9月21日，以“智链世界，AI引领生命科学新未来”为主题的 2026 腾冲科学家论坛曼谷专题活动在泰国湄南河畔正式开幕。本次活动由泰国高等教育科研与创新部与腾冲科学家论坛组委会办公室共同主办，是腾冲科学家论坛首次走出国门举办的首场海外专题活动，标志着论坛从“中国高端科学论坛”向“国际科技合作平台”的战略升级正式落地，开启了“TSF Global Science Dialogue”系列海外活动的全新篇章。
泰国副总理兼高等教育科研与创新部部长育差南·翁沙瓦（Yodchanan Wongsawat）出席并作主旨报告；腾冲科学家论坛联合主席、中国科学院院士、北京大学原校长许智宏，中国科学院院士、中国科学院原院长、腾冲科学家论坛顾问委员会委员白春礼，泰国高等教育、科学、研究与创新部监察长潘娜帕·坎查娜（Pennapa Kanchana），中国驻泰国大使馆吴志武临时代办，中国科学院上海高等研究院党委书记陈丰伟，玛希隆大学校长皮亚米特·斯里塔拉（Piyamitr Sritara）出席论坛并作大会致辞。
无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪受邀出席开幕式并发表《以中国创新驱动国际普惠的 AGI 未来》的主旨报告，围绕 AI 从技术创新走向规模化生产的新趋势，从 AI 基础设施的视角深入阐释中国 AI 发展的系统性优势，并进一步分享中国 AI 基础设施能力走向世界、与全球伙伴共建 AI 生产力的路径与愿景。
夏立雪从 AI 时代正在发生的“代际变化”讲起。他指出，当前 AI 正处在从“被动响应”走向“自主规划、自主执行”的关键拐点。AI 正从一项前沿技术，演变为一套持续消耗算力、能源并输出智能服务、产业价值的生产系统。
而所有生产系统最终都会指向一个根本性问题：“单位资源能生产多少价值？”在传统工业中，这体现为生产线的产出效率；进入 AI 时代，则变成每块 GPU 每秒能够生成多少有用 Token、每瓦电力能够产生多少 Token、每一分钱能够产生多少智能，以及每秒能够完成多少任务。其核心，都是“如何把资源高效转化为 AI 生产能力”。
因此，向上支撑模型与应用、向下协同芯片与能源的 AI 基础设施，将成为智能规模化落地的关键——它决定了智能能够以什么成本被生产、以多大规模被调用，以及最终能够触达什么样的产业边界。
谈到中国在这一轮 AI 变革中的位置，夏立雪表示，中国正在形成覆盖算力、开源模型与应用的系统性优势。
在算力层面，中国正在大规模建设算力基础设施，并拥有全球最大的电力系统以及多元化的能源结构；在模型层面，DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax 等中国开源模型正在全球发挥越来越重要的作用。根据 Hugging Face 数据，过去一年，中国开源模型占其平台模型下载量的 41%，位居全球第一；而在应用层面，中国也同样拥有丰富的 AI 应用场景和快速成长的 AI-native 企业。
无问芯穹正是基于中国在算力、开源模型与应用上的系统性优势，立足 AI 基础设施层，贯通 AI 产业从能源、芯片、基础设施、模型到应用的五个层级的价值转化，以“前店后厂一中心”的战略布局给出了自己的时代答卷。
在底层的“算力集散中心”，无问芯穹以多元异构计算系统技术将多种芯片和分散算力汇聚为统一、稳定、快速适配且可持续使用的AI算力。目前已支持 16 种芯片品牌、触达 37000P 算力，可以实现 2 个工作日完成新芯片适配、国产芯片适配成本降低 70% 以上。在技术之上，无问芯穹也以 Agentic Infra 自主式基础设施平台产品服务客户，让大模型能够更容易地被“做出来、跑起来、稳定用起来”，并在全生命周期实现可管理、可控制、可追溯。
