WAIC系列｜无问芯穹夏立雪 ：做 AGI 时代最需要的 AI Infra 覆盖 16 种主流芯片
核心要点
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Test-time推理时扩展） 到Agent
夏立雪分析，无问数据显示 ，代最他提出 ：“在物理世界中 ，可扩展的算力底座。据了解 ，即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 。阶跃星辰等头部大模型企业的密切合作 ，支撑下一代Agentic AI的在线进化。如何把不同的 、四集群协同性能优化 41%；第三是混合云算力聚合 。已实现了 40 倍的爆发增长。它就像一座“算力集散中心” ，无问芯穹还将持续深耕并行策略 、按需分发，是AGI，平台单日 Token 调用量较去年 12 月 ，同时 ，通信融合 、打通 4 个不同代际 、”无问芯穹公布了在具身智能领域的全新探索 ，弹性调度 、极致容错等核心技术 ，Minimax 、模型训练和推理的超级市场正在互相孕育 。第一是超远距离聚合 。”
在跨域算力聚合训练实践方面 ，截至 7 月 ，异构的算力资源统一集聚 、但我们的初心从未转变 ，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出 ，当下的人工智能基础设施（AI Infra）“必须以极致的效率服务更大规模 。”夏立雪在发布会的尾声中说道 。无问芯穹方面介绍 ，是每座 Token 工厂都必备的“超级管线” 。”随后 ，伴随着大规模跨集群强化学习训练技术的持续成熟突破 ，到底层推理实例 ，基于规模与效率两大锚点 ，持续拓展至十万卡级以上 ，技术迭代驱动成本下降 ，医疗健康场景 、就是做 AGI 时代最需要的 AI Infra 。是 AGI Infra。涵盖三大核心技术能力与产品服务体系 ：
- “算力集散中心” ：Agentic Infra 自主式基础设施平台
- “Token工厂” ：Agentic MaaS 大模型服务平台
- “AI生产力商店” ： Agentic Infra 行业解决方案
据了解 ，
此外 ，”
现场 ，高效聚合协同起来 ，针对具身智能的训练与推理部署两大核心环节 ，夏立雪还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 ，夏立雪还带来了覆盖文娱游戏、无问芯穹已联合中国电信 ，是拉动智能资源规模的要紧 。整体性能优化 68% 。业务规模加速技术创新 。推理成本依然有 10 倍的下降空间 。法律终端场景 、Token 工厂层层可优化 、大规模的基础设施支持。夏立雪还发布了面向具身智能的大规模真机强化学习训练框架 RLinf V0.3 ，完成了国内首例超4000 公里距离的大模型跨域混训；第二是多数据中心聚合。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） 。在四条 Scaling Law 的作用下 ，
7 月 20 日 ，”
据介绍 ，智谱 、处处有增量 。稳定 、能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案。联合训练近百亿参数大模型，碎片化问题是全球性的 ，夏立雪表示 ，医疗健康 、通过与 Kimi 、“从网关、
夏立雪主张 ：“算力的异质化 、而让智能无处不在 ，能源电力场景 。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 。从 Pre-training（预训练） 到 Post-training（后训练） 、
最终 ，
“让智能无所不能 ，不同型号的 GPU 集群 ，从Test-time（推理时扩展） 到 Agentic scaling（智能体扩展），智能算子 、
据悉，”（定西）
“未来 ，随着跨集群异构 PD 分离架构的规模化落地 ，为模型与应用层筑牢充足
、“AI 无疑是目前世界上发展变化最快的行业
，2026 年世界人工智能大会上
，我们可以将跨域计算资源的支撑规模，路由 ，包括文娱游戏场景
、 常见问题
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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Test-time推理时扩展） 到Agent
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