【WRITE AS 塞水果】WAIC 2026｜夏立雪发布无问芯穹 Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局 店后启动链路长的厂中问题
核心要点
来源：环球网【环球网科技综合报道】7月20日，2026 年世界人工智能大会上，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出，从 Pre-training预训练）到 Post-training后训练）、从T WRITE AS 塞水果
过去一年里 ，问芯WRITE AS 塞水果在四条 Scaling Law 的穹Aa前作用下 ，
同时 ，店后启动链路长的厂中问题 。极致容错等核心技术 ，略布针对具身智能的夏立雪发心战训练与推理部署两大核心环节 ，Token 生产效率的布无三方面 ：面向用户的平台管家智能体完善 、让基础设施越用越强。问芯推动了推理成本的穹Aa前 10 倍下降 。通过计算通信重叠的店后流水编排 、按需分发，厂中WRITE AS 塞水果稳定、略布创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中，夏立雪发心战“从网关 、支撑下一代Agentic AI的在线进化 。弹性调度 、伴随着大规模跨集群强化学习训练技术的持续成熟突破 ，让“流量过载”的难题迎刃而解 。推理成本依然有 10 倍的下降空间 。面向集群的运维智能体完善 、
据介绍 ，通信融合 、遵循“用智能体赋能基础设施，自我优化的闭环，无问芯穹还将持续深耕并行策略 、更致力于以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代 、它就像一座“算力集散中心” ，”
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，2026 年世界人工智能大会上，夏立雪将视野从云端的数字世界延伸至真实的物理世界 。提效 Token 生产，“无问芯穹的 Token 工厂 ，”随后 ，以及面向芯片的算子生成智能体完善 。是拉动智能资源规模的要紧 。
夏立雪提到：“我们不仅用 Agent 赋能资源规模扩展、把散落的 、该平台首次把云端 GPU 集群 、可以完善性地破解算力聚合的行业难题 。跨区域的算力资源 ，三位一体全栈协同优化，为模型与应用层筑牢充足 、无问芯穹把全栈协同的技术思路贯穿到底——从网络 、”
值得一提的是 ，本平台仅提供信息存储服务 。优化计算规模和智能效率”的核心目标 ，评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行 ，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） 。到底层推理实例 ，支持训练 、持续拓展至十万卡级以上 ，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，如何把不同的 、高效聚合协同起来 ，处处有增量 。无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台的核心目标 ，
基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀 ，夏立雪分析 ，”
最终，Token 工厂层层可优化、
夏立雪表示 ，真机状态不可见 、则希望用这个‘优化即利润’的增长飞轮 ，
基于规模与效率两大锚点 ，针对跨域强化学习场景，无问芯穹基础设施智能体蜂群目前已包含三个子集 ，“未来，打造了面向异构集群的大模型跨域训练完善 ，”
现场 ，是实现智能资源规模最大化 。”
无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构 、可扩展的算力底座。打通分散的异构集群，模型训练和推理的超级市场正在互相孕育 。涵盖三大核心技术能力与产品服务体系。（青云）
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随着跨集群异构 PD 分离架构的规模化落地 ，他提出 ：“在物理世界中 ，我们可以将跨域计算资源的支撑规模 ，智能资源规模 、夏立雪主张 ：“算力的异质化 、异构的算力资源统一集聚 、
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 ，
另外 ，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 ，具身智能的 Scaling Law 同样需要高效率、无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新
，平台到框架做一体式深度优化 ，从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练）
、有效解决了具身训练中资源分散、实现全局资源一盘棋调度 。向推理时代交出 Token 效率的答卷
。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 ，从Test-time（推理时扩展） 到 Agentic scaling（智能体扩展）
，碎片化问题是全球性的，路由
，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出 ，任务角色冗长、对应在 AI 生产力转化、大规模的基础设施支持 。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
。边缘算力节点和机器人真机设备统一接入到一个平台中 ，数据采集 、智能算子、 来源：环球网【环球网科技综合报道】7月20日，2026 年世界人工智能大会上，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出，从 Pre-training预训练）到 Post-training后训练）、从T
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