算力资源被整合之后，进入 AI 生产的核心环节——Token 生产。无问芯穹通过软硬件协同优化技术，将计算资源高效转化为高质量的模型性能与 Token 服务能力，实现万亿参数级 MoE 模型训练吞吐较主流开源框架提升 41%—75%、推理成本一年内下降 10 倍。并通过 Agentic MaaS 大模型服务平台将模型能力标准化进一步转化为可调用、可衡量的 Token 服务。过去半年，平台日均 Token 使用量增长超过 40 倍，积累了大量来自真实业务的经验。
有了算力和 Token 服务之后，更关键的问题是：如何把智能高效带入每一个产业。
夏立雪指出，对于同一个业务目标，不同模型规模和不同硬件配置可能对应完全不同的 Token 成本。因此，AI 真正进入产业，并不是简单调用一个模型，而是要根据不同任务，自动选择合适的模型、组织执行流程，并完成针对性的优化。所以，在“AI生产力商店”，无问芯穹进一步构建面向真实任务的场景自适应智能体能力。通过场景自适应智能体蜂群，协同完成模型组合、任务管理和执行保障，实现性能、成本及可靠性的综合优化。目前，无问芯穹 Agentic Infra 行业解决方案已在制造、游戏、医疗及 AI-native 企业等各大行业场景中实现落地应用。 从中国走向世界，无问芯穹关注的也不只是产品输出，更是 AI 基础设施能力能否真正落地本地、长期运行。 夏立雪介绍，基于现有技术与产品能力，无问芯穹正围绕标准化部署、本地合规支持与长期运营推进国际化产品建设，将相关能力封装为可复用的部署配置与接口，由本地团队进行采用和维护。同时，数据可以保留在本地，由客户掌控访问权限和服务权限，并通过准入控制、资源隔离、审计记录等机制支持本地合规流程；运维智能体还可以承担系统健康监测与故障恢复，进一步降低对跨区域人工支持的依赖。 无问芯穹希望将全球技术合作与本地治理运营结合起来，为不同国家和地区构建可落地、可运营、可治理的本地 AI 能力提供基础设施支持。 至于为什么 AI 企业需要“走出去”？夏立雪在演讲中给出了清晰判断：AI 的国际合作并不是可选项，而是必由之路。AI 天然具有全球性，但同时，AI 能力又具有主权属性。AI 也不会只影响一个国家，而是会重构整个区域的产业协作方式。夏立雪认为，未来每一个国家都需要掌握与自身发展需求相匹配的 AI 能力，而全球合作则能够帮助不同国家获得更好的技术、基础设施和生态。主权 AI 建设与全球化协作，将成为下一阶段 AI 发展的重要推动力。 与此同时，AI 基础设施也正在成为“一带一路”框架下互联互通的新核心。2026 年发布的《人工智能合作发展行动计划》提出“推动智能算力设施联通”，并明确提出“面向发展中国家提供普惠智算服务”。在夏立雪看来，这意味着新一代 AI 基础设施能力正在具备跨区域协同的价值。无问芯穹希望能够将中国形成的 AI 基础设施能力带向世界，与不同国家共同推动 AI 驱动的产业增长。 具体到东南亚，夏立雪特别提到了泰国。他认为，泰国位于东南亚大陆中心，拥有丰富的产业应用场景，并且已经在泰语 AI 方向展开探索，这些优势使泰国具备成为服务东盟 6.7 亿人口市场的区域基地和算力枢纽的潜力。未来，无问芯穹希望能将自身技术能力与泰国以及东盟地区的本地产业需求进一步结合，推动双方从单点的技术与产品合作，走向基础设施与 AI 能力的共同建设。 “From China, to Thailand, to ASEAN, to the World. Make AGI Accessible Beyond Borders.”夏立雪用这句话作为整场演讲的结尾，他表示：AI的全球化，不只是产品走出去，而是能力、基础设施和生态一起走出去。 从上海到曼谷，从中国到世界。无问芯穹始终立足于中国 AI 发展的系统性优势，通过技术与服务，将其转化为全球共享的智能生产力。未来，无问芯穹也将持续以“释放无穹智能，让 AGI 触手可及”为使命，深耕 AI 基础设施，携手全球伙伴共建开放、普惠、可持续的智能生态，让智能真正跨越地域与语言边界，成为每一个国家、每一个行业、每一个人的基础生产力。
