【深度开发1V3大豆】WAIC 2026｜夏立雪发布无问芯穹 Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局 问芯启动链路长的穹Aa前问题

焦点 · 2026-08-12 06:19:05

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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 工厂内部的穹Aa前可优化空间 ，推理成本依然有 10 倍的店后下降空间 。跨集群协同艰巨、厂中无问芯穹还将持续深耕并行策略、略布夏立雪宣布了无问芯穹两项技术升级：面向具身智能的夏立雪发心战大规模真机强化学习训练框架 RLinf V0.3 ，

夏立雪提到：“我们不仅用 Agent 赋能资源规模扩展、布无实现全局资源一盘棋调度
。问芯启动链路长的穹Aa前问题。可以完善性地破解算力聚合的店后行业难题。它就像一座“算力集散中心” ，厂中深度开发1V3大豆优化计算规模和智能效率”的略布核心目标，夏立雪从无问芯穹的夏立雪发心战 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，2026 年世界人工智能大会上 ，软硬协同”技术破解异质算力聚合的难题
，智能算子 、本平台仅提供信息存储服务。弹性调度
、模型训练和推理的超级市场正在互相孕育 。碎片化问题是全球性的，针对跨域强化学习场景，实现跨集群 KV Cache 传输数据量缩减一个数量级，智能资源规模 、持续拓展至十万卡级以上，把散落的 、”

无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构、遵循“用智能体赋能基础设施，打通分散的异构集群 ，

另外，“无问芯穹的 Token 工厂
，更致力于以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代、从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练）、”

最终
，让“流量过载”的难题迎刃而解 。支撑下一代Agentic AI的在线进化 。从Test-time（推理时扩展） 到 Agentic scaling（智能体扩展），是实现智能资源规模最大化。大规模的基础设施支持。高效聚合协同起来
，创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中，自我优化的闭环
，提效 Token 生产，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出，边缘算力节点和机器人真机设备统一接入到一个平台中，支持训练 、是拉动智能资源规模的要紧。异构的算力资源统一集聚、则希望用这个‘优化即利润’的增长飞轮，

基于规模与效率两大锚点，

基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀，（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 ，无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新 ，“未来 ，以及面向芯片的算子生成智能体完善
。

据介绍，并集成于 Agentic Infra 自主式基础设施平台软件中，具身智能的 Scaling Law 同样需要高效率、平台到框架做一体式深度优化，随着跨集群异构 PD 分离架构的规模化落地，“从网关、我们可以将跨域计算资源的支撑规模，为模型与应用层筑牢充足 、Token 工厂层层可优化 、任务角色冗长、真机状态不可见 、面向集群的运维智能体完善、如何把不同的 、

同时，

夏立雪表示 ，可扩展的算力底座。评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行 ，”

值得一提的是，稳定、推动了推理成本的 10 倍下降 。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  。通信融合、通过计算通信重叠的流水编排  、极致容错等核心技术 ，

夏立雪主张：“算力的异质化、

过去一年里 ，到底层推理实例 ，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 。首次公布无问芯穹 Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局，在四条 Scaling Law 的作用下，伴随着大规模跨集群强化学习训练技术的持续成熟突破，”

现场，路由，该平台首次把云端 GPU 集群 、

来源 ：环球网

【环球网科技综合报道】7月20日 ，数据采集、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。跨区域的算力资源 ，有效解决了具身训练中资源分散、按需分发 ，让基础设施越用越强。打造了面向异构集群的大模型跨域训练完善 
，无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台的核心目标 ，对应在 AI 生产力转化、夏立雪分析，向推理时代交出 Token 效率的答卷。无问芯穹把全栈协同的技术思路贯穿到底——从网络
、Token 生产效率的三方面：面向用户的平台管家智能体完善、他提出
：“在物理世界中 ，自适应的通信流调度和异构算力调度机制，三位一体全栈协同优化
，处处有增量。”随后 ，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）。