知识卡片：无问芯穹发布Agentic Infra，布局“前店后厂一中心”体系

一句话结论
无问芯穹在WAIC上发布Agentic Infra，提出“前店后厂一中心”战略，其推理端首创跨集群异构PDD架构，首Token延迟降低51.5%、单Token成本降低37.5%，平台单日Token调用量较去年12月增长40倍，并向具身智能延伸。

事件概述
2026年7月21日，在WAIC大会上，无问芯穹CEO夏立雪公布了Agentic Infra“前店后厂一中心”战略。该体系涵盖三大板块：算力集散中心、Token工厂与AI生产力商店。英文标题：Agentic Infra by Infinigence；英文关键词：Agentic Infra, Cross-cluster Inference, PDD Architecture, Heterogeneous Computing, Token Factory.

方法/产品要点

• 跨域训练系统：已实现超4000公里跨域混合训练，触达超37000P算力，覆盖16种芯片。
• 推理端：首创跨集群异构PDD（Parallel Distributed Decoding）架构，实现首Token延迟降低51.5%，单Token成本降低37.5%。
• 平台能力：单日Token调用量较2025年12月增长40倍。
• 具身智能延伸：发布云边端一体化调度平台，以及RLinf（强化学习推理基础设施）、Mizar-Robo（机器人智能体框架）等技术升级。

主要结果

• 技术指标显著提升：推理成本和延迟均实现大幅优化，跨域训练范围覆盖数千公里。
• 商业增长：平台Token调用量高速增长，验证了“前店后厂”模式的市场需求。
• 生态扩展：从纯云端走向云边端一体，并进入具身智能领域。

为什么重要
Agentic Infra代表了AI基础设施从“算力租赁”向“智能体生产力平台”的进阶，通过跨集群、跨芯片的异构调度降低了企业部署智能体的门槛。与现有卡片（如SIMA 2侧重通用智能体、Together Inference Engine侧重编码推理）相比，本卡片聚焦于基础设施层面的架构创新和规模化落地，特别是“前店后厂一中心”的商业模式和跨地域混合训练能力。

局限与不确定性

• 材料未披露Agentic Infra的具体商用客户案例及营收数据。
• 跨域混训和PDD架构在极端网络延迟或芯片不兼容场景下的稳定性待验证。
• 具身智能延伸部分的实际部署场景和效果尚无详细基准测试结果。

可用于图书/PPT/简报的角度

• 案例：AI基础设施如何从“卖算力”转向“卖智能”——无问芯穹的Token工厂模式。
• 技术亮点：跨集群异构PDD架构如何同时降低延迟和成本。
• 趋势：具身智能对云边端一体化调度平台的新需求。
• 对比：与英伟达、AWS等传统云服务商的差异化路径。

原始材料

• 来源：腾讯研究院AI速递 20260721（搜狐号）
• URL：https://m.sohu.com/a/1052643077_455313?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334&digest_item=6
• 父摘要：腾讯研究院AI速递 20260721
• 相关来源：WAIC现场发布内容，无问芯穹CEO夏立雪公开演讲。