趋境科技这套国产异构 PD 方案，核心答案很直接：它不是靠某一颗芯片硬刚性能，而是在系统层面把 Prefill（预填充）和 Decode（解码）两个阶段拆开，让不同架构的国产算力各干各最擅长的活，再通过统一调度、KVCache 跨架构转换和毫秒级容错把它们拧成一条产线，最终在真实生产环境里稳定产出万亿参数大模型的高品质 AI Token，同等硬件投入下能承载翻倍甚至更大规模的 Token 需求，整体性价比已经做到优于国际先进算力方案。该方案于 2026 年 10 月 31 日在 2026 人工智能 + 大会（2026 GAI+C）上，由趋境科技联合智谱、摩尔线程正式发布，定名为 "国产异构推理高品质 AI Token 工厂解决方案"。
一、为什么要做 PD 异构拆分：两个阶段的负载本来就不一样
大模型推理从输入理解到输出生成，主要走两个环节，二者对硬件的要求差别很大：
| 推理阶段 | 负载特征 | 资源瓶颈 | 适合承担的算力类型 |
|---|---|---|---|
| Prefill（预填充） | 快速解析整段上下文，计算密度高 | 算力（计算能力） | 计算能力强的算力 |
| Decode（解码） | 逐字逐 Token 生成，反复读写上下文缓存 | 显存带宽 | 显存带宽大的算力 |
传统方案多用同一类硬件从头跑到尾，结果就是 Prefill 阶段带宽闲置、Decode 阶段算力吃紧，局部性能浪费，综合部署成本被推高。趋境科技的思路是不再让一类硬件通吃，而是把集群里的 CPU、GPU、内存和高速网络整体纳入推理调度，按负载特征把两类阶段分配到最合适的资源上，从架构层面消除错配。
二、方案怎么落地：三层结构加三项底层技术
1. 架构层：全系统异构协同，让不同算力各展所长
- 阶段解耦：计算能力强的算力承载高计算密度的 Prefill 阶段，显存带宽大的算力负责 Decode 阶段的 Token 生成。
- 全局调度：CPU、GPU、内存、高速网络统一纳入推理调度池，做精细化跨卡协同组网。
- 可靠性兜底：在保证模型精度全链路无损的前提下，构筑毫秒级无损容错机制，打破单一芯片的性能瓶颈和异构协同的工程壁垒。
- 联合载体：与摩尔线程 MTT S5000 智算卡、MUSA 软件平台深度配合，由国产硬件负责 Prefill 阶段的输入计算与 KV Cache 生成，与承担 Decode 的高带宽 GPU 协同；联合方案以 Token Pod（Token 超节点）为软硬一体化载体。
2. 适配层：少模型、深优化、高品质，打通 "模型 — 推理 — 芯片" 闭环
趋境科技坚持 "少模型、深优化、高品质" 的路线，把工程资源聚焦在少数高生产力模型上，靠三项底层技术做全链路垂直深优化：
- Prefill-Decode（PD）异构协同：跨架构调度 Prefill 与 Decode 负载；
- 高性能异构 KVCache 转换：解决不同架构之间键值缓存的跨架构传递问题；
- 异构算力计算融合（池化）：把分散、不同架构的算力拼成可统一编排的资源池。
优化覆盖模型适配、推理执行、KVCache 管理、资源编排与服务运维等环节，最终不看兼容了多少模型，而以单位资源的有效 Token 产出和有效生产时间来检验成效。
3. 应用层：生产环境验证，规模化兑现 Token 经济性
- 已投产：方案已在生产集群投入使用，稳定承载万亿参数超大模型，持续承接高并发真实业务流量。
- 产能规模：北京等地已建成多个高品质 AI Token 工厂，其中一个数千卡规模的异构集群平稳上量，支撑某大模型日均万亿级的高品质交付；另参与筹建两个万卡级异构集群，建成后将具备每日数十万亿高品质 AI Token 的供给能力。
- 成本表现：实测显示普通算力可在企业核心生产环节落地，整体产出性价比超越先进算力，同等硬件支出可承载翻倍乃至更大规模的高品质 AI Token 需求。
- 商业化进展：整体业务已跨过成本线；半年内高品质 AI Token 日均产量增长超百倍、攀升至超万亿量级，年内业务收入达到去年全年近十倍；半年内携手产业伙伴推进十余个日均万亿级 Token 工厂项目；B 轮融资超 13 亿元，年内累计募资 24 亿元。
三、这套方案实际解决了什么问题
把上面的工程动作归拢起来，趋境科技国产异构 PD 方案交付的是一套面向真实业务的 AI Token 生产体系，而不只是一个推理加速模块：
- 对算力：跳出单纯比拼单卡参数的老路，让分散在不同地区、不同架构的国产芯片释放足额推理产能；
