從CPU到Agentic OS，此芯走向智能體的「調度中樞」

一家CPU芯片公司，為什么要做操作系統？

7月17日，此芯科技在WAIC 2026首日發(fā)布了AGX Agentic Compute戰(zhàn)略，并推出AGX Station等產品。比起一臺支持大模型本地運行的桌面設備，更值得關注的是，此芯同步發(fā)布了Agentic OS——一套面向智能體運行的操作系統。

問題的答案在于：智能體計算的競爭，正在從誰提供算力，進入誰能調度算力、約束風險，并將其交付給用戶的階段。此芯科技想要解決的，正是這個連接芯片、加速器、模型與應用的調度中樞。

從生成式AI到智能體，算力系統被重新定義

生成式 AI 的過去兩年，核心是內容生產。用戶給出一句提示詞，模型返回一段文字、一張圖片或一份 PPT。這種交互仍以人為中心，人提出需求，也負責判斷結果、修改錯誤、執(zhí)行下一步。

但智能體開始“干活”后，問題變了。算力系統服務的對象，正從以人為中心的交互，延伸到面向智能體的自動化執(zhí)行。而智能體所需要的，也不再是一顆單點性能更高的芯片，或一張算力更強的加速卡。

此芯科技創(chuàng)始人、CEO 孫文劍

此芯科技創(chuàng)始人、CEO 孫文劍在發(fā)布會現場表示，“一個真正的智能體，需要理解用戶意圖、制定計劃、調用工具并執(zhí)行任務，最終形成從下命令到拿結果的完整閉環(huán)。”

應用層的變化直接改寫了底層算力需求。

后摩智能副總裁倪曉林說：過去，AI 的服務對象是人，人類閱讀和交互的速度決定了推理性能的下限；而當服務對象變成智能體，模型調用和推理的頻率將成百倍、千倍提升。一個復雜任務可能被拆成數百甚至上千個子任務，智能體還需要長時間運行、保留上下文，并持續(xù)調用不同工具。

因此，智能體對算力提出了至少四項新要求：更高的推理吞吐、更長的上下文、更大的本地存儲與內存，以及更低的功耗。

這也是為什么，曾經被視作AI時代輔助的CPU，在Agent時代重新變得關鍵。NPU、GPU 擅長模型推理和并行計算，但智能體不僅要推理，還需要執(zhí)行系統命令、調度工具、管理內存、處理網絡和文件系統任務。

CPU與AI加速器之間，不再是簡單的主從關系，而要共同承擔“思考”和“行動”。

在這樣的背景下，孫文劍發(fā)布了AGX Agentic Compute戰(zhàn)略。圍繞“跑得穩(wěn)、用得起、可持續(xù)”三大命題，此芯科技確立了三大戰(zhàn)略支柱：架構革新、系統重構、生態(tài)開放。

也就是說，基于此芯早已量產的P1芯片平臺，與不同操作系統、大模型和軟件結合，服務消費、工業(yè)、車載和邊緣計算等場景，向客戶交付芯片、工具鏈與 Agentic OS 的全面方案。

從賣一顆 CPU 到交付一套系統，這一變化的背后，是智能體對可用算力提出了新的定義。

跑起一個 Agent，為什么不只需要一張AI卡？

此芯能夠提出AGX Agentic Compute戰(zhàn)略的關鍵，是其已經擁有了量產芯片平臺P1。

基于此芯P1的聯想AI主機已經推出；此芯與山東電信合作的數字員工方案，也已進入稅務、財務、反洗錢調查、銀企對賬等場景，覆蓋十個項目，部分場景的效率提升達到 80%。

這些案例表明，P1計算平臺在邊緣與端側已經找到了智能體落地的入口。

但“能運行”與“能規(guī)模化交付”之間，仍隔著一層系統能力。

對于開發(fā)者來說，模型越來越多，模型接口與部署方式也越來越碎片化。用戶既希望調用本地模型，也希望按需接入云端模型；既要在不同模型之間靈活切換，也要看清每一次任務到底消耗了多少 Token、花了多少成本。

