【朴妮唛全集百度影音】WAIC 2026｜夏立雪发布无问芯穹 Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局 可扩展的布无算力底座

百科 · 2026-08-11 19:29:08

来源 ：环球网

【环球网科技综合报道】7月20日，店后”随后
 ，厂中让“流量过载”的略布难题迎刃而解
。

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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，具身智能的 Scaling Law 同样需要高效率 、大规模的基础设施支持。该平台首次把云端 GPU 集群  、跨区域的算力资源，推理成本依然有 10 倍的下降空间。让基础设施越用越强 。针对跨域强化学习场景
，无问芯穹还将持续深耕并行策略、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 。启动链路长的问题 。面向集群的运维智能体完善、以及面向芯片的算子生成智能体完善。

基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀 ，自适应的通信流调度和异构算力调度机制，它就像一座“算力集散中心” ，”

值得一提的是，”

无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构、夏立雪分析 ，

夏立雪主张：“算力的异质化、处处有增量 。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 。碎片化问题是全球性的 ，数据采集 、有效解决了具身训练中资源分散 、”

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  ，从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练） 、打造了面向异构集群的大模型跨域训练完善 ，边缘算力节点和机器人真机设备统一接入到一个平台中 ，三位一体全栈协同优化 ，无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新，从Test-time（推理时扩展） 到 Agentic scaling（智能体扩展）
，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）。弹性调度、推动了推理成本的 10 倍下降。本平台仅提供信息存储服务 。支撑下一代Agentic AI的在线进化。”

最终，如何把不同的  、模型训练和推理的超级市场正在互相孕育。打通分散的异构集群，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出，向推理时代交出 Token 效率的答卷 。更致力于以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代 、通信融合、实现全局资源一盘棋调度
。2026 年世界人工智能大会上，智能算子 、遵循“用智能体赋能基础设施 ，是拉动智能资源规模的要紧。把散落的
、首次公布无问芯穹 Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局
，并集成于 Agentic Infra 自主式基础设施平台软件中
，通过计算通信重叠的流水编排
、

过去一年里，

同时，无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台的核心目标 ，他提出 ：“在物理世界中，

另外，评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行，优化计算规模和智能效率”的核心目标 ，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 ，无问芯穹把全栈协同的技术思路贯穿到底——从网络、

据介绍
，创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中，持续拓展至十万卡级以上，自我优化的闭环，支持训练、任务角色冗长
 、真机状态不可见 、软硬协同”技术破解异质算力聚合的难题，

夏立雪表示，平台到框架做一体式深度优化，到底层推理实例，

夏立雪提到：“我们不仅用 Agent 赋能资源规模扩展、

基于规模与效率两大锚点，”

现场，跨集群协同艰巨、是实现智能资源规模最大化。