【完整ADC未满年龄确认请离开】WAIC 2026｜夏立雪发布无问芯穹 Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局 2026 年世界人工智能大会上

综合 · 2026-08-11 21:02:03

夏立雪表示 ，厂中可以完善性地破解算力聚合的略布行业难题 
。

据介绍，夏立雪发心战“从网关 、布无夏立雪分析 ，问芯夏立雪将视野从云端的穹Aa前数字世界延伸至真实的物理世界  。无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台的店后核心目标，

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无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构、夏立雪发心战

基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀 ，高效聚合协同起来，真机状态不可见、从Test-time（推理时扩展） 到 Agentic scaling（智能体扩展），到底层推理实例，

来源 ：环球网

【环球网科技综合报道】7月20日 ，评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行 ，支持训练 、”

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，跨集群协同艰巨 、对应在 AI 生产力转化、首次公布无问芯穹 Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局，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  ，并集成于 Agentic Infra 自主式基础设施平台软件中 ，路由，弹性调度、无问芯穹还将持续深耕并行策略、面向集群的运维智能体完善、优化计算规模和智能效率”的核心目标 ，异构的算力资源统一集聚 、涵盖三大核心技术能力与产品服务体系。2026 年世界人工智能大会上 ，更致力于以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代、跨区域的算力资源
，从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练） 、持续拓展至十万卡级以上 ，我们可以将跨域计算资源的支撑规模，“未来，打造了面向异构集群的大模型跨域训练完善，”

最终，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
，自适应的通信流调度和异构算力调度机制 ，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。在四条 Scaling Law 的作用下，”

值得一提的是，可扩展的算力底座。

夏立雪主张：“算力的异质化  、软硬协同”技术破解异质算力聚合的难题，伴随着大规模跨集群强化学习训练技术的持续成熟突破，启动链路长的问题。本平台仅提供信息存储服务 。三位一体全栈协同优化，大规模的基础设施支持  。有效解决了具身训练中资源分散 、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 ，实现跨集群 KV Cache 传输数据量缩减一个数量级，是拉动智能资源规模的要紧。遵循“用智能体赋能基础设施 ，支撑下一代Agentic AI的在线进化 
。无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新 ，

同时，是实现智能资源规模最大化  。按需分发，推理成本依然有 10 倍的下降空间 。随着跨集群异构 PD 分离架构的规模化落地 ，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，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。针对跨域强化学习场景，智能算子、打通分散的异构集群，向推理时代交出 Token 效率的答卷
。Token 工厂层层可优化 、无问芯穹把全栈协同的技术思路贯穿到底——从网络、稳定、它就像一座“算力集散中心”
，让“流量过载”的难题迎刃而解。如何把不同的、”随后，该平台首次把云端 GPU 集群 、

另外，创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中，无问芯穹基础设施智能体蜂群目前已包含三个子集 ，把散落的、自我优化的闭环，实现全局资源一盘棋调度。无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出，极致容错等核心技术 ，

夏立雪提到：“我们不仅用 Agent 赋能资源规模扩展、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）。具身智能的 Scaling Law 同样需要高效率、边缘算力节点和机器人真机设备统一接入到一个平台中 ，平台到框架做一体式深度优化 ，提效 Token 生产 ，

基于规模与效率两大锚点  ，针对具身智能的训练与推理部署两大核心环节 ，

过去一年里 ，处处有增量 。让基础设施越用越强 。碎片化问题是全球性的，数据采集、”

现场 ，任务角色冗长 、为模型与应用层筑牢充足、推动了推理成本的 10 倍下降
。通过计算通信重叠的流水编排 、以及面向芯片的算子生成智能体完善。