清华系团队给大模型织了一张“智能算力电网”

  允中发自凹非寺

  量子位 | 公众号 QbitAI

  AI 芯片,正在机房里猛猛吃灰。

  海外高端 GPU 供不应求、又贵又难买;

  国产芯片产能好不容易上来了,结果是「能用但不好用」,生态不全、适配难、推理优化门槛高,大量国产卡就这么空转着,电费照烧,却产不出一颗能用的 Token。

  企业想用 AI,偏偏卡在了最不该卡的环节,算力。

  所有人都在比谁的模型参数更大,但真正决定 AI 能不能落地的,其实是另一件没那么性感的事:一颗 Token,能不能被稳定、便宜、规模化地生产出来。

  死磕这件事的,是一支从中国超级计算体系里走出来的年轻团队,是石科技

  △AI 生成

  这家公司成立于 2021 年,由技术出身清华,有国家级算力中心工程经验的核心科研团队联合组建,是国内最早将超算智算并行优化的技术进行产业化的团队之一。

  名字取自“实事求是,甘为基石”,寄托着创始团队对算力基础设施地位的深刻认知。其创始人兼董事长闫博文,出生于 1993 年,毕业于清华大学,是清华计算机系博士后。

  这家公司瞄准的是通过自主研发的并行优化技术,将高性能计算(HPC)与人工智能计算深度融合,专治各种异构算力资源调度的“疑难杂症”。

  在他们看来,现在的 AI 行业根本不需要再多一个算力转租平台,要打破国产算力空转的僵局,必须彻底跳出传统租赁的浅层模式。

  是石科技给出的解法直击本质:

紧扣“Token 标准化、国产化、效率提升”这三件事,直接重构算力变现路径,重磅打造国产 TOKEN 调优工厂。

  大模型也有了算力“电网”:插上插头,算力秒变 Token 产能

  是石科技 TOKEN 工厂的第一层技术底座,来自异构算力的全域整合与深度国产化适配。

  区别于行业常见的单一算力资源模式,是石科技搭建了全域异构算力资源池,全面兼容 NVIDIA GPU、国产 AI 芯片(包括昇腾、昆仑芯、天数、太初、瀚博半导体等),以及云厂商算力、边缘算力等多源渠道。

  通过智能调度与弹性扩缩容技术,实现算力资源的统一纳管、智能分配与动态扩容,让企业不再受困于“算力采购难、资源碎片化”。

  △AI 生成

  打个比方,这就像一张“全域智能电网”。

  过去每家工厂只能用自己的发电机(单一算力),买不到柴油就停产,发电机坏了就瘫痪。

  是石科技则类似于搭建了一张覆盖全国的算力网络,把各地的风电、水电、火电、太阳能电(各种算力)全部接入统一电网。

  企业需要用电时,只需“插上插头”,电网就会自动调度、分配与你需求最匹配的电给你,你完全不用关心电是从哪个具体的电网节点送过来的。

  更关键的是,是石科技团队完成了主流国产 AI 芯片的深度适配与专项优化,打通了框架适配、算子兼容、通信优化、性能调优全链路

  △AI 生成

  在这张电网的“变电与稳压”作用下,原本闲置、难调通的国产算力,在这里能被高效转化为稳定、可用、低成本的标准化 Token 推理产能

  通过不断提升算力利用效率,以及充分利用闲时的算力,或者根据客户需求定制专属算力资源,国产 Token 就可以真正变成可商用的产能优势。

  对此,一位长期从事 AI 基础设施的工程师评价说:

过去我们买了国产卡,总要花几个月去调驱动、改框架、修 bug。是石科技把这条路铺好了。国产卡不再是“摆设”,而是真正能跑生产的引擎。

  把芯片性能榨干到极限:吞吐暴涨 50%,Token 成本硬砍 40%

  如果说算力池化是底座,那么推理优化就是 TOKEN 工厂的核心技术壁垒。

  是石科技团队深耕高性能计算领域多年,在严格恪守企业级 SLA 服务标准的前提下,从算子、内存、调度、解码等全维度进行技术革新。

  CUDA Kernel 算子级优化、PagedAttention 内存优化、Continuous Batching 连续批处理、混合精度推理……这些技术被系统性地部署在 TOKEN 工厂的生产线上。

  配合 FlashAttention、推测解码、KV Cache 精细化管理、模型并行(TP/PP)等前沿加速方案,GPU 等国产芯片的资源利用率大幅提升,Token 吞吐总量显著增加,单位 Token 生产成本大幅下降。

  更重要的是,传统推理中常见的延迟抖动、TTFT 与 TPOT 波动等问题得到了有效控制——

  Token 生成变得高效、稳定、高品质。实测数据显示,在同等算力条件下,是石科技的推理优化方案可将吞吐量提升 30%-50%,单位 Token 成本降低 40%。

  △AI 生成

  治好“宕机焦虑”:99.9% 高可用,把推理做成不断电流水线

  规模化的 Token 生产,不能建立在脆弱的单点算力之上。

  是石科技构建了一套多 Provider 互补与容灾体系:

  • 资源互补:流量峰值时自动弹性扩容;
  • 技术互补:接入特定模型和技术能力(如超低延迟、多模态);
  • 区域互补:跨地域部署,降低延迟,满足各行业合规要求。

  自动 Fallback 故障切换机制,搭配“自有集群承载主要流量、合作伙伴集群兜底容灾”的流量分配模式,彻底规避单点算力故障导致的业务中断风险。

  △AI 生成

  99. 9%的高可用性服务保障,让 Token 的规模化生产、调度、输出全程稳定可控。

  想象一下飞机引擎的“多冗余设计”,即便一台引擎失效,其他引擎能够自动补位,飞机照常飞行。

  是石科技相当于给 AI 推理服务装了三套引擎——包括自己的引擎、合作伙伴的引擎、备用引擎。

  哪怕其中一套突然熄火,系统会在0. 1 秒内自动切换到另一套,用户完全感知不到。

  从技术上看,这已经不是渐进式的改良,而是从“算力资源”到“优质 Token 产能”的价值跃迁。

  当前,国产 AI 算力替代进程持续提速。

  标准化、可量产、低成本的 Token 产能,已成为 AI 产业落地的核心生产资料。

  是石科技的目标已经明确:

建成中国最大、技术最先进、服务最完善的国产 TOKEN 调优工厂。

  让千行百业降低 AI 落地门槛,让国产算力生态真正实现规模化、高质量发展,推动中国 AI 产业迈入工业化、标准化的全新阶段。

  当行业还在追逐单一模型的精度时,是石科技选择了一条更有挑战但更具长期价值的道路——

  做夯实 AI 推理底座的工厂,做可进化、可复用、可普惠的 Token 生产力平台。

  这条路投入更大、周期更长、协调更复杂。

  但一旦走通,它改变的将不只是某一家企业的推理成本,而是整个适合中国 AI 产业高效发展的国产算力生态。