機(jī)器人能跑馬拉松，但能“干活”嗎——算力瓶頸下的具身智能破局之路

4月19日，北京亦莊，全球首個人形機(jī)器人半程馬拉松鳴槍開跑。百余臺人形機(jī)器人與1.2萬名人類跑者同場競技，榮耀“閃電”以50分26秒奪冠，“具身天工”憑借擬人跑姿贏得滿堂喝彩。

中國具身智能迎來里程碑式高光時刻。從2025年首屆僅少數(shù)團(tuán)隊完賽，到2026年超百支隊伍“百機(jī)爭鳴”，參賽規(guī)模擴(kuò)容近5倍、自主導(dǎo)航占比提升至近四成。行業(yè)正從單點技術(shù)突破邁入百花齊放、全面爆發(fā)的黃金階段。

然而，聚光燈熄滅后，一個本質(zhì)命題浮出水面：機(jī)器人能跑馬拉松，但能“干活”嗎？

從“炫技”到“干活”的關(guān)鍵一躍，卡在一道隱形枷鎖上。不是算法不智能，也不是關(guān)節(jié)不靈活，而是支撐機(jī)器人“大腦”運轉(zhuǎn)的算力，已成為制約全行業(yè)規(guī)模化應(yīng)用的頭號瓶頸。

行業(yè)狂歡下的“算力焦慮”：從訓(xùn)練到推理，處處是坎

“具身智能的本體和小腦控制技術(shù)已趨于成熟，‘大腦’決策與泛化能力才是制約規(guī)�；瘧�(yīng)用的核心瓶頸�！痹�2026中國人形機(jī)器人生態(tài)大會上，樂聚機(jī)器人合伙人王松直言。

“大腦”即基于VLA大模型的決策與規(guī)劃能力。與ChatGPT處理文字不同，具身智能大模型需同時理解三維物理世界、生成毫秒級關(guān)節(jié)控制指令——相當(dāng)于在虛擬世界中為機(jī)器人模擬“一生”的場景經(jīng)驗，算力需求呈指數(shù)級增長。

但現(xiàn)實是，算力不足正阻礙數(shù)據(jù)“石油”的開采。目前行業(yè)真機(jī)數(shù)據(jù)極度匱乏：采集高質(zhì)量數(shù)據(jù)需昂貴遙操作設(shè)備和大量人力，而算力不足導(dǎo)致仿真數(shù)據(jù)合成慢、逼真度低，無法有效反哺模型。機(jī)器人陷入“沒數(shù)據(jù)就沒智能，沒智能就難落地”的惡性循環(huán)。

傳統(tǒng)算力獲取模式以“整租”為主，企業(yè)無論用多少，都要支付高昂固定費用。一臺高性能訓(xùn)練服務(wù)器年租金動輒數(shù)十萬元，不含運維、電力等成本。行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，部分AI創(chuàng)業(yè)公司算力支出已占到總成本的七成。對于尚在探索商業(yè)回報、現(xiàn)金流緊張的機(jī)器人企業(yè)來說，這是難以逾越的“勸退門檻”。

機(jī)器人應(yīng)用場景極度碎片化，工廠精密裝配、家庭雜物整理、商超貨物補(bǔ)架等，每個場景對應(yīng)不同的感知邏輯和動作序列。當(dāng)前困境是，云端通用大模型雖“知識淵博”，但端側(cè)部署延遲高、帶寬不足；本地小模型雖響應(yīng)快，卻缺乏泛化能力。這種“云端太遠(yuǎn)、終端太笨”的尷尬，本質(zhì)上是算力調(diào)度與場景適配能力的雙重缺失。

業(yè)內(nèi)人士指出，具身智能正處于從“技術(shù)突破”向“市場爆發(fā)”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折期，算法優(yōu)化、硬件升級、數(shù)據(jù)積累、場景適配等環(huán)節(jié)仍需突破，其中算力瓶頸的破解尤為關(guān)鍵。

破局之道：讓算力成為隨取隨用的“自來水”

