芯片交给优刻得进行适配，而平台上的客户则可以便捷地使用国产算力资源。”钟春山总结道，“中立性是我们自创立以来的战略选择，在AI时代，这是我们最具差异化的核心竞争力。”
04
词元出海，聚焦“AI+全球化”
国内两大数据中心主要负责承担大规模、高成本的模型训练任务，训练完成的模型或推理任务则可以部署在哈萨克斯坦节点，就近服务中亚及周边用户。
钟春山提出：“今年我们的重点战略将聚焦在AI+全球化，并坚持做中立领先的AI智创云服务商，打造优刻得词元工厂。”
自2013年响应“一带一路”倡议出海以来，优刻得已陆续在北美、东南亚等多个地区部署数据中心。
2026年4月14日，位于哈萨克斯坦最大城市的首个中亚公有云节点阿拉木图可用区正式上线，优刻得也成为国内首个在中亚部署公有云基础设施的云厂商。该节点同步开放了云主机、云存储、云上网络、数据库及安全防护等全栈云产品能力，致力于为中亚及欧亚地区的企业提供更高性能、更低时延的本地化云计算服务。
谈及为何选择哈萨克斯坦作为中亚突破口，钟春山表示：“第一是跟着国家的战略方向走，中亚是‘一带一路’的国家战略方向；第二是真实的客户需求，有很多客户希望我们去那边快速建点。”
哈萨克斯坦作为连接中国、欧洲与中东的“一带一路”关键枢纽，数字经济快速发展，但本地算力供给相对不足，金融科技、互联网等企业对合规、稳定、本地化的算力需求持续释放。此外，钟春山透露，乌兹别克斯坦节点正在积极筹备中，未来将与哈萨克斯坦形成中亚双中心协同，进一步强化面向欧亚市场的整体服务能力。
此外，优刻得还在国内布局了乌兰察布（西部节点，适合大模型训练）和上海青浦（东部节点，适合推理等低时延业务）两大自建智算中心。钟春山指出：“在乌兰察布做训练，在哈萨克斯坦节点做本地化推理，满足数据本地化和实时性要求，符合词元的出海方向。”
具体而言，国内两大数据中心主要负责承担大规模、高成本的模型训练任务，训练完成的模型或推理任务则可以部署在哈萨克斯坦节点，就近服务中亚及周边用户，既满足了当地数据合规要求，又大幅降低了跨境访问时延。此外，部分跨境数据可在哈萨克斯坦本地处理，而国内数据则存储在“东数西算”节点中，实现了数据合规与业务需求的兼顾。
面向未来的产品规划，钟春山指出：“一是围绕上海和乌兰察布两大智算中心，通过做到算电协同来扩大算力规模，建立持久的算力优势；二是引入更多模型，加大对AI的研发投入，打造优刻得自己的词元工厂。”