Token 经济升温，「芯网动力」瞄准 AI Factory 智能互联｜云启伙伴

AI Factory 时代，算力竞争正在从「堆 GPU」走向「高效生产 Token」。随着大模型训练与推理需求持续增长，网络互联、数据处理与异构算力协同，正成为影响 AI 基础设施整体效率的关键环节。

近日，**云启Pre-A轮领投企业「芯网动力」**亮相 2026 全球计算大会，展示 sNIC 智能网卡、DPU、IO-IP/Die 三大产品体系及面向「云—边—端」的智能互联解决方案。本期「云启伙伴」，带你了解芯网动力如何布局 AI Factory 底层互联技术，探索 Token 经济背后的算力效率新机遇。

10月，全球AI算力产业的目光再次聚焦底层基础设施。

在刚刚落幕的** NVIDIA GTC Berlin 2026** 上，AI Factory 成为重要议题之一。从高速网络互联、计算资源调度到 Token 生产效率，AI 基础设施的系统级优化受到越来越多的关注。

几乎同期，**2026全球计算大会（CGC2026）**于10月21日至24日在深圳举行。大会以「兆瓦筑新基，超节点释放澎湃算力」为主题，聚焦超节点、兆瓦级智算基础设施及全栈技术协同。

两场大会指向了AI算力产业的一个重要趋势：随着大模型训练和推理需求持续增长，算力竞争正从单点硬件性能，走向计算、网络、存储与安全的系统级协同。

在这一背景下，云启Pre-A轮领投企业「芯网动力」首次亮相2026全球计算大会，集中展示其在智能互联领域的技术积累、三大产品体系及四大场景解决方案，并受邀参与超节点技术与生态论坛、计算安全生态论坛，分享面向下一代AI基础设施的技术探索。

从 GPU 规模到 Token 产出

AI Factory 正在重构算力效率

随着AI产业从算力资源建设走向Token的规模化生产，算力基础设施的效率评价也在发生变化。

大规模GPU集群需要持续完成数据交换、任务协同和计算调度。随着集群规模扩大，网络带宽、通信延迟、数据传输效率及资源利用率，都将直接影响计算系统的整体表现。

尤其当AI应用逐步走向规模化推理，如何提升有效算力利用率、降低Token生产与交付成本，成为AI Infra需要持续解决的工程问题。

芯网动力在本次大会上，围绕「互联使能智算算力，Token高效供给」展开分享，探讨AI基础设施从资源堆叠走向高效协同的技术路径。

在公司的技术布局中，智能互联是连接算力、数据与应用的重要基础能力。通过网络互联技术与异构计算架构的协同，探索更高效、可信的AI算力交付方式，也是其持续投入的方向。

三大产品体系

构建「云-边-端」智能互联能力

围绕AI算力基础设施的演进，芯网动力经过持续技术研发，形成了覆盖「云—边—端」的智能互联产品布局。

本次大会，芯网动力重点展示了三大产品体系：

• **sNIC 智能网卡：**基于自主研发的核心技术，面向AI计算场景的高速数据传输需求，通过RDMA等网络技术，探索低时延、高吞吐的智能互联能力，为智算网络提供底层支撑。
• **DPU：**聚焦数据处理、资源管理与基础设施安全，围绕可信计算、资源隔离与数据保护等需求，为AI基础设施提供相应的硬件与技术支持。
• **IO-IP/Die：**提供IO-IP/Die产品及解决方案，通过与算力芯片的集成，满足不同计算场景对于高速互联和数据交换的需求。

三大产品从网络连接、数据处理与安全，到芯片级互联能力形成协同，也为不同规模、不同部署环境的AI计算系统提供了多层次的技术选择。

面向AI Scale Infra

探索四大场景解决方案

在底层技术与产品体系之上，芯网动力进一步面向不同AI计算场景，展示了四大解决方案。

① 算网协同超智互联解决方案

围绕大规模算力集群的互联需求，支持Scale-Up、Scale-Out等网络架构，通过高速数据传输与算网协同，探索提升集群互联效率和算力利用率的技术路径。

② 可信AI Scale Infra解决方案

面向AI基础设施的可信计算与安全需求，基于DPU等底层技术，在资源隔离、可信运行、数据保护等环节提供支持，探索兼顾计算效率与系统安全的AI基础设施架构。

③ 边缘异构超节点互联解决方案

面向边缘侧异构计算与多设备协同需求，结合内存与消息语义协同、GPU Direct等技术能力，探索边缘计算节点之间更高效的互联与资源协同方式。

④ AI终端网络解决方案

针对AI终端在性能、功耗、尺寸和成本方面的多元需求，提供小尺寸、低功耗的智能网卡及IO-IP等产品方案，支持AI计算能力向更多终端场景延伸。

从云端大规模智算集群，到边缘异构计算与AI终端，芯网动力正围绕不同场景的互联需求，推进底层技术的产品化与应用探索。

AI Infra的下一程

系统协同仍是关键

随着AI模型能力持续演进、推理需求增长，以及智能计算向边缘和终端延伸，底层基础设施正在经历新一轮架构升级。

从GPU等核心计算芯片，到高速网络、数据处理、安全及芯片级互联技术，各个环节的协同能力，将共同影响AI系统的性能、效率与可靠性。

对于持续演进的AI基础设施而言，智能互联的重要性也将进一步提升。

云启长期关注AI及底层计算技术的创新与发展。我们期待芯网动力持续推进sNIC、DPU及IO-IP/Die等核心技术的研发与产品落地，为AI时代更加高效、可信的算力基础设施提供技术支撑。

以上内容摘编自"芯网动力"