8 月 28 日至 30 日，由国家数据局主办、贵州省人民政府承办的中国国际大数据产业博览会在贵阳召开。自 2015 年举办以来，数博会已发展成为全球首个以大数据为主题的国际性博览会，成为我国引领数据科技创新、展示技术成果应用、促进数据领域开放合作的重要载体，本届数博会以“词元——数据要素价值释放新路径”为年度主题。今日，上海交通大学人工智能学院副教授、无问芯穹联合创始人兼首席科学家戴国浩受邀出席开幕式，并发表题为《以创新技术实践，助力词元工厂高质量发展》的主题演讲。
戴国浩指出，人类历史上的三次产业革命，先后推动核心生产要素完成了从人力到机械动力、电能、计算资源的跃迁。如今，我们正迈入以词元为核心生产要素的第四次 AI 革命。AI 基础设施正在将能源、算力和数据转化为规模化词元供给，并进一步转化为数字及物理世界的 AI 生产力。放眼全球，词元调用量呈指数级增长，围绕词元生产的基础设施建设也进入加速阶段。中美两国均在加快布局词元经济，如何以更高效率、更低成本将算力转化为词元并进一步实现生产力落地成为关键命题。
戴国浩表示，当前我国的词元工厂的发展仍面临三大核心挑战：算力资源碎片化、业务推理成本高、以及模型迭代快。围绕这三大挑战，他分享了无问芯穹在词元工厂关键技术方向上的实践与探索。
首先，针对算力分布碎片化、同构集群占比高、整体利用率偏低等现状，无问芯穹跨集群异构推理架构 PDD，通过异构混合推理技术，以低成本的广域网以太网将分布在全国各地的存量同构集群连接起来，实现了跨集群的异构分离式推理。不仅大幅提升了词元生产效率、显著降低算力成本，更进一步盘活了分散在各处的存量集群资源，充分释放了碎片化算力资源的产业价值。
其次，随着智能体等新型应用快速发展，词元消耗持续激增，企业的业务推理成本也不断攀升。对此，无问芯穹持续深耕推理成本优化全链路，以原始技术创新持续推动词元生产成本下降：从单机优化到多机优化，从集群规模优化到跨集群优化，过去一年已实现推理成本下降 10 倍，未来仍有 10 倍的下降空间。
与此同时，面对快速演进的模型生态，戴国浩提出，需要探索更加 Agentic 的优化路径。他介绍了无问芯穹 Agentic Infra 的核心技术之一——Kernel Design Agent：以 Agent 端到端驱动跨芯片算子优化，在国产芯片上实现最高 6.44 倍的性能提升，同时进一步验证了“以国产模型优化国产模型、以 Agent 加速国产芯片优化，追赶闭源国外模型”的可行性。
戴国浩表示，依托这一系列创新技术，词元工厂正在形成驱动业务增长的“飞轮效应”，本质上也是推动词元走向“生产力”的过程。目前，无问芯穹已经通过与 Kimi、智谱、Minimax 等头部大模型企业的密切合作，在真实业务场景中持续打磨、积累了大量优化经验。截至 7 月，平台单日词元调用量较去年 12 月，已实现了 40 倍的爆发增长，而海量业务经验又能反哺技术快速迭代，催动平台性能与可靠性的同步跃升，形成了“业务带技术，技术提效率，效率促增长”的正向增长循环。
最后，戴国浩指出，词元工厂的发展离不开坚实、高效的算力基座。面向“十五五”时期，国家正加快构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网。从“东数西算”到“全国算力一张网”，从算力基础设施的规模建设到算力资源的统一调度与高效利用，在这一过程中，词元工厂将成为连接全国算力资源、模型能力与AI应用的重要纽带，推动算力资源进一步转化为 AI 生产力。作为全国领先的AI基础设施服务商，无问芯穹也将持续以技术创新推动多源异构算力协同、提升算力资源使用效率和词元转化效率，让每一份算力发挥更大价值，助力全国一体化算力网从“建起来”进一步走向“用起来、用得好”，为“十五五”时期数字中国建设和新质生产力发展夯实智能化基础。
