2026中关村论坛系列活动 · 人工智能+大会（GAI+C） | 演讲嘉宾：张光明（海淀区副区长）、武永卫（清华大学/启元实验室/九源生态联合体）、王豪杰（启元实验室）、杜习街（光轮智能）、田忠博（上海AI实验室）、吴庆波（中国电子）等 | 主题：突破算力墙与生态困局，重构异构推理与物理AI底座

核心洞察：2026年，全球生成式 AI 产业正经历一场冰与火的剧烈重塑。一边是全球与国内日均 Token 消耗量冲破 500 万亿大关、算力需求年化以超 10 倍速率狂飙；另一边却是外部地缘技术封锁加剧、先进制程供给受限以及智算中心功耗与散热触顶的“物理现实”。在2026中关村论坛系列活动·人工智能+大会（GAI+C） 上，学术界与产业领军者给出了最尖锐也最底层的共识：制约国产算力落地的真正“死穴”，并非单纯的硬件峰值 TFLOPS，而是被 CUDA 统治十八年建立起的软件生态铁幕。面对“买得起、跑不满、换卡如重写”的现实困境，由清华大学、启元实验室、九源智能生态联合体共同发布的**“国产异构推理高品质 AI Token 工厂解决方案”**，通过首创的“异构 PD 分离调度”与 KTransformers “以存代算”架构，彻底粉碎了单一硬件锁死与算力闲置；与此同时，光轮智能解密了面向现实世界具身智能的“物理 AI 持续学习飞轮”，标志着人工智能正从数字虚拟世界的文本交互，全面挺进高门槛、高复杂的物理实体工业革命。

许多智算中心管理者和企业 AI 架构师常常面临一个尴尬悖论：耗费巨资采购的国产 AI 加速卡服务器，在部署主流开源千亿大模型或 MoE 混合专家模型时，模型吞吐和算力利用率（MFU）往往断崖式下跌至 15%~25%，首字延迟（TTFT）与长尾抖动频发，甚至因为驱动不稳、算子未对齐导致频繁服务崩溃。究竟是国产芯片“不行”，还是整个软件调度栈走进了死胡同？本次大会给出了颠覆性的全景答卷。

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01 算力约束与生态铁幕：国产芯片为什么“买得起却用不好”？

根据大会开幕致辞与九源生态联合体发布的产业白皮书，全球算力市场正在面临前所未有的**“三重约束”**：一是先进制造工艺逼近物理极限（摩尔定律放缓）；二是海外先进 GPU 的出口管制铁幕持续加码；三是超大规模智算中心的供电容量、PUE 严控与散热瓶颈。而在供给侧被动受压的同时，需求侧却在发生“核裂变”——随着 DeepSeek-V3/R1、混元、Qwen、GLM 等新一代推理思维链（Reasoning Model）的爆发，单次用户交互产生的思考 Token 呈数量级膨胀，算力需求由“训练主导”彻底转向“大规模推理主导”。

然而，在国产芯片走向规模化替代的关键战场上，企业普遍深陷于三大生态暗礁之中：

CUDA 十八年护城河的心智惯性：CUDA 的壁垒绝非单纯的编译器，而是其构建的“语言-编译器-深度学习框架-原生算子库-开发者生态”闭环。当开源社区诞生 FlashAttention、PagedAttention、CUTLASS 等突破性算子时，CUDA 平台可以在 48 小时内完成极致适配，而其他生态往往需要数月追赶。
“一芯一驱动、换卡如重写”的生态孤岛：国内芯片设计厂商众多，各自定义了专有的硬件架构、微码指令集与驱动中间层。企业采购 A 厂芯片构建的一整套推理优化工程，切换到 B 厂芯片时需要推倒重来，异构适配成本远远超过了硬件本身的采购差价。
大模型推理中的“木桶短板”效应：以 MoE 架构为例，推理计算呈现极端的动态稀疏性与跨卡跨节点通信开销。当底层芯片间互联带宽不足或驱动通讯原语存在延迟抖动时，整个千卡集群的性能将直接退化至最慢节点的水平。

