新浪科技讯 7 月 24 日下午消息，近日，无问芯穹首次公布 Agentic Infra 的 " 前店后厂一中心 " 战略布局，涵盖三大核心技术能力与产品服务体系：一，" 算力集散中心 "，Agentic Infra 自主式基础设施平台；二，"Token 工厂 "，Agentic MaaS 大模型服务平台；三，"AI 生产力商店 "，Agentic Infra 行业解决方案。

据悉，这套 Agentic Infra 产品与服务体系立足基础设施，向下汇聚能源和芯片，向上支撑模型和应用，不仅可极致提升底层资源向 AI 生产力转化的规模和效率，更有着 Agentic AI 时代的 AI 原生能力——用基础设施智能体蜂群赋能资源规模扩展、提效 Token 生产，并支持 Agentic AI 的持续进化。

其中，无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台—— " 算力集散中心 "，能把散落的、异构的算力资源统一汇聚、弹性调度、按需分发，为模型与应用层筑牢充足、稳定、可扩展的算力底座。目前，该系统已经受过三大类跨域算力聚合训练实践的生产级考验：

第一，超远距离聚合。无问芯穹已联合中国电信，完成国内首例超 4000 公里距离的大模型跨域混训，在新疆哈密与广东深圳两地集群间，实现联合训练性能提升 165%，验证了超远距离跨域集群协同训练的可行性。

第二，多数据中心聚合。打通 4 个不同代际、不同型号的 GPU 集群，联合训练近百亿参数大模型，四集群协同性能提升 41%，有效盘活了不同批次的存量异构算力。

第三，混合云算力聚合。实现本地私有集群与公有云算力的安全互通混训，整体性能提升 68%，帮助众多企业客户解决本地算力不足、云上资源却闲置的错配痛点。

目前，这套跨域训练系统已在全国部署触达超 37，000P 算力、覆盖 16 种主流芯片，盘活了广域分散的异质算力，使之成为 Agentic AI 时代的最坚实底座。

当下，强化学习成为下一代 AI 进步的重要手段。但相较传统预训练，强化学习 " 多角色协同 " 的特性使其对硬件种类需求更加复杂，规模量级也更加庞大。据悉，针对跨域强化学习场景，无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台从网络、平台到框架做一体式深度优化，打通分散的异构集群，实现全局资源一盘棋调度。此外，公司还进一步将优化渗透进全链路的每一个环节，尤其是在跨域通信和容错这两个层面：通过优化计算通信重叠技术，让跨域通信效率直接提升 3-4 倍，实现通信开销 100% 全掩盖，训练不再因跨域通信产生额外耗时损耗；同时搭建了故障无感的训练机制，实现了跨域强化学习训练连续一周 0 中断稳定运行。让大规模跨域强化学习不仅可以 " 跑得通 "，还能 " 跑得快、跑得稳 "。

无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪表示，伴随着大规模跨集群强化学习训练技术的持续成熟突破，无问芯穹还将持续深耕并行策略、通信融合、智能算子、极致容错等核心技术，" 未来，我们能够将跨域计算资源的支撑规模，持续拓展至十万卡级以上，支撑下一代 Agentic AI 的在线进化 "。（文猛）