核心能力
从硬件底座到推理引擎，每一层都为 Token 生产效率而设计
异构算力底座
以 NVIDIA 为主力层（B300 单卡 288GB HBM），AMD / 国产 GPU / NPU 为辅助承载层，存量 NVIDIA 自然沉降为经济层。三层分工明确，按负载特征最优匹配硬件资源。
全模型覆盖
DeepSeek、Qwen、GLM、Llama、Kimi 等主流开源模型，含 MoE 与多模态架构。不同卡型与规格下的性能基线与部署矩阵，确保最优性价比匹配。
深度引擎优化
基于 vLLM / SGLang / TensorRT-LLM 做深度定制优化。PD 分离、KV Cache、连续批处理、投机解码、多精度量化协同工作，最大化吞吐并最小化延迟。
技术亮点
差异化能力建立在可验证的工程深度上，而非市场叙事
Agent 原生 KV 数据面
针对 Agent 长会话、高前缀复用、突发扇出负载专项设计。缓存命中率提升可使有效计算成本下降 80–90%，显著拉开与通用推理服务的成本差距。
缓存块与请求组合无关，任意 prefix 可复用，无需按请求独立分配
支持工具调用结果、上下文注入后的缓存更新，无需完整重计算
HBM → DRAM → NVMe → 网络存储池，按访问热度自动分层迁移
跨节点 KV 可寻址，请求自动路由到缓存已命中的实例
跨架构算力分层调度
按请求特征（上下文长度、SLO 要求、模型规模）实时路由到最经济的硬件层级，在确保 SLA 的前提下最小化单位 Token 成本。
前沿模型 · 长上下文 · 紧 SLO — NVIDIA B300 系列承载
常规 decode · 批量推理 — AMD / 国产 GPU / NPU
小模型辅助调用 — 存量 NVIDIA 自然沉降
峰值溢出 · 突发扇出 — 按需弹性扩容
跨架构 KV 平面
让不同厂商硬件上的 KV 状态可以互相感知、迁移与复用。这是当前推理领域没有现成开源答案的方向，也是最难被复制的竞争壁垒之一。
统一 KV 抽象格式，支持跨硬件存储与还原
NVIDIA ↔ AMD ↔ 国产 GPU 之间的 KV 迁移通道
量化迁移代价，决策是否值得迁移而非重计算
数值一致性验证，确保迁移前后输出等价
多架构生产化交付
能把 NVIDIA 与非 NVIDIA 硬件同时跑稳在一套生产系统上的团队极为稀少。我们从软件栈版本管理到故障域隔离，每一环节都经过生产验证。
驱动 · 运行时 · 推理引擎版本矩阵严格管控，规避兼容性风险
模型权重一次转换，多架构可部署，无需重复工程投入
跨架构输出对齐验收，量化误差在可接受阈值内
不同架构硬件故障不相互传播，单架构异常不影响整体服务
推理引擎栈
从请求接入到 Token 输出，每一层都有明确的优化目标