對于企業(yè)客戶而言，問題更尖銳。智能體如果要讀取內部文檔、調用業(yè)務系統、執(zhí)行自動化腳本，數據是否會離開本地？模型是否會被單一廠商鎖定？一旦智能體誤操作，誰能暫停、審批、回滾和追責？

這些問題，一張 AI 加速卡回答不了。

此芯科技高級總監(jiān)陳國銀在發(fā)布會上說，“智能體的規(guī)模化落地面臨三大挑戰(zhàn)：數據安全與合規(guī)、模型接入碎片化，以及自主執(zhí)行過程中的風險控制。前兩項關乎成本和效率，最后一項則直接關乎智能體能否進入真正的生產環(huán)境。”

智能體的自主并不意味著無人管理。恰恰相反，越是能夠調用工具、執(zhí)行命令的智能體，越需要一套明確的邊界機制。

這也讓此芯科技Agentic OS的出現有了更具體的意義。它不是把傳統桌面 OS 改個名字，而是試圖成為一套智能體運行環(huán)境：向下連接 CPU、GPU、NPU 和不同形態(tài)的 AI 加速器，向上連接模型、工具、工作流與行業(yè)應用；在中間，則承擔資源調度、權限管理、安全隔離和任務審計的責任。

如果說芯片解決的是有沒有算力，那么Agentic OS要解決的，是這些算力如何被安全、穩(wěn)定且高效地用起來。

從CPU到Agentic OS，此芯走向Agent時代的核心

此芯科技在WAIC 2026期間發(fā)布的Agentic OS面向開發(fā)者、數據分析師、內容創(chuàng)作者和團隊管理者等不同群體，其核心并不是提供一個新的交互桌面，而是把智能體任務的執(zhí)行過程拆開、管理起來。

一項自然語言任務進入系統后，會被解析為目標與約束條件，再被拆解成可執(zhí)行計劃；執(zhí)行過程中，系統根據權限調用相應工具和資源，對敏感操作暫停并等待審批；任務完成后，系統輸出結果與執(zhí)行報告，并保留完整鏈路以便回溯。

陳國銀將這一過程概括為，“計劃可審、動作可批、過程可查、結果可回溯。”

這正是Agentic OS 的定位。一方面，它要解決數據不出域的問題。通過本地存儲與本地推理，企業(yè)可以把核心文檔、敏感代碼和業(yè)務數據留在本地環(huán)境中，減少智能體調用外部服務時帶來的泄露風險。

另一方面，它還要解決模型與硬件的碎片化問題。不同模型廠商、不同推理框架、不同加速卡，往往有不同接口與運行時環(huán)境。Agentic OS 通過統一模型網關和統一調度層，試圖將這些差異收攏起來，讓用戶不必圍繞單一模型或單一硬件重新搭建一套系統。

更重要的是安全。此芯在Agentic OS中引入了獨立沙箱、權限分級、敏感操作審批和全鏈路審計等機制。

對于普通的聊天機器人而言，回答錯誤或許只是內容質量問題；但對一個能夠執(zhí)行腳本、訪問企業(yè)數據、參與支付或調用業(yè)務系統的智能體而言，一次越權操作可能帶來真實損失。

銀聯商務高級產品經理程釗希在現場分享智能體支付時提出，傳統支付里，決策主體是人，而當智能體開始參與決策與交易，身份可信、授權范圍、交易不可抵賴與責任劃分都會成為新問題。芯片級安全可以成為底層信任錨點，但從身份、權限到執(zhí)行記錄，仍需要一套上層系統把規(guī)則真正落到任務流程中。

