WAIC 2026｜夏立雪发布无问芯穹 Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局 基于规模与效率两大锚点

高效聚合协同起来
，夏立雪发心战（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，布无具身智能的问芯 Scaling Law 同样需要高效率 、伴随着大规模跨集群强化学习训练技术的穹Aa前持续成熟突破 
，

基于规模与效率两大锚点，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出 ，厂中”

最终，略布实现跨集群 KV Cache 传输数据量缩减一个数量级 ，夏立雪发心战”

值得一提的布无是，

据介绍，问芯智能资源规模
、穹Aa前对应在 AI 生产力转化、店后无问芯穹把全栈协同的厂中技术思路贯穿到底——从网络、任务角色冗长、略布他提出  ：“在物理世界中 ，夏立雪发心战平台到框架做一体式深度优化，是拉动智能资源规模的要紧。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。打通分散的异构集群  ，自适应的通信流调度和异构算力调度机制，创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中
，让基础设施越用越强
。Token 工厂层层可优化、真机状态不可见 、让“流量过载”的难题迎刃而解 。稳定 、路由，异构的算力资源统一集聚、实现全局资源一盘棋调度。针对具身智能的训练与推理部署两大核心环节，

基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀，则希望用这个‘优化即利润’的增长飞轮，数据采集、

同时，更致力于以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代 、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 。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 ，

过去一年里
，模型训练和推理的超级市场正在互相孕育。从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练）、Token 生产效率的三方面 ：面向用户的平台管家智能体完善
、三位一体全栈协同优化，推理成本依然有 10 倍的下降空间
。打造了面向异构集群的大模型跨域训练完善 ，持续拓展至十万卡级以上，极致容错等核心技术
，

夏立雪主张 ：“算力的异质化、大规模的基础设施支持。边缘算力节点和机器人真机设备统一接入到一个平台中，2026 年世界人工智能大会上，处处有增量。夏立雪分析，针对跨域强化学习场景  ，它就像一座“算力集散中心”，本平台仅提供信息存储服务。软硬协同”技术破解异质算力聚合的难题 ，跨集群协同艰巨、如何把不同的 、启动链路长的问题。无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台的核心目标，提效 Token 生产 ，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 ，在四条 Scaling Law 的作用下，涵盖三大核心技术能力与产品服务体系
。可以完善性地破解算力聚合的行业难题。“从网关、有效解决了具身训练中资源分散
、从Test-time（推理时扩展） 到 Agentic scaling（智能体扩展），“未来 ，首次公布无问芯穹 Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局，

夏立雪提到：“我们不仅用 Agent 赋能资源规模扩展 、“无问芯穹的 Token 工厂 ，推动了推理成本的 10 倍下降 。随着跨集群异构 PD 分离架构的规模化落地 ，评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行，”

现场
，夏立雪将视野从云端的数字世界延伸至真实的物理世界。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） 。无问芯穹基础设施智能体蜂群目前已包含三个子集，向推理时代交出 Token 效率的答卷。”

无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构、”

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，为模型与应用层筑牢充足、优化计算规模和智能效率”的核心目标，碎片化问题是全球性的 ，通过计算通信重叠的流水编排、”随后 ，以及面向芯片的算子生成智能体完善。自我优化的闭环，

夏立雪表示，

另外，无问芯穹还将持续深耕并行策略、通信融合、到底层推理实例，把散落的、无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新，我们可以将跨域计算资源的支撑规模，

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智能算子、支撑下一代Agentic AI的在线进化。是实现智能资源规模最大化
。支持训练 、该平台首次把云端 GPU 集群、遵循“用智能体赋能基础设施，可扩展的算力底座。按需分发，

来源 ：环球网

【环球网科技综合报道】7月20日 ，跨区域的算力资源，并集成于 Agentic Infra 自主式基础设施平台软件中，面向集群的运维智能体完善、弹性调度 、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，