面對算力性能不足、部署成本高企、場景適配困難“三座大山”，行業(yè)亟需全新的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)模式，不再是售賣硬件，而是提供標(biāo)準(zhǔn)化算力服務(wù)；不再比拼算力規(guī)模，而是比拼利用效率。

這正是九章云極正在探索的破局路徑。

當(dāng)前，AI Agent的規(guī)�；�落地，正推動推理算力進(jìn)入資源緊缺的新階段，Token消耗與算力需求持續(xù)攀升。針對這一趨勢，九章云極于年初推出Alaya Code，依托智算生態(tài)的底層支撐，以多模型聚合能力打破廠商壁壘。憑借高靈活性與高性價比，讓開發(fā)者無需為底層資源分心，從而專注于智能體業(yè)務(wù)創(chuàng)新，重塑行業(yè)開發(fā)效率的新范式。

Alaya Code只是九章云極智算生態(tài)的一環(huán)。在業(yè)界九章云極率先提出統(tǒng)一的算力計量標(biāo)準(zhǔn)——1度算力，徹底顛覆傳統(tǒng)的“整租”模式。企業(yè)無需為閑置算力付費，而是按實際消耗的Token或計算量按需付費。這種顆�；�的服務(wù)模式，將算力成本從“資本支出”轉(zhuǎn)化為“運營支出”，極大降低了中小企業(yè)擁抱具身智能的資金門檻。

在算力調(diào)度層面，九章云極打造了九章智算云Alaya NeW Cloud，通過AI加速計算優(yōu)化技術(shù)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)平臺，實現(xiàn)算力的精細(xì)化調(diào)度，穩(wěn)居全球AI新云第一陣營。無論是機(jī)器人本地低延遲的“小腦”運動控制推理，還是云端大規(guī)模的“大腦”模型預(yù)訓(xùn)練，九章智算云都能提供標(biāo)準(zhǔn)化的API接口與無縫的云邊協(xié)同體驗。截至目前，其智能算力納管規(guī)模已突破10萬PFLOPS，廣泛服務(wù)于國內(nèi)“雙一流”高校AI團(tuán)隊及眾多具身智能企業(yè)。

在生態(tài)構(gòu)建層面，九章云極推出全球首個強(qiáng)化學(xué)習(xí)平臺Agentic RL，并設(shè)立專項智算生態(tài)基金，逐步培育涵蓋算法、數(shù)據(jù)、算力的全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)。只有當(dāng)算力不再稀缺、不再昂貴，開發(fā)者和創(chuàng)業(yè)者才能真正聚焦于機(jī)器人本體的創(chuàng)新與場景的深度挖掘。

從“跑馬”到“干活”：算力底座決定具身智能未來

2026年的具身智能行業(yè)，不缺故事、不缺資本、不缺“身體”，唯獨缺支撐萬物智能的“血液”——算力。

正如本屆亦莊機(jī)器人半馬所展示的：自主導(dǎo)航占比從去年不足兩成提升至今年近四成，背后正是算力賦能下算法的快速迭代。但行業(yè)的終極需求，從來不是“能跑馬拉松”的機(jī)器人，而是“能干活、能解決實際問題”的具身智能體。

當(dāng)行業(yè)關(guān)注點從“參數(shù)競賽”轉(zhuǎn)向“落地實效”，算力基礎(chǔ)設(shè)施的競爭邏輯也隨之改變。未來，算力領(lǐng)域的競爭不再是“誰的顯卡多”，而是誰能把算力變成像水電一樣標(biāo)準(zhǔn)化、普惠化、隨需隨取的基礎(chǔ)設(shè)施。

這是一場從“炫技”到“干活”的深刻轉(zhuǎn)型，也是具身智能真正走向千行百業(yè)的必經(jīng)之路。當(dāng)算力像水電一樣流動，智能就不再被鎖在實驗室的機(jī)房里。機(jī)器人跑完馬拉松只是開始，真正值得期待的，是它們走進(jìn)工廠、家庭、醫(yī)院、田野，成為解決問題的實干家。而這，正是算力基礎(chǔ)設(shè)施從“資源”走向“文明底座”的時代意義。