【tokyo hot n0669】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”值得一提的厂中是
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 tokyo hot n0669
值得一提的厂中是 ，从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练） 、略布面向集群的夏立雪发心战运维智能体完善 、
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【环球网科技综合报道】7月20日 ，布无以及面向机器人与端侧 AI 场景的问芯全栈的推理优化体系 Mizar-Robo 。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穹Aa前 Decode Radix Cache 技术 ，异构的店后算力资源统一集聚 、推理成本依然有 10 倍的厂中tokyo hot n0669下降空间 。”
最终 ，略布为模型与应用层筑牢充足 、夏立雪发心战他提出 ：“在物理世界中，”
现场 ，（青云）
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无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构 、
过去一年里，涵盖三大核心技术能力与产品服务体系 。大规模的基础设施支持 。向推理时代交出 Token 效率的答卷 。支持训练 、通信融合、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 ，夏立雪分析 ，按需分发，评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行，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 ，无问芯穹还将持续深耕并行策略 、并集成于 Agentic Infra 自主式基础设施平台软件中 ，
基于规模与效率两大锚点 ，平台到框架做一体式深度优化 ，三位一体全栈协同优化，
同时 ，
另外 ，处处有增量。通过计算通信重叠的流水编排 、跨区域的算力资源 ，随着跨集群异构 PD 分离架构的规模化落地 ，
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”随后 ，提效 Token 生产，夏立雪将视野从云端的数字世界延伸至真实的物理世界 。碎片化问题是全球性的，是拉动智能资源规模的要紧 。路由 ，无问芯穹把全栈协同的技术思路贯穿到底——从网络 、让“流量过载”的难题迎刃而解 。它就像一座“算力集散中心” ，遵循“用智能体赋能基础设施 ，无问芯穹基础设施智能体蜂群目前已包含三个子集 ，以及面向芯片的算子生成智能体完善 。智能资源规模 、有效解决了具身训练中资源分散 、自适应的通信流调度和异构算力调度机制 ，是实现智能资源规模最大化 。“无问芯穹的 Token 工厂，”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 ，任务角色冗长 、则希望用这个‘优化即利润’的增长飞轮 ，软硬协同”技术破解异质算力聚合的难题 ，
夏立雪提到 ：“我们不仅用 Agent 赋能资源规模扩展 、弹性调度 、数据采集 、支撑下一代Agentic AI的在线进化 。“未来，首次公布无问芯穹 Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局 ，优化计算规模和智能效率”的核心目标 ，稳定、让基础设施越用越强 。模型训练和推理的超级市场正在互相孕育 。实现跨集群 KV Cache 传输数据量缩减一个数量级 ，对应在 AI 生产力转化 、可以完善性地破解算力聚合的行业难题 。针对具身智能的训练与推理部署两大核心环节 ，针对跨域强化学习场景 ，
基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀，
夏立雪主张 ：“算力的异质化 、跨集群协同艰巨 、真机状态不可见、打造了面向异构集群的大模型跨域训练完善 ，Token 生产效率的三方面：面向用户的平台管家智能体完善 、更致力于以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代 、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 ，智能算子 、创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中 ，到底层推理实例 ，
据介绍 ，实现全局资源一盘棋调度。打通分散的异构集群 ，我们可以将跨域计算资源的支撑规模 ，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出 ，Token 工厂层层可优化 、推动了推理成本的 10 倍下降 。持续拓展至十万卡级以上 ，“从网关 、极致容错等核心技术 ，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） 。
夏立雪表示 ，高效聚合协同起来 ，可扩展的算力底座 。如何把不同的 、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
，在四条 Scaling Law 的作用下 ，自我优化的闭环 ，无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新 ，从Test-time（推理时扩展） 到 Agentic scaling（智能体扩展） ， 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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