随着AI应用从单次问答向长文本、多模态和智能体演进，推理调用量持续攀升，算力成本与供给效率日益成为规模化落地的关键约束。产业竞争不再只取决于单一硬件性能，更在于能否让不同类型算力资源高效协同，在保障服务品质的同时降低单位Token成本。

作为高品质AI Token生产服务商，趋境科技围绕AI Token生产及AI Token工厂建设与运营持续布局，于10月31日正式发布“国产异构推理高品质AI Token工厂解决方案”，从技术架构、适配能力到应用价值三层发力，以底层系统工程提升Token经济性，推动高品质AI Token规模化生产与交付。

架构层：全系统异构协同，让不同类型算力各展所长

大模型推理主要分为Prefill与Decode两个阶段，二者负载特征截然不同。传统方案多由同类硬件贯穿始终，容易造成局部性能闲置并推高部署成本。为了打破软硬件隔阂、让不同类型算力资源各展所长，该方案依托趋境科技在业界首创的全系统异构协同推理技术，实现异构资源的精准协同：让计算能力强的算力承载高计算密度的Prefill阶段，让显存带宽大的算力负责Decode阶段。趋境科技将集群中的CPU、GPU、内存与高速网络整体纳入推理调度，在确保模型精度全链路无损、实施精细化跨卡协同组网，以及构筑毫秒级无损容错机制的基础上，打破单一芯片的性能瓶颈与异构协同的工程壁垒，在真实生产环境中将算力稳定转化为更高品质、更具经济性的AI Token产能。

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”技术路线，将系统工程能力聚焦于少数高生产力模型，以全球首创的Prefill-Decode（PD）异构协同、高性能异构KV Cache转换及异构计算融合三项底层技术为支撑，围绕模型适配、推理执行、KV Cache管理、资源编排与服务运维等开展全链路垂直深优化，推动不同类型的资源在适合的环节发挥所长，最终以单位资源的有效Token产出和有效生产时间检验优化成效，为真实业务构筑起兼具高智能、低时延与强稳定性的交付底座。该路线补上了推理加速的关键一环，让“模”与“芯”真正接得上、跑得稳、用得起，推动“模型-推理-芯片”的产业闭环得以实现。

应用层：生产验证性价比，规模化兑现Token经济性

以高品质AI Token生产为核心，趋境科技国产异构PD方案已在生产集群投入使用，稳定承载万亿参数超大模型，并持续承接高并发真实业务流量。实测显示，该方案在企业核心生产环节展现出性价比优势，同等硬件投入下可承载更大规模的高品质AI Token需求。依托多地AI Token工厂落地，趋境科技正推进规模化生产与交付，兑现Token经济性，完成商业闭环，助力国产AI算力普惠落地。

未来，趋境科技将持续迭代推理底层架构，完善标准交付体系，把算力转化为用得起、跑得稳、用得久的智能生产力。