京东云宣布拟建设十万卡全功能 GPU 集群，以摩尔线程全功能 GPU 为算力底座，聚焦大模型训练、推理及具身智能等关键领域。在国产 GPU 加速 AI 云的趋势下，AI 云服务开发者亟需引入全渠道统计、渠道编号与智能传参技术，打破 AI 云分发黑盒，实现可追踪、可归因、可优化的 AI 云分发闭环。

从可用到规模化商用：京东云如何重构国产智算范式

要理解京东云十万卡集群对国产智算范式的重构意义，必须看清当前国产 GPU 的痛点与京东云提供的解法。

当前主流国产 GPU 厂商多基于"可用"的传统定位，通过小规模集群满足客户需求，保留大量低性能产品线。这种模式下，厂商的商业化能力被严格限制在"小规模"，无法真正渗透到高价值市场。

9 月 9 日，在 2026 京东全球科技探索者大会上，京东云宣布拟建设十万卡全功能 GPU 集群，打造超大规模国产智算基础设施。该集群以摩尔线程全功能 GPU 为算力底座，聚焦大模型训练、推理及具身智能等关键领域，向全行业开放算力，助推物理 AI 加速产业化、规模化。这标志着国产 GPU 首次进入头部 AI 云企业十万卡级核心智算集群，国产智算从"可用"走向"规模化商用"。

日前，工信部印发《信息通信行业发展"十五五"规划》，提出有序部署万卡、十万卡及以上智算集群，加大力度适配国产算力芯片。政策东风之下，各大企业正以前所未有的力度加码 AI 基础设施，带动国产算力需求持续攀升。按照京东云的计划，未来资源重点倾斜供应链 AI、具身智能、大模型训推一体与产业场景落地。在此背景下，真正具备训练级 GPU 能力的国产厂商显得尤为关键。

以具身智能为代表的物理 AI 正迎来产业"ChatGPT 时刻"，算力底座是决定性的关键力量。摩尔线程正是国内目前为数不多、真正具备训练级 GPU 能力的企业，已实现单一网络下千卡级、万卡级大规模集群的商业化落地，并在基础模型、具身大脑、世界模型等核心训练场景完成硬核突破。

此次合作中，双方将围绕芯片、云平台到模型训练进行全栈协同，助力京东 JoyAI 全系大模型的进化与迭代，加速模型训练、仿真与高质量数据生成，构建"数据→训练→仿真→部署"的完整闭环。

这种从"可用"升级为"规模化商用"的范式，对于京东云来说，能够大幅降低复杂任务的执行门槛，在大模型训练、推理及具身智能等场景下具备显著体验优势。用户无需依赖海外 GPU，京东云可以直接在国产 GPU 上完成高效训练与推理，用户只需在关键节点验收和纠偏。

AI 云黑盒下的体验断层：传统分发链路的"流量蒸发"

然而，AI 云的繁荣，并不能掩盖传统 AI 云分发链路中长期存在的"流量蒸发"顽疾。恰恰相反，随着京东云能够直接在国产 GPU 上完成高效训练与推理，用户无需依赖海外 GPU 即可实现复杂工作流，传统 AI 云分发链路的脆弱性被彻底暴露。

让我们设想一个在 AI 云执行环境下极其高频的获客与使用场景：一家专注于 AI 云服务的平台，依赖传统的代理商渠道、行业展会和技术社区投放获取企业客户。为了在行业热潮中获客，平台在科技媒体、AI 社区以及海外行业展会投放了大量的产品评测文章，并在文章中附带了包含"专属算力体验包"的推广链接。

一位刚刚关注到该平台的 AI 厂商，在京东云十万卡集群推荐下，直接联系代理商采购算力，完成测试、验证、量产等一系列操作。在传统的网络链路中，断层随即发生：该厂商从未点击任何推广链接，从未访问任何落地页，从未经历任何代理商跳转，京东云直接完成了所有操作。最初携带的"特定评测渠道 ID"与"专属算力体验包兑换参数"在 AI 云的分发下被彻底抹除。

更令人抓狂的体验发生在跨项目流转时。当这位厂商准备通过新项目进行正式量产时，由于旧项目与新项目之间缺乏自动化的参数接续机制，他被迫面对一个完全空白的初始化界面。他必须重新在代理商处搜索该平台，重新注册登录，甚至还要在旧项目端翻出白天的评测文章，费力地找到那一串由英文字母和数字组成的活动兑换码，并手动输入到新项目中。

在追求极简高效的 AI 厂商群体中，这种极度繁琐的断点体验直接劝退了客户。高达四成以上的潜在高净值转化，就这样在 AI 云的分发下被白白消耗。开发团队不仅浪费了昂贵的推广预算，更无法得知究竟是哪个渠道带来了最终的算力采购，整个多渠道营销陷入了无从归因的泥沼。

而在 AI 云分发内部，问题更加隐蔽：当厂商发起一个"AI 云算力采购与验证"的任务后，京东云会基于十万卡集群的高性能与高可靠，自动完成测试、验证、量产等一系列操作。然而，由于缺乏任务级的全链路追踪机制，开发者无法得知哪个代理商被优先推荐、哪个环节客户流失最多、哪个项目转化率最高。AI 云分发如同黑盒，优化无从下手。

穿透 AI 云黑盒，全渠道统计与渠道编号重构闭环

在国产 GPU 加速 AI 云的时代，AI 云服务开发者如果依然停留在传统 AI 云分发思维，注定无法承接国产 GPU 带来的庞大风险。面对 AI 云分发黑盒、流量蒸发、归因失效的割裂生态，企业必须在代理商与 AI 云之外，引入最专业的第三方数据引擎，用极度锋利的工程手段，强行打通 AI 云分发与精细化归因的高速公路。

