“计算需求在指数级攀升，今天，仅依靠产能的线性增长去堆叠算力，已经远远无法弥合供需之间持续扩大的缺口。”

7月20日，2026年世界人工智能大会上，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出，从 Pre-training（预训练）到 Post-training（后训练）、从Test-time（推理时扩展）到 Agentic scaling（智能体扩展），在四条 Scaling Law 的作用下，模型训练和推理的超级市场正在互相孕育。
当下的人工智能基础设施（AI Infra）“必须以极致的效率服务更大规模。”

基于规模与效率两大锚点，夏立雪从无问芯穹的 AI 生产力公式（AI生产力 = 智能资源规模 × Token 转化效率 × AI生产力转化效率）出发，首次公布无问芯穹 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：
• “算力集散中心”：Agentic Infra 自主式基础设施平台
• “Token工厂”：Agentic MaaS 大模型服务平台
• “AI生产力商店”： Agentic Infra 行业解决方案

无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台的核心目标，是实现智能资源规模最大化。它就像一座“算力集散中心”，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。