2025世界人工智能大會（WAIC 2025）上，超150個機器人集中亮相，數(shù)量創(chuàng)歷屆之最。

機器人進行拳擊對練、精細操作演示（如端取飲料）等活動吸引觀眾的同時，其背后反映的是具身智能與大模型技術的加速融合，以及對算力需求的持續(xù)提升。這也導致本就因AI而火熱的算力競賽進一步升級。據(jù)東方財富數(shù)據(jù)顯示，算力概念(BK1134)板塊在2025年6月23日至7月29日期間累計漲幅達11.6%，體現(xiàn)了市場對具身智能算力需求增長前景的預期。

Business Research預測，全球GPU專用云市場未來十年有望實現(xiàn)近15倍的爆發(fā)式增長。敏銳把握這一供需變化，國內算力基礎設施行業(yè)同步加速了“新基建”的步伐。

WAIC期間，九章云極、騰訊云、阿里云、百度智能云、商湯科技等國內頭部 AI 算力基礎設施提供商紛紛展示其解決方案。一場圍繞性價比、架構演進和應用場景等多維度的“AI 新云”（NeoCloud）競爭，已在 AI+具身智能領域全面展開。

那么，誰將在這一競逐中構筑更堅實的 AI 算力基礎？

具身智能企業(yè)需要什么樣的AI智算云平臺？

具身智能的加速落地，依賴于構建完善的“算力筑基+模型支撐+現(xiàn)實交互”三角體系，其中算力基礎設施的優(yōu)化是關鍵突破口。行業(yè)分析報告預計，未來3年內，具身智能機器人對算力的需求年增長率將超過70%。

數(shù)據(jù)顯示，超過七成的具身智能相關企業(yè)，其算力投入占研發(fā)成本的比例超過10%。算力資源彈性不足與高昂成本，構成了具身智能企業(yè)面臨的首要挑戰(zhàn)。宇樹科技創(chuàng)始人王興興曾在2024年指出“具身智能大模型研發(fā)成本高昂”，而在今年的WAIC上，宇樹科技依然展示了其在算力領域的持續(xù)投入。

面對具身智能帶來的巨大算力市場潛力，九章云極、騰訊云、阿里云、百度智能云、商湯科技、無問芯穹等國內智算云廠商紛紛“亮劍”。九章云極旗下九章智算云平臺亮出首個工業(yè)級強化學習云平臺AgentiCTRL，推出首個企業(yè)級智能體引擎“新啟業(yè)”，為推理交互需求強的具體智能場景開辟入口；騰訊聯(lián)合發(fā)布開放平臺Tairos；阿里云推出基于AnalyticDB的具身智能架構；商湯上線“悟能”平臺。

AI 算力與具身智能的結合無疑是 WAIC 的核心議題之一。從需求角度看，具身智能需要的算力服務正圍繞“成本效益（普惠降本）、工具鏈完備性、開發(fā)效率提升”三個關鍵維度進行重構，參展廠商在 WAIC 上也展示了針對這些需求的解決方案進展。

痛點一：算力成本高企，普惠性成為關鍵競爭力

具身智能的發(fā)展高度依賴大模型技術，而大模型的訓練與推理成本在整體投入中占比顯著。中國工程院院士鄭緯民指出，大模型訓練成本中約70%用于算力，推理過程中該比例則超過95%。

調研顯示，52.3%的企業(yè)面臨算力資源彈性調度能力不足的問題，42.3%的企業(yè)受到高昂算力成本對利潤空間的擠壓。具身智能訓練對算力的消耗持續(xù)攀升，已成為創(chuàng)新落地的核心瓶頸之一。一邊是高性價比算力的稀缺，另一邊則是資源利用效率偏低，智算平臺如何讓機器人企業(yè)“用得起、用得上”一個極具價值的戰(zhàn)略問題。

從 WAIC 參展廠商的策略看，兩條路徑較為清晰：一是按實際使用量計價，二是實現(xiàn)算力資源的柔性調度。

前者以九章云極為典型代表，通過創(chuàng)新的Serverless架構推出“按需調用、彈性擴容”的“算力包”模式，該模式以標準化單位（如“1度算力”）計量，企業(yè)僅需為實際消耗的計算資源付費，無需承擔復雜的集群管理負擔，從根本上降低接入門檻、消除非使用算力的計費問題、并簡化模型適配。

