无问芯穹夏立雪：词元爆发驱动智能化基础设施升级

　　上证报中国证券网讯(记者窦世平)随着智能体(Agent)技术全面普及，人工智能从对话交互转向落地完成复杂任务，AI产业迈入词元(Token)驱动的全新发展周期。无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪近日在接受上海证券报记者专访时表示，当前词元需求迎来堪比3G时代手机流量的爆发式增长，传统云计算基础设施已无法适配Agent时代的技术要求，行业必须加快建设自主式人工智能基础设施。

　　夏立雪还提出，要构建贯通能源、词元、生产力、价值的词元经济学，依托技术实践与产业优势打造世界词元工厂，以AI-Made in China为全球人工智能发展注入中国动能。

　　智能化基础设施亟待升级

　　业内判断，Agent技术重构了AI的应用形态与价值逻辑，大模型从单纯的交互工具转变为可完成复杂任务的数字生产力，直接引爆词元需求并倒逼基础设施革新。

　　当前，词元需求呈现指数级爆发态势，行业进入增长黄金起点。夏立雪介绍，3月底无问芯穹平台词元日均调用量较1月初增长10倍左右，部分顶尖模型调用量更是达到百倍规模。

　　“这一增长斜率与3G时代手机流量全面普及期高度契合，当前词元用量仍处于行业爆发的初期阶段，而算力资源供给已远远跟不上需求增速，资源优化整合成为行业发展的核心要务。”夏立雪说。

　　从产业实践来看，传统云基建与Agent运行特性存在显著错配，多重技术瓶颈亟待突破。夏立雪认为，传统云计算基础设施围绕人类操作逻辑设计，任务发起以分钟级、小时级为单位，而Agent可实现毫秒级任务发起，形成高并发、短决策周期的请求洪峰，传统云服务几百毫秒乃至秒级的启动延迟已成为核心瓶颈。

　　据他介绍，近期在无问芯穹平台部署的GLM-5.1等大模型已具备单次任务持续工作8小时的能力，按每秒生成30至50个词元计算，8小时可生成百万级词元，长程任务显著放大底层故障概率，现有基建架构难以满足稳定性与故障恢复要求。

　　“破解基建适配难题需分阶段推进智能化升级，加速建设自主式人工智能基础设施。”夏立雪建议，AI基础设施要实现高效率、大规模、智能化。首先通过全栈软硬协同，打造高稳定性、高能效比、高兼容的“最高效词元工厂”，形成性价比提升与用量增长的“飞轮效应”；接着，转向为Agent而非人类设计基础设施，从底层数据链路优化格式、压缩冗余信息，提升智能体长上下文执行效率；长期推动基础设施自我进化，词元工厂内部将形成Agents组织，成为“智能进化的词元工厂”。

　　聚力打造世界词元工厂

　　 AI产业的长期健康发展，需要完善的经济价值闭环作为支撑。夏立雪认为，词元经济学的核心是构建完整价值转化链路，实现产业可持续发展。AI产业发展需摆脱单纯软件逻辑，建立能源转化为算力、算力转化为词元、词元落地转化为生产力的良性循环。

　　“核心要提升两大转化效率：一是电能到词元的转化效率，通过极致软硬件协同充分利用国产异构芯片，依托我国能源结构优势提升能效比；二是词元到生产力的转化效率，让词元从技术计量单位变为核心经济变量，以同等词元创造更多实际任务与商业价值，真正释放AI生产效能。”夏立雪表示。

　　从一线实践效果，可以验证词元经济落地成效。目前，智能运维已能够大幅提升产业运行效率。据介绍，无问芯穹正探索“用智能体运维infra”模式，将复杂故障排查路径沉淀为Agent技能，传统需两周完成的复杂故障排查，Agent可在1小时内自动定位，线上用户工单平均闭环时间从7小时大幅缩减至1至2小时；企业目标是将算力基建运维人机比例，从“80%人工+20%AI”逐步反转为“20%人工+80%AI”，让智能体在基础设施层释放核心生产力。

　　“依托中国产业优势打造世界词元工厂，切实提升词元的实际生产力，输出给全球开发者与企业。”谈及未来，夏立雪告诉记者，我国应复刻“Made in China”的发展经验，将能源、成本优势通过高效词元工厂转化为高质量AI服务能力，全力推进AI-Made in China建设。

　　“这一布局既能让我国在全球AI产业竞争中占据主动，也能为全球人工智能发展提供高效、可持续的中国方案，推动AI技术普惠化落地，助力数字经济与实体经济深度融合。”夏立雪说。