2026 年 7 月 29 日，贾扬清宣布创办 AI 软件公司 Intent Lab，联合创始人包括 Junjie Bai、Xiang L. 和 Casber Wang。

贾扬清的 X 账号简介已更新为 Intent Lab 创始人兼 CEO，并将英伟达列入过往任职经历，显示其已离开英伟达，开启新一轮创业。

Intent Lab 正在开发一套名为 "Fleet" 的自主 AI 团队。

与 Cursor、Claude Code 等主要负责生成和修改代码的工具不同，Fleet 试图从用户的一句模糊需求出发，自主完成软件架构设计、代码实现、测试验证和上线运行，并在投入生产后继续维护和更新系统。

贾扬清称，目前 AI 模型已经能够快速写出代码，但 " 代码可以运行 " 与 " 可以放心投入生产并维护多年 " 之间仍存在较大距离。

Intent Lab 希望补上这一层，让 AI 不只承担编程工作，还能像一支完整的软件工程团队一样，对最终系统负责。

Intent Lab   公布的首批案例之一，是重新设计英伟达 TRT-LLM 推理引擎，使其能够在 Grace Blackwell 节点上运行 GLM-5.2，并将性能提升至现有方案之上。

Conviction 投资人、前 Facebook 高管 Mike Vernal 在相关讨论中补充称，这套系统自主优化 GLM-5.2 后，实现了超过 5 倍的速度提升。

另一个案例涉及数据库改造。

Fleet 仅接收一行指令，便自主制定方案、修改系统并完成验证，最终通过约 600 万项验收测试。评论区中，科技投资人 Kevin Xu 特别提到，这一案例涉及 SQLite；虽然 SQLite 体量不及大型分布式数据库，但其对一致性和可靠性的要求极高，因此从单句指令直接完成生产级改造并不简单。

Mike Vernal 还透露，Intent Lab 的同一套系统已经能够根据一句话要求，构建包含数十万行代码的复杂软件，并在经过长期研究的成熟项目中发现隐蔽错误。

Intent Lab 强调，上述推理优化、数据库改造和新型基础设施项目，并非分别定制的三个工具完成，而是来自同一套通用系统。

贾扬清认为，一旦 AI 能够稳定生成并运营生产级系统，软件行业长期采用的商业模式可能发生变化。过去，厂商通常开发一套标准软件，再销售给尽可能多的客户；未来，企业或个人可以直接描述自己的流程和限制条件，由 AI 生成一套专门适配需求的软件。

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