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白麗 l 勇礪商業評論 阿桶觀察 全球商業風向
7月17日，世界人工智能大會（WAIC 2026）在上海開幕。國內AI infra（人工智能基礎設施）頭部企業是石科技首次以展覽形式亮相WAIC，并正式發布“國產Token優化工廠——拓元（Vectron）”，展示了AI算力從規模競賽走向效率競賽的全新路徑。
近年來，我國算力建設持續提速，已建成50余座智算中心，智能算力總規模已突破1000EFLOPS，“十五五”期間產業總投資預計將達7萬億元。但也要看到，面對應用端的新挑戰，傳統分散式算力已難以為繼，算不滿、算不起、算不快的問題普遍存在，平均利用效率有巨大提升空間。
是石科技創始人兼董事長閆博文判斷，當前AI競爭正從“比誰擁有更多GPU”轉向“比誰讓算力產生更大價值”，或者說，從更大規模、更多參數、更強訓練能力的單一目標，轉向對更低成本、更高效率、更強應用能力的追求。“如果算力利用效率持續提升，將釋放萬億級算力價值空間。”
這一背景下，是石科技通過構建“HPC+AI”超智融合的全棧式大規模集群解決方案，打通了從底層芯片到上層應用的層層壁壘，并正式推出了“國產Token優化工廠——拓元（Vectron）”，產品地址：vectron.meta-stone.com。
“拓元”的定位是把每一份算力變成穩定、高效的Token——同等算力投入下產出更多有效Token，同等大模型部署下實現更快的推理響應，同等顯存硬件下超長上下文運行更穩。
閆博文表示，“拓元”的核心邏輯是“一套系統完成AI推理全鏈路優化”：在任務自適應層面，依托請求畫像匹配最優計算鏈路，算力按需分配，減少資源浪費；在算子庫層面，通過硬件專屬算子融合編譯，充分釋放芯片極限算力；在模型與推理框架層面，兼容主流國產芯片與大模型，異構深度調優，提升業務并發量；在異構集群調度層面，破除跨地域、多芯片算力孤島，統一納管調度，盤活閑置算力。
目前AI基礎設施面臨的效率難題主要包括：異構算力難以統一調度、大模型推理缺乏深度優化、長上下文導致顯存與成本壓力驟增、國產芯片生態適配成本高昂等。針對這些痛點，“拓元”在五個技術方向帶來了實質性突破：結果感知驅動的KV Cache壓縮（突破靜態注意力局限）、全模態推理的Token壓縮（基于模態自適應的免訓練方案）、長上下文后訓練優化（訓練數據量遠小于Meta方法，效果顯著提升）、深度推理優化（基于元獎勵的可擴展獎勵建模）、以及智能體長程任務記憶機制（確保長程agent任務穩定執行）。
截至目前，“拓元”已兼容10余款國產算力芯片，可適配20余個主流模型，每日Token吞吐量達到千億級，公司服務客戶涵蓋頭部互聯網和頭部大模型廠商，以及高端制造、航空航天、生物制藥、新能源等行業，應用場景包括編程應用、文生視頻、OPC社區（一人社區）、企業智能體等。
“AI時代比拼的不只是算力，而是駕馭算力的能力。”閆博文表示，“拓元”的愿景，是讓每一份算力產生更多可能。
是石科技成立于2021年，技術團隊源自于清華大學，依托國家級算力中心工程經驗，以高性能計算為基礎、并行優化技術為內核，率先推出超智融合的計算服務平臺。圍繞“HPC+AI”基礎設施，聚焦“超智融合賦能千行百業、并行優化打破算力邊界、軟硬協同加速智能發展”，構建了高性能基礎軟硬件服務的技術服務創新模式，是國內極少數同時積累HPC及AI應用場景商業化案例的公司。（白麗）
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