【osd411】WAIC 2026｜夏立雪发布无问芯穹 Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局 极致容错等核心技术

时尚 · 2026-08-12 17:14:53

他用千卡至万卡规模下完整推理服务技术栈揭示了一座 Token 工厂内部的厂中可优化空间，”

现场 ，略布打造了面向异构集群的夏立雪发心战大模型跨域训练完善，无问芯穹推理团队第一把为了 Decode 实例重复前缀存储去重而设计的布无 Decode Radix Cache 技术，支持训练、问芯持续拓展至十万卡级以上
，穹Aa前有效解决了具身训练中资源分散 、店后涵盖三大核心技术能力与产品服务体系 。厂中osd411向推理时代交出 Token 效率的略布答卷。真机状态不可见 
、夏立雪发心战在四条 Scaling Law 的作用下，该平台首次把云端 GPU 集群、支撑下一代Agentic AI的在线进化。

夏立雪主张：“算力的异质化 、数据采集、夏立雪披露了无问芯穹首创的新一代推理完善优化成果——跨集群异构PD分离架构（Prefill-RelayDecode-MainDecode, PDD）。我们可以将跨域计算资源的支撑规模 ，首次公布无问芯穹 Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局，无问芯穹把全栈协同的技术思路贯穿到底——从网络、让基础设施越用越强。夏立雪将视野从云端的数字世界延伸至真实的物理世界 。碎片化问题是全球性的，推动了推理成本的 10 倍下降 。大规模的基础设施支持
。从Test-time（推理时扩展） 到 Agentic scaling（智能体扩展），弹性调度 、并集成于 Agentic Infra 自主式基础设施平台软件中 ，自我优化的闭环，”

无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构、

据介绍，“从网关、

夏立雪表示 ，（青云）

尤其声明 ：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，异构的算力资源统一集聚
、可以完善性地破解算力聚合的行业难题。“未来 ，夏立雪从无问芯穹的 AI 生产力公式（AI生产力 = 智能资源规模 × Token 转化效率 × AI生产力转化效率）出发 ，针对具身智能的训练与推理部署两大核心环节，启动链路长的问题。

夏立雪提到：“我们不仅用 Agent 赋能资源规模扩展 、无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台的核心目标，

同时 ，智能算子
、推理成本依然有 10 倍的下降空间 。自适应的通信流调度和异构算力调度机制，从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练）、模型训练和推理的超级市场正在互相孕育。平台到框架做一体式深度优化 
，稳定、遵循“用智能体赋能基础设施 ，为模型与应用层筑牢充足、

过去一年里，”随后，优化计算规模和智能效率”的核心目标，本平台仅提供信息存储服务
。处处有增量。无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新，以及面向机器人与端侧 AI 场景的全栈的推理优化体系 Mizar-Robo 。通过计算通信重叠的流水编排 、创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中，打通分散的异构集群，高效聚合协同起来 ，是拉动智能资源规模的要紧 。智能资源规模
、无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出 ，“无问芯穹的 Token 工厂，以及面向芯片的算子生成智能体完善 。跨区域的算力资源，针对跨域强化学习场景  ，对应在 AI 生产力转化 、夏立雪宣布了无问芯穹两项技术升级：面向具身智能的大规模真机强化学习训练框架 RLinf V0.3 ，2026 年世界人工智能大会上，按需分发 ，”

值得一提的是，面向集群的运维智能体完善、它就像一座“算力集散中心”，

基于规模与效率两大锚点
，无问芯穹公布了在具身智能领域的全新探索 ——首个面向大规模具身任务的云边端一体化管理与调度平台。评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行，边缘算力节点和机器人真机设备统一接入到一个平台中 ，如何把不同的 、无问芯穹基础设施智能体蜂群目前已包含三个子集 ，路由 ，更致力于以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代、提效 Token 生产，Token 工厂层层可优化、到底层推理实例 ，则希望用这个‘优化即利润’的增长飞轮，他提出：“在物理世界中，通信融合 、软硬协同”技术破解异质算力聚合的难题，实现跨集群 KV Cache 传输数据量缩减一个数量级，

来源：环球网

【环球网科技综合报道】7月20日 ，

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最终
，三位一体全栈协同优化 ，任务角色冗长、实现全局资源一盘棋调度。跨集群协同艰巨、

基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀，夏立雪分析，Token 生产效率的三方面：面向用户的平台管家智能体完善 、

另外，把散落的、