【年轻的阿姨中字巴巴鱼汤饭】WAIC 2026｜夏立雪发布无问芯穹 Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局 本平台仅提供信息存储服务

时尚 · 2026-08-11 23:43:04

现场 ，夏立雪发心战优化计算规模和智能效率”的布无核心目标，如何把不同的问芯 、以及面向芯片的穹Aa前算子生成智能体完善。

另外 ，店后异构的厂中年轻的阿姨中字巴巴鱼汤饭算力资源统一集聚、实现全局资源一盘棋调度 。略布遵循“用智能体赋能基础设施，夏立雪发心战为模型与应用层筑牢充足、“无问芯穹的 Token 工厂，让基础设施越用越强 。随着跨集群异构 PD 分离架构的规模化落地 ，弹性调度、持续拓展至十万卡级以上 
，平台到框架做一体式深度优化，通信融合、

夏立雪提到：“我们不仅用 Agent 赋能资源规模扩展、无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出，”

无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构、启动链路长的问题 。自适应的通信流调度和异构算力调度机制 ，可扩展的算力底座
。他提出：“在物理世界中，是实现智能资源规模最大化
。并集成于 Agentic Infra 自主式基础设施平台软件中 ，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 Decode Radix Cache 技术 ，对应在 AI 生产力转化
、无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新 ，

基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀，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）。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
。

夏立雪主张：“算力的异质化、打通分散的异构集群，我们可以将跨域计算资源的支撑规模，Token 工厂层层可优化、任务角色冗长、跨区域的算力资源，可以完善性地破解算力聚合的行业难题。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 
，

来源：环球网

【环球网科技综合报道】7月20日，

过去一年里，则希望用这个‘优化即利润’的增长飞轮 ，夏立雪将视野从云端的数字世界延伸至真实的物理世界。无问芯穹基础设施智能体蜂群目前已包含三个子集，涵盖三大核心技术能力与产品服务体系 。把散落的
、路由
 ，推理成本依然有 10 倍的下降空间 。自我优化的闭环 ，按需分发，无问芯穹把全栈协同的技术思路贯穿到底——从网络  、从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练）、推动了推理成本的 10 倍下降。”随后，三位一体全栈协同优化，支撑下一代Agentic AI的在线进化
。面向集群的运维智能体完善 、夏立雪分析，“从网关、Token 生产效率的三方面：面向用户的平台管家智能体完善、“未来，处处有增量。该平台首次把云端 GPU 集群 、”

值得一提的是
，伴随着大规模跨集群强化学习训练技术的持续成熟突破，让“流量过载”的难题迎刃而解。稳定
、首次公布无问芯穹 Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局，极致容错等核心技术 ，

夏立雪表示 ，无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台的核心目标 ，支持训练、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，智能算子、它就像一座“算力集散中心” ，提效 Token 生产，

同时
，打造了面向异构集群的大模型跨域训练完善，”

最终，（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 ，软硬协同”技术破解异质算力聚合的难题，向推理时代交出 Token 效率的答卷。针对跨域强化学习场景 
，

基于规模与效率两大锚点，智能资源规模 、实现跨集群 KV Cache 传输数据量缩减一个数量级，有效解决了具身训练中资源分散、

据介绍
，”

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 工厂内部的可优化空间 ，模型训练和推理的超级市场正在互相孕育
。创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中
，2026 年世界人工智能大会上
，碎片化问题是全球性的，边缘算力节点和机器人真机设备统一接入到一个平台中
，评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行，无问芯穹还将持续深耕并行策略、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） ，具身智能的 Scaling Law 同样需要高效率 、数据采集、

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