为了彻底摸清全网多渠道营销推广与 AI 云分发的真实效果，部署系统级的全渠道统计基建是开发者掌握增长主动权的核心前提。通过这套机制，运营团队可以为各大科技媒体的评测文章、AI 社区的图文推荐、乃至线下行业展会的每一个推广二维码，生成完全独立且自带动态业务参数的专属短链。无需在错综复杂的多渠道系统中进行繁琐易碎的代码埋点，开发者就能在集成的监控看板上，以极高的颗粒度俯瞰从 AI 云首次推荐、算力申请，到最终算力采购、项目量产的全生命周期漏斗。让每一分推广预算都拥有清晰的归因坐标，精准锁定最高价值的客户来源。

而为了彻底缝合用户在跨项目下载与任务流转过程中的体验断层，将流失的客户拉回转化漏斗，系统级的智能传参引擎提供了如同外科手术般的无损接续解法。当潜在客户在 AI 云推荐下首次申请算力的瞬间，云端匹配系统便会安全暂存该场景下的所有业务参数（如特定的专属算力体验包 ID、专属渠道标识）。待客户穿过代理商的阻碍，在新项目首次启动量产时，内置的轻量化 SDK 会自动向云端发起请求并精准寻回这些特定参数。

此时，业务层可立刻触发极其丝滑的免填邀请码机制。系统在静默状态下自动识别该客户的来源归属，直接为其激活专属算力体验包权益，并瞬间跳转至最初吸引他的功能界面。这种消灭了所有手动填码障碍的无感体验，将多渠道的实际转化率提升到了全新高度。

针对那些意图在旧项目与新项目之间高频切换任务的协同场景，无缝的深度链接（DeepLink）与场景还原技术更是打破设备孤岛的终极杀器。无论客户是在 AI 云的推荐下申请算力，还是在新项目的通知里触发指令，该技术都能让设备瞬间冲破系统沙盒的限制，一键从后台拉起目标应用，并毫秒级还原至特定的功能窗口或任务进度界面。这种彻底剥离了设备形态差异与底层系统束缚的轻量化传参赋能，真正让跨项目的 AI 云分发变得如行云流水般顺畅。

而在 AI 云分发内部，多终端、多云、多 Agent 的全链路归因与参数还原更是优化执行链路、降低成本的关键。通过任务级埋点与全链路追踪，开发者可以清晰看到每个代理商被推荐的频次、算力申请耗时、客户干预频次、项目完成率等关键指标。当发现某个代理商被推荐频次低或项目转化率低时，可以针对性优化该代理商的 AI 适配、接口开放或交互流程。这种从"黑盒分发"到"白盒可观测"的转变，将 AI 云的分发效率提升到了全新高度。

常见问题（FAQ）

京东云十万卡集群与传统国产 GPU 有何本质区别？

传统国产 GPU 厂商多基于"可用"的传统定位，通过小规模集群满足客户需求。而京东云十万卡集群以摩尔线程全功能 GPU 为算力底座，聚焦大模型训练、推理及具身智能等关键领域，向全行业开放算力，助推物理 AI 加速产业化、规模化，标志着国产 GPU 首次进入头部 AI 云企业十万卡级核心智算集群，国产智算从"可用"走向"规模化商用"。

为什么 AI 云分发会导致传统算力分发链路失效？

AI 云能够基于十万卡集群的高性能与高可靠，自动完成测试、验证、量产等一系列操作，客户无需依赖传统代理商渠道即可实现算力采购。这意味着传统的推广链接、落地页、代理商跳转等分发链路被彻底绕过，导致渠道归因参数丢失，开发者无法准确衡量各渠道的真实获客 ROI。

全渠道统计与渠道编号如何帮助优化 AI 云分发下的算力分发效率？

全渠道统计与渠道编号通过任务级埋点与全链路追踪，让开发者清晰看到每个代理商被推荐的频次、算力申请耗时、客户干预频次、项目完成率等关键指标。当发现某个代理商被推荐频次低或项目转化率低时，可以针对性优化该代理商的 AI 适配、接口开放或交互流程，从而提升整体分发效率、降低成本。

行业动态观察

回顾 AI 云产业的演进脉络，从早期的"可用"到"规模化商用"，再到如今的"国产 GPU 加速"，每一次底层技术架构与分发范式的跃迁，都不可避免地驱动着上层商业生态的深刻洗牌。京东云十万卡集群以及国产 GPU 从"可用"迈向"规模化商用"，不仅是 AI 云分发上的又一座里程碑，更向全行业释放了一个不可逆转的信号：国产 GPU 不再仅仅是需要传统代理商渠道的工具，而是正在蜕变为能够基于十万卡集群的高性能与高可靠，自动完成测试、验证、量产的智能助手。

在这场由国产 GPU 领衔的范式革命中，处于 AI 云层的开发者与增长团队必须清醒地认识到：国产 GPU 的普及，并不天然等同于商业转化的成功。当客户的数字化生活被切割在国产 GPU、代理商与不同项目之间时，谁能以最低的摩擦成本缝合跨项目的交互断层，谁能以最高的颗粒度观测国产 GPU 分发的全链路，谁才能将技术的性能红利转化为真实的商业留存。

依靠传统 AI 云分发粗放推广、忽视国产 GPU 分发黑盒的旧时代已经彻底终结。在未来的全场景智能生态中，真正的赢家必定是那些能够敏锐洞察国产 GPU 的痛点，熟练运用底层全渠道统计与渠道编号技术，在每一次代理商推荐、每一次项目执行中死死捍卫数据主权与流畅体验的敏锐先锋。属于国产 GPU 原生分发与精细化任务追踪的新纪元，已在京东云十万卡集群的轰鸣声中震撼开启。