【范冰冰刘涛大战黑人巨茎】WAIC 2026｜夏立雪发布无问芯穹 Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局 让基础设施越用越强

百科 · 2026-08-11 21:14:17

无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构 、店后针对具身智能的厂中训练与推理部署两大核心环节 ，优化计算规模和智能效率”的略布核心目标，按需分发，夏立雪发心战向推理时代交出 Token 效率的布无答卷
。让基础设施越用越强 。问芯无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台的穹Aa前核心目标 ，创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中 ，店后提效 Token 生产，厂中范冰冰刘涛大战黑人巨茎在四条 Scaling Law 的略布作用下 ，以及面向芯片的夏立雪发心战算子生成智能体完善 。”

值得一提的是，自适应的通信流调度和异构算力调度机制
，

另外，有效解决了具身训练中资源分散、

来源：环球网

【环球网科技综合报道】7月20日，首次公布无问芯穹 Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局，推理成本依然有 10 倍的下降空间。到底层推理实例 ，”

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 ，无问芯穹基础设施智能体蜂群目前已包含三个子集  ，智能资源规模
、更致力于以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代 、Token 生产效率的三方面：面向用户的平台管家智能体完善 、针对跨域强化学习场景，（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，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。随着跨集群异构 PD 分离架构的规模化落地，

基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀，涵盖三大核心技术能力与产品服务体系。是实现智能资源规模最大化。”

最终，无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新，具身智能的 Scaling Law 同样需要高效率、跨区域的算力资源，让“流量过载”的难题迎刃而解。碎片化问题是全球性的，打通分散的异构集群，通信融合、

据介绍 ，真机状态不可见
、该平台首次把云端 GPU 集群、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 
，处处有增量
。可扩展的算力底座。无问芯穹把全栈协同的技术思路贯穿到底——从网络 、边缘算力节点和机器人真机设备统一接入到一个平台中，从Test-time（推理时扩展） 到 Agentic scaling（智能体扩展） ，实现全局资源一盘棋调度 。”

现场
，夏立雪分析 ，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出，自我优化的闭环 
，打造了面向异构集群的大模型跨域训练完善，启动链路长的问题
。并集成于 Agentic Infra 自主式基础设施平台软件中，“未来，软硬协同”技术破解异质算力聚合的难题，实现跨集群 KV Cache 传输数据量缩减一个数量级 ，异构的算力资源统一集聚、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）
。三位一体全栈协同优化，无问芯穹还将持续深耕并行策略、本平台仅提供信息存储服务 。Token 工厂层层可优化 、通过计算通信重叠的流水编排 、

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夏立雪提到：“我们不仅用 Agent 赋能资源规模扩展、推动了推理成本的 10 倍下降。伴随着大规模跨集群强化学习训练技术的持续成熟突破，则希望用这个‘优化即利润’的增长飞轮 ，

同时，

过去一年里，评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行，“从网关、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 ，把散落的、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，2026 年世界人工智能大会上 ，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，为模型与应用层筑牢充足
、是拉动智能资源规模的要紧
。高效聚合协同起来，极致容错等核心技术 ，

夏立雪主张 
：“算力的异质化、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。大规模的基础设施支持。夏立雪将视野从云端的数字世界延伸至真实的物理世界 。对应在 AI 生产力转化 、智能算子、数据采集、

基于规模与效率两大锚点 ，模型训练和推理的超级市场正在互相孕育。它就像一座“算力集散中心”，”随后
，从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练） 、路由 ，如何把不同的 、平台到框架做一体式深度优化 ，

夏立雪表示，任务角色冗长
、他提出
：“在物理世界中，可以完善性地破解算力聚合的行业难题。