启元实验室基础软件中心主任王豪杰一针见血地指出：“如果不从软件体系与系统级架构层面彻底解耦，哪怕我们生产出峰值浮点算力相同的国产芯片，依然无法在真实高并发生产业务中抗衡成熟生态。”

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02 破局重构：异构 PD 分离与 KTransformers “以存代算”架构

面对芯片生态割裂与显存墙的严峻挑战，九源智能计算系统生态联合体在本次大会上重磅推出了**“国产异构推理高品质 AI Token 工厂解决方案”。该方案放弃了在单一芯片上硬拼 CUDA 完整生态的消耗战，转而从大模型推理的内在计算数学特征**切入，打出了一套精妙的系统工程组合拳。

1. 异构 Prefill-Decode (PD) 解耦分离调度

在传统的同质化大模型推理架构中，单一推理实例必须同时承担 Prefill（输入提示词上下文计算） 与 Decode（逐字自回归生成） 两个截然不同的计算阶段，导致严重的资源错配：

维度对比	Prefill 阶段（预填充）	Decode 阶段（自回归解码）	传统同质部署弊端
计算瓶颈	计算密集型（Compute-Bound）	访存密集型（Memory-Bound）	算力单元与显存带宽无法同时饱和
硬件需求	极致的张量乘法核心与浮点算力	极高显存带宽（HBM）与超大显存容量	算力卡在 Decode 时算力闲置率高达 70%
批处理特征	大矩阵一次性并行计算，延迟敏感	串行逐 Token 生成，KV Cache 频繁搬运	长文本请求导致并发吞吐剧烈抖动
九源异构调度	调度给先进制程算力密集型节点	调度给国产大显存容量/高带宽存储节点	软硬解耦，各展所长，算力利用率翻倍

通过“异构 PD 分离”，系统将一个推理请求在网络传输层拆分为 Prefill 节点与 Decode 节点两组异构集群。更关键的是，两组集群无需使用同一种芯片！ 例如，可以将存量算力池中计算性能强但显存受限的算力卡专用于 Prefill，而将国产高性价比、大显存容量的加速卡专用于 Decode。实测表明，在真实高并发业务负载下，该架构使国产集群的整体有效吞吐提升了 300%~400%，整体拥有成本（TCO）下降超 50%，真正实现了“化零为整、异构同效”。

2. KTransformers 内核：突破显存墙的“以存代算”

针对 DeepSeek-V3/R1 等新一代 MoE（Mixture of Experts）超大规模模型，九源生态团队引入并深度优化了 KTransformers 框架内核，开辟了“CPU 主机大内存 + GPU 异构协同”的以存代算新路径：

• 稀疏专家的极速动态 Offload：MoE 模型虽然总参数量高达数百亿乃至千亿，但在每次推理时仅激活少量专家（如 671B 实际激活仅 37B）。利用主机超大容量 DDR5 内存存放非激活权重，依托极低开销的 PCIe/CXL 预取通道，在毫秒级内按需流水线载入显存。
• CPU 矩阵计算指令集硬核加速：重写底层汇编算子，充分调用现代通用 CPU 内部的 AVX-512、AMX 与 ARM SVE 矩阵加速引擎，让 CPU 承担起非关键路径的局部计算，彻底打破以往“GPU 满载等待、CPU 算力闲置”的资源孤岛。
• 单工作站运行千亿模型的工程奇迹：结合极致非对称量化策略与内核重构，使得原本需要整整 8 张顶级数据中心级 GPU 才能勉强装下的千亿级顶尖开源大模型，能够在双卡甚至单台高性能桌面工作站上平稳运行，单 Token 生成成本逼近边际成本极限。

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03 走向现实世界：物理 AI（具身智能）持续学习基础设施飞轮

如果说九源联合体的“异构 Token 工厂”攻克了数字世界的算力基建，那么光轮智能高级副总裁杜习街的主旨报告《进化的飞轮：构建物理 AI 持续学习基础设施》，则将视野引向了更深邃的未来战场——从大语言模型（Digital AI）迈向具身物理实体（Physical AI）。

杜习街在演讲中指出了物理世界具身智能面临的残酷现实：真实物理世界的长尾分布是无限的。在屏幕里聊天犯错只需刷新重试，但在工业装配、医疗手术、危化品搬运和家庭陪伴中，一次机械臂撞击或失稳可能直接造成灾难性硬件损坏甚至安全事故。

