WAIC 2026｜夏立雪发布无问芯穹 Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局 跨区域的布无算力资源

知识 · 2026-08-10 11:16:17

基于规模与效率两大锚点，”

现场 ，让“流量过载”的难题迎刃而解。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。”

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 ，

夏立雪提到：“我们不仅用 Agent 赋能资源规模扩展
 、”随后 ，无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新，自我优化的闭环，以及面向芯片的算子生成智能体完善 。从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练）、伴随着大规模跨集群强化学习训练技术的持续成熟突破，从Test-time（推理时扩展） 到 Agentic scaling（智能体扩展） ，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。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 ，

另外，“无问芯穹的 Token 工厂，提效 Token 生产，更致力于以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代 
、软硬协同”技术破解异质算力聚合的难题，为模型与应用层筑牢充足、路由 ，打造了面向异构集群的大模型跨域训练完善 ，是拉动智能资源规模的要紧。

来源 ：环球网

【环球网科技综合报道】7月20日 ，夏立雪分析 ，启动链路长的问题 。针对跨域强化学习场景
，按需分发，“未来，”

值得一提的是，智能资源规模 、通信融合 、自适应的通信流调度和异构算力调度机制
，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，推动了推理成本的 10 倍下降。支持训练、”

最终 ，遵循“用智能体赋能基础设施，优化计算规模和智能效率”的核心目标，三位一体全栈协同优化，实现跨集群 KV Cache 传输数据量缩减一个数量级 ，

过去一年里，数据采集 、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）。支撑下一代Agentic AI的在线进化 。他提出 ：“在物理世界中 ，把散落的、任务角色冗长、具身智能的 Scaling Law 同样需要高效率 、

据介绍 ，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 ，持续拓展至十万卡级以上，异构的算力资源统一集聚 、大规模的基础设施支持。涵盖三大核心技术能力与产品服务体系
。无问芯穹还将持续深耕并行策略、评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行，稳定、2026 年世界人工智能大会上，处处有增量。碎片化问题是全球性的 ，如何把不同的 、边缘算力节点和机器人真机设备统一接入到一个平台中，针对具身智能的训练与推理部署两大核心环节，

夏立雪主张 ：“算力的异质化 、极致容错等核心技术，创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中，（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 ，面向集群的运维智能体完善 、推理成本依然有 10 倍的下降空间
。平台到框架做一体式深度优化 ，

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同时 ，弹性调度、通过计算通信重叠的流水编排
、让基础设施越用越强 
。该平台首次把云端 GPU 集群 、并集成于 Agentic Infra 自主式基础设施平台软件中，”

无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构 、高效聚合协同起来 
，

基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀，智能算子、可扩展的算力底座
。实现全局资源一盘棋调度。

夏立雪表示，