后者如無問芯穹，側重在算力供需之間發(fā)揮“橋梁”作用，整合分散算力，從而降低整體接入成本。

痛點二：技術演進關鍵，強化學習成為AI算力+具身智能的橋梁。

具身智能的突破正逐步轉向“預訓練+強化學習”協(xié)同。全球知名機器人大腦公司Physical Intelligence聯(lián)合創(chuàng)始人Sergey Levine教授在WAIC上指出，機器人模型的發(fā)展路徑將趨近于大語言模型（LLM），強化學習的作用不可忽視。

機器人需要構建龐大的專業(yè)知識庫，基于人類經驗反饋的強化學習有助于建立更強大的交互式智能系統(tǒng)。當前，主流智算平臺已開始布局強化學習訓練能力。然而，真正落地強化學習云，遠不止算力疊加，更是底層架構的重構。

值得推崇的是，九章云極推出全球首個萬卡級RL平臺AgentiCTRL，深度封裝環(huán)境模擬、策略執(zhí)行等復雜流程，實現(xiàn)了強化學習訓練流程的顯著簡化，端到端性能提升5倍同時成本降低60%，從而穩(wěn)居強化學習云領域第一梯隊。

九章云極的快速行動之外，其他算力廠商也在加速布局這一領域。阿里云基于云原生AI一站式開發(fā)平臺推出“Ray on PAI”方案，實現(xiàn)云上一鍵提交強化學習。據(jù)阿里云透露，平臺支持某團隊多個千卡 RL 任務，Ray的RL訓練任務穩(wěn)定運行超過一周。

強化學習技術的“易用性提升”，正成為算力平臺適配具身智能需求的下一個競爭焦點。

痛點三：開發(fā)效率需突破瓶頸，云邊端協(xié)同工具鏈至關重要。

具身智能在實時決策延遲、云到端數(shù)據(jù)協(xié)同效率、多模態(tài)協(xié)同計算等業(yè)務場景下存在特定需求，對算力平臺提出了明確要求。

例如，在工業(yè)場景中，機器人需對環(huán)境變化做出毫秒級響應，實時調整抓取和操作動作以保證生產效率和良品率。針對此類需求，九章云極 DataCanvas 展示了其自研的異構計算資源調度技術，旨在支持大規(guī)模并行計算與超低延遲任務處理，以降低企業(yè)在機器人運動控制、多模態(tài)感知融合等高復雜度場景下的算力成本。

綜合來看，WAIC 參展的頭部平臺普遍著力于提升性價比、開發(fā)易用性和滿足場景化需求，旨在幫助開發(fā)者更經濟、更高效地構建和優(yōu)化具身智能應用。多樣化的智算云解決方案共同勾勒出“高效能具身智能算力平臺”應具備的關鍵能力維度。

智算云未來格局：新云四強+垂直崛起

性價比、低門檻準入和技術易用性，正在成為AI與具身智能算力“新基建”的核心標尺。

根據(jù) WAIC 的展示，一個初步的競爭格局正在顯現(xiàn)。阿里云、騰訊云、百度智能云、九章云極憑借其綜合實力處于前列；商湯科技、無問芯穹等則代表創(chuàng)新力量，從場景落地、平臺開放、生態(tài)合作與底層技術創(chuàng)新等維度尋求差異化發(fā)展。

第一梯?隊綜合廠商阿里云、騰訊云、九章智算云，定義基礎能力。

提到算力基礎設施，騰訊和阿里這兩大科技巨頭無疑是“大而全”的代表。

作為超算集群T0級選手，阿里云則以強大的算力網絡切入具身智能領域。阿里云底層平臺實現(xiàn)更高效的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理分析，也方便了具身智能模型的訓練和推理。未來三年，超3800億元的云與AI基礎投入，也將持續(xù)加碼底層優(yōu)勢。