惊人的物理推理算力代价：现场披露了一组震撼数据——在当前技术架构下，机器人完成一次包含 15 个长程连续动作的复杂物理交互任务（例如在杂乱环境下识别、避障、抓取柔性物体并精确装配），平均需要调用多模态空间感知与视觉语言动作（VLA）模型消耗高达 1400 万 Token，单次尝试的算力成本折合约 105 美元！
现实数据的采集天花板：高质量的人类遥操作数据与实机采集数据昂贵且极其稀缺，且由于安全限制，实机永远无法在极端危险场景（如碰撞、坠落、火灾）中采集 Corner Case 数据。

为此，光轮智能提出了**“物理 AI 进化飞轮（Physical AI Flywheel）”** 三大核心基础设施底座：

• 物理级高保真仿真与大规模合成数据：构建严格遵循牛顿力学、流体力学与光学渲染特性的高精度数字孪生世界。通过自研算法合成数以亿计的物理交互场景，不仅模拟几何形状，更精确复刻摩擦系数、弹性形变、光线折射与传感器噪声，使合成数据与真实世界物理分布差距缩小至 2% 以内。
• 长程时空记忆与多模态世界模型：彻底跳出单一反应式动作策略（Reactive Policy），为具身智能注入具备多模态时空推理能力的世界模型（World Model），赋予机器人对未来物理演变趋势的预测与推演能力，大幅压降每步决策所需的盲目尝试 Token 消耗。
• 持续学习与开源物理评测基准：搭建“仿真演练 → 实机部署 → 异常回传 → 合成数据针对性增强 → 强化学习再迭代”的自动化闭环。同时联合产学研开放首个具备可复现性与长任务跨度的物理 AI Benchmark，终结行业“在各自封闭环境跑分刷榜、一到真实工厂瞬间失效”的虚假繁荣。

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04 跨越产业鸿沟：九源生态联合体与国产智算产学研新范式

在大会最具思想交锋的高端圆桌论坛环节，清华大学计算机系教授、启元实验室智能计算研究部部长、九源生态联合体秘书长武永卫，与王豪杰、田忠博、吴庆波等学术界与工业界领军专家，围绕《智能计算如何突破从实验室到产业生态瓶颈》展开了深度探讨，凝聚出三大极具战略价值的产业共识：

共识一：告别各自为政，单一芯片企业造不出抗衡 CUDA 的生态。吴庆波与武永卫明确指出，国内数十家 GPU/NPU 厂商如果继续各自封闭开发底层编译器与算子，只会让整个中国算力产业在碎片化内耗中被动挨打。唯有建立中立、开放、统一的系统级抽象层，才能汇聚全产业链的工程力量。
共识二：智算基建从“卖卡卖机器”向“算力水利工程与 Token 交付”演进。对于广大业务层开发者而言，他们不需要关心底层跑的是哪家芯片，而是需要“像拧开水龙头一样获取廉价、稳定、低延迟的优质 Token”。智算中心的考核指标必须从“上了多少机架、理论浮点算力多高”彻底转变为“每秒高质量有效 Token 吞吐与单 Token 综合能耗成本”。
共识三：九源生态联合体的“国家队”纽带作用。依托启元实验室、清华大学与产业各方的联合攻坚，九源生态联合体正成为打通高校原创基础研究、系统软件破局与产业真实落地的核心枢纽，通过开源公共基座、互认测试与联合攻关，为国产算力构筑起一道具备全球竞争力的“中国技术栈”。

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结语：从中关村论坛 2026 人工智能+大会的这场思想风暴中，我们清晰地看到：AI 的下半场竞争，既不在于 PPT 上的理论参数跑分，也不在于孤立芯片的硬件狂欢，而在于谁能把底层的系统工程做扎实。从破解国产算力生态铁幕的“异构 PD 分离 Token 工厂”，到引领具身机器人走向产业纵深的“物理 AI 持续学习基础设施”，中国人工智能正在告别浮躁，用硬核的系统重构与全栈协同，在算力墙的阻隔中凿出一条通往AGI的自主演进坦途。