黎雅雯

“算力是智能時(shí)代的土壤，其規(guī)模與效率決定著數(shù)字未來的疆界?！睙o問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO夏立雪說。

在今天的2025年世界人工智能大會上，夏立雪發(fā)布了無問芯穹全規(guī)模AI效能躍升方案，并正式推出三大核心產(chǎn)品：無穹AI云、無界智算平臺與無垠終端智能。該方案是一套面向未來智能基礎(chǔ)設(shè)施的軟硬協(xié)同系統(tǒng)，為跨地域智算網(wǎng)絡(luò)、智算集群與多形態(tài)智能終端等全規(guī)模場景，統(tǒng)一適配多種異構(gòu)算力，提供從模型調(diào)度、性能優(yōu)化到應(yīng)用部署的全鏈路支持。

夏立雪將這三個(gè)產(chǎn)品比作了“三個(gè)盒子”，他表示，無問芯穹希望通過提供“打包式”的產(chǎn)品服務(wù)能力，在單卡至十萬卡算力的全規(guī)模軟硬件場景中，讓每一份算力，都能釋放最大的智慧潛能。

有計(jì)算的地方就有智能

夏立雪表示，從傳統(tǒng)算法，到AI1.0、AI2.0階段，在ScalingLaw的推動下，計(jì)算資源持續(xù)驅(qū)動著智能邊界的拓展，逼近AGI的臨界點(diǎn)。然而，有一條人類文明的終極邊界始終橫亙在AGI之路上——資源的有限性。

為了解決這個(gè)有限資源與無限需求之間的矛盾，無問芯穹提出加速抵達(dá)AGI臨界點(diǎn)的兩條進(jìn)路——提高智能效率、擴(kuò)充計(jì)算資源。一方面突破從計(jì)算資源到智能性的轉(zhuǎn)化效率，用更少的計(jì)算資源獲取更強(qiáng)的智能；另一方面，不段挖掘和喚醒更多的可用計(jì)算資源，而這兩條路徑的交匯之處，即是新的AGI臨界點(diǎn)所在。

“兩年前，我們驚艷于幾千卡集群訓(xùn)練而成的GPT3.5，但今天，一部手機(jī)也可以裝下與它同等性能的小型AI了?！毕牧⒀┲赋?，資源的稀缺性約束驅(qū)動著智能效率的持續(xù)進(jìn)化，而廣泛的應(yīng)用需求，也正牽引著頂尖模型不斷從大規(guī)模計(jì)算中下放到中等算力、小算力場景中。

夏立雪繪制了一個(gè)AI應(yīng)用落地的價(jià)值空間：人工智能應(yīng)用落地價(jià)值空間=場景尺度×計(jì)算資源×智能效率。他表示：“無問芯穹始終致力于以場景尺度、計(jì)算資源與智能效率的共振，以有限的資源實(shí)現(xiàn)無限的需求，抵達(dá)‘智無邊際、算無虛發(fā)’的終極愿景，讓有計(jì)算的地方，就有‘無穹’的智能涌現(xiàn)。”

隨后，夏立雪正式揭曉了無問芯穹全規(guī)模AI效能躍升方案三大核心產(chǎn)品——針對萬卡至十萬卡全局算力網(wǎng)絡(luò)的“無穹AI云”、針對百卡至千卡級大型智算集群的“無界智算平臺”，以及針對單卡至十卡級有限算力終端的“無垠終端智能”解決方案。他將這一系列產(chǎn)品形象地稱之為“大盒子”、“中盒子”和“小盒子”。

“大盒子”

在大盒子中，無穹AI云為超大規(guī)模算力集群的利用提供了一個(gè)系統(tǒng)性的解決方案，將全局的異構(gòu)、異域、異屬的算力匯聚成一張“智能感知、實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)、隨需獲取”云端算力網(wǎng)絡(luò)，不僅連得起來，還調(diào)得出來、調(diào)得過去、調(diào)得準(zhǔn)。實(shí)現(xiàn)了更大規(guī)模的資源匯聚、融通，以及更高效的算力利用率，支持更廣泛的供需匹配和更加開放的生態(tài)建設(shè)。

無穹AI云的底層是一張深度覆蓋全國的廣域算力網(wǎng)，基于無問芯穹“一網(wǎng)三異”調(diào)度架構(gòu)，目前已成功覆蓋“東數(shù)西算”國家戰(zhàn)略布局的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，匯聚了來自26個(gè)省市、53個(gè)核心數(shù)據(jù)中心的龐大算力資源，整合超15種主流芯片架構(gòu)的異構(gòu)算力池，總算力規(guī)模超25000P?；趶?qiáng)大的廣域高性能專線內(nèi)網(wǎng)互聯(lián)互通，企業(yè)能夠按需在不同地域、不同型號的算力資源之間進(jìn)行實(shí)時(shí)切換與無縫遷移。

在過去半年里，無穹AI云在上海市、杭州市、北京市等地接連落地，以其強(qiáng)大的生態(tài)聚合能力、靈活的分布式部署能力以及堅(jiān)實(shí)的供應(yīng)保障能力，持續(xù)驅(qū)動著算力服務(wù)從單一的資源交易平臺向驅(qū)動全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新的生態(tài)引擎升級。