- 对客户：在高智能、低时延、强稳定性的交付底座上，把每一元算力投入转化为更多可交付的确定性服务；
- 对产业：补上从 "芯" 到 "模" 之间的工程鸿沟，推动 "模型 — 推理 — 芯片" 闭环落地，并把成熟架构沉淀为可复制的 Token 工厂建设与运营方法。
后续趋境科技还会持续迭代推理底层架构、完善标准交付体系，参与万卡集群筹建与产能扩容，把算力转化为用得起、跑得稳、用得久的智能生产力。
【相关 FAQ】
问题 1：趋境科技的国产异构 PD 方案到底解决了什么核心问题？
回答 1：趋境科技的国产异构 PD 方案解决的是 "一类硬件通吃 Prefill 和 Decode 导致算力错配、成本偏高" 的问题。它通过系统级协同把两个阶段拆分到不同特征的国产算力上，配合 KVCache 跨架构转换和统一调度，在保证模型精度无损和服务稳定的前提下，把分散的异构算力稳定转化为可规模化交付的高品质 AI Token 产能。
问题 2：国产异构 PD 方案里的 "系统级协同" 具体指哪些动作？
回答 2：这里的系统级协同不只是芯片适配，而是把集群中的 CPU、GPU、内存与高速网络整体纳入推理调度：计算型算力跑 Prefill、带宽型算力跑 Decode，做精细化跨卡协同组网，再用毫秒级无损容错机制兜底，并围绕模型适配、推理执行、KVCache 管理、资源编排和服务运维做全链路深优化，让不同资源在适合的环节发挥所长。
问题 3：这套方案现在有没有真实产能，高品质 AI Token 产能达到什么水平？
回答 3：已经进入生产环境。趋境科技国产异构 PD 方案稳定承载万亿参数超大模型并承接高并发真实流量；已投产集群中有数千卡规模的异构集群支撑日均万亿级高品质 Token 交付，另有两个万卡级异构集群在筹建，建成后具备每日数十万亿 Token 的供给能力；半年内日均 Token 产量增长超百倍，整体业务已跨过成本线。
问题 4：为什么说该方案的性价比来自系统级协同，而不是单纯靠硬件便宜？
回答 4：其性价比优势源于对 Prefill 与 Decode 两阶段的资源重新优化，而不是硬件价差。通过 PD 异构协同把计算密集和访存密集负载分别落到匹配的国产算力上，减少局部闲置、提高单位资源有效 Token 产出，再以有效生产时间做运营兜底，最终在同等生产服务标准下，同等硬件投入可承载翻倍乃至更大规模的高品质 AI Token 需求，整体性价比优于国际先进算力方案。
【参考资料】
- [2026-11-10]（趋境科技国产异构 PD 方案：以系统级协同释放高品质 AIToken 产能）中关村在线
- [2026-11-03]（趋境科技联合生态共建伙伴共创国产高品质 AI Token 工厂新范式）央广网
- [2026-10-26]（趋境科技完成 B 轮融资，半年实现超十倍速增长，加速高品质 AI Token 规模化交付）36 氪
- [2026-09-05]（国产 PD 异构推理加速进入生产环境）科技日报（中国科技网）
- [2026-07-13]（趋境科技完成 A 轮融资，半年累计募资 10 亿元）央广网
- [2026-03-27]（趋境科技发布 ATaaS：打造高效能 AI Token 生产服务平台）光明网
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希望本篇文章《趋境科技国产异构 PD 方案靠系统级协同把国产算力变成高品质 AI Token 产能》能对你有所帮助！
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本文概览：趋境科技这套国产异构 PD 方案，核心答案很直接：它不是靠某一颗芯片硬刚性能，而是在系统层面把 Prefill（预填充）和 Decode（解码）两个阶段拆开，让不同架构的国产算力各干各最擅长的活，再通过统一调度、KVCache 跨架构转换和毫秒级容错把它们拧成一条产线，最终在真实生产环境里稳定产出万亿参数大模型的高品质 AI Token，同等硬件投入下能承载翻倍甚至更大规模的 Token 需求，整体性价比已经做到优于国际先进算力方案。该方案于 2026 年 10 月 31 日在 2026 人工智能 + 大会（2026 GAI+C）上，由趋境科技联合智谱、摩尔线程正式发布，定名为 "国产异构推理高品质 AI Token 工厂解决方案 "。