算力作为智能时代的核心驱动力,其规模与效率直接决定了数字社会的演进速度。在世界人工智能大会上,无问芯穹正式推出“全规模ai效能跃升方案”,并发布三大核心产品:无穹ai云、无界智算平台与无垠终端智能,构建覆盖全域算力场景的技术体系。
该方案是一套软硬协同的系统级解决方案,面向跨地域智算网络、大型集群及多元智能终端等全尺度应用场景,适配多种异构算力架构,提供从模型调度到应用部署的端到端支持。发布会上,团队将这三大产品形象地称为“三个盒子”,旨在通过模块化、可组合的“打包式服务”,在从单卡到十万卡级别的各类算力环境中,最大化释放每一单位算力的智能潜能。
从传统算法演进至AI1.0、AI2.0阶段,在Scaling Law的推动下,计算资源不断拓展智能能力边界,逐步逼近通用人工智能(AGI)的临界点。然而,现实中的算力资源始终有限,成为制约AGI发展的根本瓶颈。为应对这一挑战,无问芯穹提出双轨路径:
一是提升智能转化效率,用更少资源实现更强智能;
二是挖掘潜在可用算力,扩大整体资源供给。  
这两条路径的交汇之处,正是新AGI临界点的诞生之地。
资源稀缺倒逼效率革新,而广泛落地的应用需求也促使顶尖大模型向中低算力场景下沉。基于此,无问芯穹提出了AI价值空间公式:
人工智能应用落地价值空间 = 场景尺度 × 计算资源 × 智能效率
目标是以有限资源满足无限智能需求,让智能在每一个有算力的地方自然涌现。
接下来揭晓的三大产品,分别对应不同层级的算力生态。
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“大盒子”——无穹AI云,专为超大规模算力集群设计,提供系统级解决方案。它能够整合分布于不同地域、架构和归属的异构算力,形成统一调度的云端算力网络,实现资源高效流转与弹性调配。其底层依托覆盖全国的广域算力网,采用“一网三异”调度架构,已接入“东数西算”关键节点,汇聚海量算力资源。企业用户可在多种算力之间按需实时切换或迁移任务。
不仅如此,无穹AI云还能激活处于“非理想状态”的闲置算力,将其转化为高质量AI服务能力。平台提供标准化开放接口,支持“平台+自营”混合运营模式,已在多地成功落地,推动算力服务向生态化引擎升级。现场透露,其支撑的上海模速空间日均Token调用量已突破100亿,累计赋能多个智慧城市、智能制造等前沿AI应用场景。同时,华为昇腾910B加速卡正式上线模速空间算力生态平台,三方携手启动“百亿生态共建”计划,共筑国产算力生态圈。

“中盒子”——无界智算平台,立足于无穹AI云之上,专注于提升高校科研机构、区域智算中心等中大型AI集群的运行效能。该平台已在多个重大研发项目中稳定支撑大规模模型训练与推理任务,助力国产算力集群实现商业化正向循环。
例如,在与上海算法创新研究院的合作中,基于3000张沐曦国产GPU组成的集群,成功完成百亿参数大模型连续600小时的高强度训练,创下国产算力最长稳定训练纪录。
在与云南移动的合作中,利用2000张华为昇腾910B智算卡,实现了千亿参数模型的分布式部署与高并发推理,显著增强其在行业智能化竞争中的技术优势。
未来,无问芯穹还将推出全球首个跨地域全分布式联合强化学习服务,并启动“AIDC联合运营创新生态计划”,整合多方资源,加速国产计算生态成熟。

“小盒子”——无垠终端智能,致力于打造“端模型 + 端引擎 + 端硬件”一体化解决方案,突破终端设备在内存、功耗与性能上的物理限制。联合上海创智院推出的全球首款端侧本征模型——无穹天权 Infini-Megrez2.0,在保持高水平智能能力的同时,大幅压缩内存占用与计算开销,兼容手机、IoT设备等多种终端形态,打破“能效-空间-智能”三者不可兼得的“不可能三角”。
更进一步,该模型可在用户无感知的“休眠时段”持续运行大模型任务,单台设备每年可额外释放超过1000小时的智能生产力。配套发布的无穹开阳 Infini-Mizar 2.0 推理引擎,支持端侧单任务异构计算,显著提升本地可承载模型尺寸上限。二者协同使用,可实现推理速度与智能水平双重跃升。
基于此技术组合,无问芯穹已联合新华三推出大模型一体机,并与苏州异格技术合作开发FPGA大模型推理一体机,加速边缘智能落地。
在AI 2.0浪潮中,端侧智能的战略地位日益凸显。为此,无问芯穹宣布将携手产业伙伴,共建上海首个人工智能终端软硬适配优化中试平台,聚焦共性技术难题攻关,建立完整评价体系与产业化能力,打造可持续盈利的技术验证与转化枢纽。
无问芯穹的终极愿景是:让算力如水如电,无缝融入千行百业、千家万户。此次发布的全规模AI效能跃升方案及其三大核心产品,标志着其在构建AI能力服务化底座、打通算力与应用鸿沟的道路上迈出关键一步。未来,无问芯穹将持续联合生态伙伴,推动全场景、全规模的AI效能进化,共同迈向真正的智能未来。
以上就是无问芯穹发布全规模AI方案及三大产品,解锁AI落地价值密码的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
 
                        
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