這正是此芯做Agentic OS的必要性：智能體時代的CPU不只負責計算，圍繞CPU建立的軟件系統也必須能夠定義什么可以運行、誰可以調用、哪些動作必須被攔截。

換句話說，此芯的CPU將在智能體任務執(zhí)行的控制中發(fā)揮核心作用。

開放硬件背后：誰來把異構算力建成一套系統？

如果Agentic OS是調度層，AGX Station則是此芯調度層的硬件載體。

AGX Station是桌面級產品，采用模塊化、可擴展的硬件架構，支持M.2、MXM、PCIe等不同形態(tài)的AI算力卡，面向70B至150B參數規(guī)模大模型的本地推理，并支持多智能體并行計算與調度。

此芯的理念是“開放、賦能、共生”，AGX Station與天數智芯、后摩智能等廠商的加AI速器進行適配與協同，也兼容不同模型與軟件生態(tài)。后摩智能展示的方案中，單顆芯片可提供 160TOPS 算力，雙芯協同則可達到 320TOPS，并支撐更大參數模型的本地運行。天數智芯則強調端云協同，通過將部分任務留在本地執(zhí)行，降低成本并保證數據安全。

對于此芯來說，這些伙伴既是生態(tài)成員，也構成了AGX平臺成立的前提。

因為在 Agent 時代，硬件形態(tài)不可能由單一芯片解決。CPU 要處理任務編排和系統調度，NPU、GPU 或存算一體芯片負責不同類型的推理負載，內存與存儲決定上下文和數據能否留在本地，網絡則連接端、邊、云的不同資源。

誰能把它們組織起來，誰才有機會定義智能體計算平臺。

此芯聯合創(chuàng)始人、系統工程副總裁褚染洲把AGX的硬件策略概括為“開源設計、開放平臺、開拓生態(tài)”。其含義并不只是開放幾種接口，而是將硬件設計資料、測試資料與量產方案提供給合作伙伴，希望更多方案商、模組廠商和加速卡廠商加入。

這是一種典型的平臺打法。

對于下游客戶而言，他們不必從零開始設計一臺能夠運行大模型、接入加速卡并部署智能體的軟件硬件系統；對于算力卡廠商而言，AGX Station提供了一個可以快速適配的載體；而對于此芯而言，P1 與未來產品則有機會成為整個系統中的通用主控和調度節(jié)點。

在這個意義上，Agentic OS 的價值更清晰了：開放硬件如果沒有統一軟件層，最終仍是彼此獨立的 CPU、GPU、NPU 和模型；只有當它們被統一接入、統一調度、統一約束時，AGX 才能成為一個完整的平臺，而不只是一個拼裝方案。

智能體時代，芯片公司開始比拼系統能力

從CPU到AGX Station再到Agentic OS，此芯仍是一家以芯片為根基的公司。

此芯P1以及后續(xù)產品P2 是平臺的底座，AGX Station 是面向智能體計算的產品形態(tài)。但 AGX戰(zhàn)略釋放出的信號是：僅靠芯片性能，已經不足以承接智能體帶來的新市場。

智能體不會只運行在云端，也不會只需要一次推理。它會進入個人電腦、AI NAS、工業(yè)設備、金融系統與邊緣終端；它既要調用模型，也要調用本地文件、業(yè)務系統和真實工具。隨著能力邊界不斷擴展，算力、模型、安全、工具鏈和應用之間的接口會越來越復雜。

芯片公司做 Agentic OS，表面看是在向軟件延伸，實則是在為硬件尋找新的交付方式。

這不會是一蹴而就的成功，Agentic OS 仍處在持續(xù)迭代階段，能否真正完成不同模型、不同加速器、不同客戶環(huán)境之間的適配，能否在安全和易用性之間保持平衡，仍需要產品與真實業(yè)務場景持續(xù)驗證。

但方向已經很明確：當智能體從會聊天走向會做事，硬件廠商之間比拼的將不只是峰值算力，還有誰能讓算力真正服務于任務。

從 CPU 到 Agentic OS，此芯爭奪的并不是傳統操作系統入口，而是智能體計算中最關鍵的一層：讓模型能思考、讓異構硬件能協同、讓任務能執(zhí)行，也讓每一次執(zhí)行都留在可控邊界之內的調度中樞。雷峰網