7月17日 WAIC 2026 上，国内 AI 基础设施企业是石科技首发"国产 Token 优化工厂——拓元（Vectron）"。其核心思路很直白：把每一份算力都变成稳定、高效的 Token。具体落到三个方向——同等算力投入下产出更多有效 Token、同等大模型部署下推理响应更快、同等显存硬件下长上下文跑得更稳。 技术层面，拓元把 AI 推理全链路压进"一套系统"，分为四层优化：任务自适应层通过请求画像匹配最优计算链路；算子库层做硬件专属算子融合编译；模型与推理框架层兼容国产芯片与大模型并做异构深度调优；异构集群调度层打破地域与芯片的孤岛、统一纳管。 最值得关注的是五个技术突破：结果感知驱动的 KV Cache 压缩（突破静态注意力局限）、全模态推理 Token 压缩（免训练方案）、长上下文后训练优化（训练数据量远小于 Meta 方法）、基于元奖励的深度推理优化、以及智能体长程任务记忆机制。这套组合拳几乎把当前 LLM 推理的几大痛点——KV Cache、Token 膨胀、长上下文、深度推理、Agent 记忆——全部纳入射程。 截至目前，拓元已兼容 10 余款国产算力芯片、适配 20 余个主流模型，每日 Token 吞吐量达千亿级，客户覆盖头部互联网和大模型厂商，以及高端制造、航空航天、生物制药等行业。中国智能算力规模已突破 1000 EFLOPS，"算不满、算不起、算不快"是行业普遍痛点，拓元代表的"效率优先"路线，与单纯堆 GPU 的规模竞赛形成鲜明对比。 是石科技核心团队源自清华大学，依托国家级算力中心工程经验，是国内少数同时积累 HPC 与 AI 应用场景商业化案例的公司。在算力供需结构性失衡的当下，把"驾驭算力"作为核心竞争力，可能比单纯比拼卡数更有现实意义。