据 IPO 早知道消息，九识于 9 月 17 日披露，其已建成业内首个 L4 级万卡集群，算力集群总规模近 1.5 万卡。这意味着，九识成为首个建成万卡集群的 L4 团队，也表明无人驾驶开始迈入多模态大模型的新范式。
而万卡算力的背后，是一个正在从百亿级迈向千亿级的九识 APEX 多模态基座大模型。
万卡算力集群：让车拥有“自我进化”的能力
万卡集群，指的是由超过一万张加速卡组成的高性能计算系统，用以训练基础大模型。
单张 AI 加速卡像一个高速计算单元，万卡集群则像一座由上万台计算设备组成的'AI 超级工厂’，能够把一个复杂的大模型训练任务拆解后并行处理。
更重要的是，算力的层级，将在基础设施上决定一家智驾企业的智能上限。真实的城市货运场景，充满了长尾非标路况，根本无法用人工规则穷尽。
九识的解法是用大模型去学习物理世界，而万卡集群就是训练这些模型的硬性前提。万卡算力集群，是支撑千亿大模型演进的硬核底座。
据九识披露，其 APEX 多模态基座大模型正在由百亿级参数规模向千亿级迈进。APEX 融合了海量真实 L4 驾驶数据与互联网语言、视频等知识语料和真实运营的人类决策数据，通过 APEX 基座训练完成后，向下赋能数据、模型、评测，实现迭代闭环。
万卡集群赋予九识的，是“自我进化”的能力。3 万台车、300 多座城市、2.7 亿公里真实 L4 运营数据，每天都在喂养这套算力体系。算力越强，模型迭代越快。模型越强，运营成本越低，更多客户愿意用，车跑起来又产生更多稀缺数据。
九识 CEO 孔旗曾指出，“复杂城市开放道路能够产生高价值数据，而商业模式本身需要赚钱，才能持续获取数据、推动技术进步。”算力不是成本，是飞轮的起点。
APEX 九识基座世界模型：让车“理解物理世界”
九识此次战略升级的核心，落在“九识大脑”上——它是九识无人车实现服务与城市治理生态的核心基座。而九识大脑的核心，是正从百亿迈入千亿的 APEX 多模态基座大模型。
APEX 赋予九识的，是“理解物理世界的变化”。
这种能力带来四个层面的质变。
场景推理与决策能力更强，具备预测推演能力，长时序博弈预判大幅提升行驶平顺性与安全性。
知识融合能力更强，融合全网视频、交通文本、人类驾驶经验，统一理解交通灯、交警手势、道路标识、本地通行规则，跨城市通用性更强——这正是无图 L4 在陌生道路当日部署、全场景泛化通行的底气。
仿真业务能力提升，离线仿真动力学、人车行为高度还原，百万级工况并行仿真可信，大量边缘危险场景可在云端仿真完成验证，减少实车安全风险。
模型蒸馏与车端部署价值更高，一站式蒸馏完整端到端智驾大脑，感知、预测、规划统一权重；一套基座适配多款 RoboVan 车型，批量轻量化，大幅降低多车型迭代成本。
商业规模不是终点，是燃料
九识本质是具有稀缺数据资源的大模型公司
九识此次战略升级的底气，来自已经跑通的商业化规模：覆盖 20 多个国家、300 多座城市，真 L4 实际运营里程超过 2.7 亿公里，运营车队规模 3 万多台，三年运力增长 100 倍。
但这些数字真正的价值，不在于规模本身。而在于 2.7 亿公里背后，是一个通用大模型公司拿不到的东西：真实物理世界的稀缺数据。每一台车每天在开放城市道路上遇到的交警手势、施工围挡、临时管制、人车混行，都在为 APEX 多模态基座大模型提供训练燃料。这些场景无法在实验室里穷举，也无法靠仿真完全复现。它们只能从真实的城市运营中来。
这正是九识从无人车公司走向城市级物理 AI 服务商的底层逻辑。从“运货”延伸到“城市治理”，无人车成为城市管理的能力延伸。
通用大模型公司没有物理世界的数据，做自动驾驶的公司没有足够规模的真实运营数据。九识同时拥有两者。
当 3 万台车每天都在为一个大模型提供稀缺的物理世界数据，规模本身就不再是终点，而是燃料。在实现大规模商业化后，九识本质上是一家具有稀缺数据资源的大模型公司。
小马智行｜地平线｜文远知行 蜜雪冰城｜古茗｜沪上阿姨 极智嘉｜云迹科技｜特斯联