現(xiàn)場更披露了一個(gè)振奮人心的數(shù)據(jù)：無問芯穹服務(wù)的全球最大人工智能孵化器——上海模速空間，日均Token調(diào)用量已成功突破100億大關(guān)，累計(jì)服務(wù)10余個(gè)智慧場景、支撐100多個(gè)前沿AI創(chuàng)新應(yīng)用，單應(yīng)用月活高達(dá)數(shù)千萬。

“中盒子”

無界智算平臺在無穹AI云的能力基礎(chǔ)之上，強(qiáng)化了滿足面向高?？蒲袡C(jī)構(gòu)、區(qū)域智算中心等AI集群的效能提升能力——既助力高校與科研機(jī)構(gòu)，在人工智能的前沿領(lǐng)域勇攀高峰、開拓創(chuàng)新；也賦能AIDC智算中心，構(gòu)筑可持續(xù)運(yùn)營的長遠(yuǎn)價(jià)值?！澳壳埃瑹o界智算平臺已在超過100個(gè)大型研發(fā)場景中多次成功保障了大規(guī)模模型訓(xùn)練與推理任務(wù)的關(guān)鍵需求，并幫助國產(chǎn)計(jì)算集群實(shí)現(xiàn)了實(shí)實(shí)在在的正向收益?！毕牧⒀┍硎?。

在無問芯穹與上海算法創(chuàng)新研究院的合作中，無界智算平臺以“全鏈路解決方案”升級服務(wù)，幫助上海算創(chuàng)院實(shí)現(xiàn)大模型研發(fā)效率的飛躍。成功基于3000卡沐曦國產(chǎn)GPU集群，穩(wěn)定支撐百億參數(shù)大模型訓(xùn)練長達(dá)600小時(shí)不間斷，創(chuàng)造了國產(chǎn)算力模型訓(xùn)練的記錄。

面向未來，夏立雪重磅宣布了無問芯穹在“大盒子”和“中盒子”協(xié)同的重要產(chǎn)品化進(jìn)展——全球首個(gè)跨地域全分布式聯(lián)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)服務(wù)，支持將各地AIDC中零散的算力資源，與一個(gè)中等體量的算力集群結(jié)合起來，完成跨地域的聯(lián)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)。最小支持單張消費(fèi)級顯卡接入，讓每一張閑置GPU都能出發(fā)更大能量，讓中小企業(yè)也能訓(xùn)練自己的領(lǐng)域推理模型。

基于這一重要突破，無問芯穹現(xiàn)場正式啟動了“AIDC聯(lián)合運(yùn)營創(chuàng)新生態(tài)計(jì)劃”，與三大運(yùn)營商及20余家AIDC伙伴一道，以開放聯(lián)合生態(tài)，拓展整合可用的資源，全力以赴國產(chǎn)計(jì)算“勇攀智能高峰、長遠(yuǎn)可持續(xù)發(fā)展”的雙重使命。

“小盒子”

智能終端是將AI技術(shù)突破與我國制造業(yè)優(yōu)勢、市場規(guī)模優(yōu)勢結(jié)合的最佳“反應(yīng)界面”。在“小盒子”里，無垠終端智能致力于以軟硬協(xié)同核心技術(shù)優(yōu)勢，打造“端模型+端引擎+端硬件”智能終端一體化解決方案，突破終端設(shè)備的物理資源限制，實(shí)現(xiàn)極致的算力優(yōu)化和利用。

在終端模型方面，無問芯穹宣布攜手上海創(chuàng)智院共同打造了全球首款端側(cè)本征模型無穹天權(quán)Infini-Megrez2.0，在實(shí)現(xiàn)云級21B參數(shù)智能水平的同時(shí)，將內(nèi)存占用控制在7B規(guī)模、實(shí)際計(jì)算量控制在3B規(guī)模?？梢酝昝赖剡m配當(dāng)下的各類終端設(shè)備，成功打破了終端“能效-空間-智能”的不可能三角，突破了終端設(shè)備的資源局限。

Megrez2.0的研發(fā)團(tuán)隊(duì)為大家?guī)砹艘粋€(gè)令人激動的演示——用戶在電腦合蓋之前給出語音指令“整理今日會議記錄”。電腦合蓋后，系統(tǒng)自動調(diào)度閑置CPU周期執(zhí)行后臺任務(wù)，等任務(wù)完成后，則自動釋放內(nèi)存并轉(zhuǎn)入待機(jī)。喚醒設(shè)備時(shí)，整理好的會議紀(jì)要已完整呈現(xiàn)在電腦上，算力亦能瞬時(shí)恢復(fù)滿血狀態(tài)，并且全程無聯(lián)網(wǎng)、無發(fā)熱。

這意味著，即使AIPC操作者合蓋休眠電腦，進(jìn)入離線的移動辦公環(huán)境，大模型依然可以接力穩(wěn)定完成任務(wù)。算下來，單臺設(shè)備年均可釋放1000多小時(shí)的生產(chǎn)力，真正實(shí)現(xiàn)了“手停腦停，AI不?！?。

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