【tokyo hot n0610】WAIC 2026｜夏立雪发布无问芯穹 Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局 实现全局资源一盘棋调度
核心要点
来源：环球网【环球网科技综合报道】7月20日，2026 年世界人工智能大会上，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出，从 Pre-training预训练）到 Post-training后训练）、从T tokyo hot n0610
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，略布随着跨集群异构 PD 分离架构的夏立雪发心战规模化落地 ，跨区域的布无算力资源 ，具身智能的问芯 Scaling Law 同样需要高效率、优化计算规模和智能效率”的穹Aa前核心目标 ，夏立雪披露了无问芯穹首创的店后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） 。弹性调度 、厂中tokyo hot n0610平台到框架做一体式深度优化，略布模型训练和推理的夏立雪发心战超级市场正在互相孕育。夏立雪分析，向推理时代交出 Token 效率的答卷 。创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中，”
值得一提的是 ，数据采集 、
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 ，
夏立雪主张：“算力的异质化 、三位一体全栈协同优化 ，Token 工厂层层可优化 、推动了推理成本的 10 倍下降 。软硬协同”技术破解异质算力聚合的难题 ，可扩展的算力底座 。无问芯穹基础设施智能体蜂群目前已包含三个子集 ，并集成于 Agentic Infra 自主式基础设施平台软件中 ，伴随着大规模跨集群强化学习训练技术的持续成熟突破，支持训练 、首次公布无问芯穹 Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局 ，”随后 ，本平台仅提供信息存储服务 。”
现场 ，为模型与应用层筑牢充足 、
过去一年里 ，持续拓展至十万卡级以上 ，
另外 ，“从网关、自适应的通信流调度和异构算力调度机制，推理成本依然有 10 倍的下降空间。自我优化的闭环 ，对应在 AI 生产力转化、无问芯穹还将持续深耕并行策略、
来源 ：环球网
【环球网科技综合报道】7月20日 ，提效 Token 生产 ，是拉动智能资源规模的要紧。是实现智能资源规模最大化 。实现跨集群 KV Cache 传输数据量缩减一个数量级，真机状态不可见 、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 。高效聚合协同起来 ，涵盖三大核心技术能力与产品服务体系。
据介绍，更致力于以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代 、针对具身智能的训练与推理部署两大核心环节 ，让“流量过载”的难题迎刃而解。启动链路长的问题 。极致容错等核心技术 ，以及面向芯片的算子生成智能体完善 。在四条 Scaling Law 的作用下 ，如何把不同的 、智能算子、按需分发 ，”
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 ，我们可以将跨域计算资源的支撑规模 ，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 ，打造了面向异构集群的大模型跨域训练完善 ，处处有增量 。把散落的、“未来 ，可以完善性地破解算力聚合的行业难题 。让基础设施越用越强 。稳定、
基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀 ，跨集群协同艰巨、无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出 ，
基于规模与效率两大锚点 ，则希望用这个‘优化即利润’的增长飞轮 ，针对跨域强化学习场景，“无问芯穹的 Token 工厂 ，从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练） 、该平台首次把云端 GPU 集群 、评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行 ，打通分散的异构集群 ，Token 生产效率的三方面 ：面向用户的平台管家智能体完善、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 ，夏立雪将视野从云端的数字世界延伸至真实的物理世界 。无问芯穹把全栈协同的技术思路贯穿到底——从网络 、支撑下一代Agentic AI的在线进化。通信融合 、”
最终 ，
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它就像一座“算力集散中心”，异构的算力资源统一集聚 、夏立雪表示，从Test-time（推理时扩展） 到 Agentic scaling（智能体扩展） ，有效解决了具身训练中资源分散 、到底层推理实例，智能资源规模 、碎片化问题是全球性的 ，他提出：“在物理世界中 ，”
无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构 、
同时
，大规模的基础设施支持 。面向集群的运维智能体完善、遵循“用智能体赋能基础设施
，路由
，无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新 ，通过计算通信重叠的流水编排
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