騰訊則從應用需求端吹起號角。Robotics X實驗室聯(lián)合發(fā)布了具身智能開放平臺Tairos。Tairos平臺構建具身智能一站式開發(fā)能力，聯(lián)合越疆、眾擎、樂聚等多家頭部具身智能企業(yè)，強化生態(tài)協(xié)同，強調從基礎模型到場景應用的全鏈條布局。

百度智能云錨定場景，做技術與落地的“連接器”。智能云持續(xù)拓展具身智能應用場景，年初與智元機器人合作推進教育、制造等領域落地，逐步成為中后臺能力與實際應用間的橋梁。

九章智算云作為定位 AI 原生的智算云廠商，以其 Serverless + RL 架構作為切入點，凸顯了技術創(chuàng)新的特色。針對具身智能企業(yè)“需求波動大、成本敏感、追求效率”的痛點，九章云極主推按實際使用量計費的模式，并宣稱通過 AgentiCTRL、“新啟業(yè)”等產品在強化學習云化落地方面取得進展，在性價比與降低開發(fā)門檻方面進行探索。

垂直領域創(chuàng)新：從場景、平臺、模型與基礎設施，尋求差異化突破。

在頭部廠商依托生態(tài)、基礎設施和技術定義框架的背景下，智算領域呈現(xiàn)出多元化發(fā)展態(tài)勢。百度智能云、商湯科技、無問芯穹等廠商，正從場景落地深度、平臺開放策略、生態(tài)合作模式及底層技術創(chuàng)新等維度尋找突破口，成為具身智能算力生態(tài)的重要組成部分。

作為國內AI基礎設施的“重資產”玩家，商湯以“悟能”平臺正式切入具身智能賽道，更像是一次戰(zhàn)略能力的順勢輸出。依托深厚的大模型經驗，商湯為行業(yè)提供了一種技術沉淀型平臺轉型。

大模型創(chuàng)業(yè)公司“階躍星辰”也以“模芯生態(tài)聯(lián)盟”的生態(tài)合作形式，切入到具身智能領域，與青心意創(chuàng)打造了智能伙伴“Ocra I”。此外，階躍還是吉利“智能汽車算力聯(lián)盟”的一員，也體現(xiàn)了大模型廠商進軍算力生態(tài)的另一條路徑。

AI基礎設施獨角獸公司“九章云極” ? 除自身技術路線外，亦以開放生態(tài)策略切入，發(fā)布普惠算力生態(tài)聯(lián)盟“AI-Star”切入AI智算+具身智能領域。此外，九章云極還是“算力互聯(lián)網試驗網“的重要成員，提供全球統(tǒng)一調度、優(yōu)化與部署能力，尋求與行業(yè)上下游協(xié)同，有望成為具身智能智算領域的重要變量。

結論：智算新時代的機遇與挑戰(zhàn)

本屆 WAIC 傳遞出兩個核心信號：一是算力基礎設施格局正在重塑，智算云架構逐步替代傳統(tǒng)云模式；二是國產算力能力正從“可用”向“好用”演進，全棧能力加速完善。

當前，頭部平臺在定義基礎能力標準，創(chuàng)新力量在填補特定場景和技術的空白。競爭格局尚未完全固化，但技術和商業(yè)化路徑日益清晰。最終的競爭決勝點將在于?技術的前瞻性+?技術的普惠化能力?。

技術前瞻性方面，強化學習（RL）被普遍視為具身智能下一階段的關鍵突破點。Sergey Levine 關于機器人模型發(fā)展路徑類比 LLM 的觀點受到重視。率先構建起能夠支撐大規(guī)模強化學習計算的平臺，將成為搶占下一代 AI 基礎設施制高點的關鍵。

普惠化能力方面，算力資源需要實現(xiàn)普惠性，才能有效降低創(chuàng)新門檻。實現(xiàn)高性價比、低接入壁壘和技術易用性的智算云平臺，將成為推動具身智能產業(yè)化的核心力量。

押注技術前沿決定了 AI 智算云所能達到的“高度”，而實現(xiàn)普惠化則決定了其市場覆蓋的“廣度”。當算力服務真正實現(xiàn)如同電力般的“即插即用”，AI 與具身智能的規(guī)?；瘧脤⒓铀俚絹?，算力基礎設施行業(yè)也將迎來新一輪的發(fā)展躍升。

作者：美股研究社