清华系团队发布AI算力优化平台拓元，兼容十余种国产芯片
是石科技发布AI基础设施产品拓元，解决国产异构算力效率难题，实现千亿级Token吞吐。
国产算力利用效率低，是石科技推出拓元，统一调度10余种国产芯片，通过KV Cache压缩等技术日吞吐千亿Token，让算力从“点亮”变“跑满”。
正文摘录
7 月 17 日，WAIC 2026 上海开幕，智算赛道 200 多家企业同台，新品密集发布。 因为中国的算力，正在被大量浪费——50 多个智算中心，超过 1000 EFLOPS 的智能算力规模，平均利用效率却远远没有跑满。 是石科技依托国家级计算中心工程经验积淀，持续投入大规模集群研发，建设万卡级国产大集群，持续稳定运营，优化推理效率，构筑了深厚壁垒，率先打通从底层芯片到上层应用的超智融合全链路，真正把国产大集群从“点亮”变成“跑满”，让庞大国产算力切实转化为产业可用的 Token 稳定生产力。 “所以我们在重新思考，算力基础设施建设提速的同时，如何进一步释放算力价值？”闫博文认为，“十五五”期间，中国算力产业总投资预计达到 7 万亿元。 如果算力利用效率能够提升 十到二十个百分点 ，也将释放 万亿级 的算力价值空间，会让各行各业以更低的成本进入到 AI 的世界里，激发出更多的应用需求。 这背后的一个潜台词是行业共识的转折：AI 基础设施的竞争，正从“算力规模竞赛”转向“ 算力效率竞赛 ”。 未来 AI 基础设施的关键，不只在于芯片数量，更在于能否 将芯片、互联、内存、散热、调度与软件栈整合为稳定可用的大规模系统 。 目前 AI 基础设施面临的效率难题主要包括：异构算力难以统一调度、大模型推理缺乏深度优化、长上下文导致显存与成本压力骤增、国产芯片生态适配成本高昂等。 针对这些痛点，拓元不应只是一个模型，也不只是一个工具。是石科技希望打造的，是 一套完整的 AI Infra 优化体系 。 闫博文介绍，拓元全面兼容 昇腾、昆仑芯、天数智芯、太初、瀚博半导体、摩尔线程、沐曦、燧原 等 10 余种国产算力芯片，适配 20 余个 主流模型，实现国产异构算力池的统一调度与推理加速，每日 Token 吞吐量达 千亿 级别。