北京
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2026世界人工智能大会上，清华系团队时识科技扔出一枚“算力深水炸弹”——自研Token优化工厂“Vectron”正式亮相。
这颗AI基础设施层的国产利器，一口咬住了大模型训练与推理中最烧钱的环节：Token吞吐。时识给出的战报很直白：日处理能力达千亿Token量级。
更狠的是跨硬件的能力。Vectron宣称已兼容超过十种国产芯片，这意味着它不再绑定某家特定算力平台，而是在底层就把适配难题给解了。对于被卡脖子卡出心理阴影的国内AI厂商来说，这相当于给算力调度上了份保险。
除了堆量，Vectron的核心看点在于多项技术突破带来的计算效率跃升。不过具体是调度层面的优化、算子层面的重写，还是存算一体等硬件协同创新，大会现场的“一口饭”还没嚼得那么细。
唯一能确定的是，当大模型卷到Token吞吐变成刚需时，国产工具链开始往规模化落地方向猛踩油门了。
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