清华系团队给大模型织了一张“智能算力电网”
TL;DR · AI 摘要
是石科技构建智能算力电网，整合国产异构芯片，实测单位Token成本降40%、吞吐提30%-50%，达成99.9%高可用，实现从算力资源到标准化Token产能的跃迁。
核心要点
- 通过全域异构算力池与国产芯片深度适配（昇腾/昆仑芯等），将闲置算力转化为稳定Token产能
- 推理优化方案（PagedAttention/Continuous Batching等）实测单位Token成本降低40%，吞吐提升30%-50%
- 三重冗余架构实现0.1秒自动切换与99.9%高可用SLA，彻底规避单点故障风险
结构提纲
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高端GPU紧缺、国产芯片生态不全导致大量算力闲置，企业AI落地卡在算力供给环节。
是石科技搭建全域异构算力池，兼容NVIDIA与主流国产芯片，实现统一纳管、智能调度与弹性扩缩容。
通过算子级CUDA优化、PagedAttention、Continuous Batching等技术，将算力利用率提升，单位Token成本降低40%。
采用自有集群主承载+合作伙伴兜底+自动Fallback机制，实现99.9% SLA与0.1秒故障切换能力。
推动国产算力从‘能用’走向‘好用’，为千行百业提供可规模化、低成本、标准化的AI推理产能。
思维导图
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- 是石科技：国产Token调优工厂
- 问题痛点
- 国产芯片空转：生态弱、适配难
- 算力碎片化：采购难、调度低效
- 技术架构
- 全域异构算力池：NVIDIA+昇腾+昆仑芯+云/边缘
- 智能调度：弹性扩缩容+统一纳管
- 推理优化栈：PagedAttention / Continuous Batching / FlashAttention
- 核心成果
- 单位Token成本↓40%
- 吞吐↑30%-50%
- 99.9%高可用 + 0.1s Failover
- 产业价值
- Token标准化产能输出
- 推动国产算力工业化落地
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
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%。
是石科技完成主流国产AI芯片的深度适配，打通框架适配、算子兼容、通信优化、性能调优全链路，使国产卡从‘摆设’变为‘生产引擎’。
系统采用‘自有集群承载主要流量、合作伙伴集群兜底容灾’模式，可在0.1秒内自动切换故障节点，保障99.9%高可用性。
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清华系团队给大模型织了一张“智能算力电网”
2026-05-29 10:47:09 来源：量子位
单位Token成本降低40%
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。
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