当企业拥抱AI智能体，开启“人人都有AI助手”的时代，你是否意识到，这背后隐藏着一场算力供给与成本控制的激烈博弈？在Clawdbot（moltbot）、Manus、OpenCode等智能体应用迅速推广的背景下，一场围绕大模型推理优化的技术革命悄然进行。从模型压缩到架构创新，从存储优化到一体化部署，行业正在努力突破LLM算力瓶颈。
开普云正通过软硬件协同创新，系统性地解决大模型推理中的计算效率与存储瓶颈，推动AI应用从实验室走向规模化落地。
当前LLM推理面临两大核心挑战：计算效率瓶颈与AI存储压力。
在计算角度方面
大模型推理一般由Prefill和Decode两阶段构成。Prefill阶段是计算密集型，对算力需求高；Decode阶段是存储密集型，对显存需求高。传统方式通常将两阶段部署在同一节点，导致资源争夺、并行策略互相掣肘，进一步造成资源利用率低、服务性能差等问题。
图 1 大模型Prefill和Decode示意图
在AI存储方面
KV Cache成为推理算力提升的关键技术瓶颈。随着大模型超长上下文扩展至128K甚至百万级token数，KV Cache消耗显存资源线性增长，导致显存带宽压力增大、延迟上升，KV Cache的存储效能成为智算技术突破的另一瓶颈。
图 2 Llama-2-13B中 KV Cache占用显存随上下文长度线性变化
面对上述挑战，开普云从模型量化、分级缓存、自动算子生成三个方向展开了系统性研究，构建了完整的智能体算力优化技术体系，实现了模型层、系统层和硬件层的深度协同优化。
在模型轻量化方面
量化技术采用低比特表示来压缩模型大小，可显著降低对存储和计算资源的需求。开普云在推理引擎层面实现了FP8与FP4的混合精度推理，并结合SmoothQuant等算法，在保持精度的同时显著降低了计算与存储成本。FP8相较于INT8，数值表示范围扩大3.5倍，小数精细度提升500倍，有效避免了因量化或蒸馏过程导致的错误幻觉，确保模型输出结果的高精度与可靠性。通过与DeepSeek等国产大模型厂商、华为等国产算力硬件厂商的深度合作，开普云实现了量化版DeepSeek系列模型对昇腾910B芯片国产芯片的完美适配。
图 3 SmoothQuant对激活和权重进行不同的量化
在AI存储方面
KV Cache多层存储技术通过分离计算和存储，解决显存资源过度占用的问题，提升服务吞吐性能，并支持更长的上下文处理。针对超长上下文推理场景，开普云提出了“显存—内存—SSD”的三层分级KV Cache调度机制。系统会动态预测缓存热度，把不常用的数据迁移到低速介质中，从而在不牺牲性能的前提下，显著扩大上下文长度。在测试中，128K tokens超长上下文推理任务的吞吐性能提升了1.5倍，使得长文档分析、对话历史记忆等任务在国产芯片上顺畅运行。
图 4 KV Cache分层存储管理示意图
在硬件适配方面
硬件层缺少适配算子，将会导致算力利用率远低于理论峰值。开普云结合Codegen工具与国产编译器，完成了算子的自动生成与流水线调度。让芯片根据自身特性自动生成最优矩阵计算内核。经过大量调优，开普云的算子执行效率可达95%以上，在赶超国际主流GPU的性能方面差距显著缩小。
图 5 硬件感知的算子自动生成示意图
开普云通过低精度优化、分级缓存技术和自动算子生成等技术协同优化，成功解决了大模型推理中的显存限制、计算效率低和国产芯片适配不足等难题。基于上述技术优化路径，公司构建了完整的智能体一体机产品矩阵，覆盖从单机到集群的全栈式智能体算力解决方案。
图 6 “开悟智核”智能体一体机
产品矩阵与差异化定位
开普云推出“开悟智核”智能体一体机多版本产品矩阵，涵盖五大版本，层层递进，全面覆盖各类企业场景：
基础型号“开悟智核”以极致性价比满足中小团队需求；开悟智核Plus，采用KTransformers深度优化推理框架，通过内存压缩及动态显存分配技术，实现推理速度更快，显存占用更低，可满足百人团队效率提升需求；开悟智核Pro注重信创安全，服务于百人规模组织，提供智能问答、公文写作及数据分析等办公辅助功能；开悟智核Pro+，主打高性能计算能力，同样配备智能体应用快速搭建和一站式AI部署，在确保与公网版DeepSeek相当体验的同时，为企业数据安全提供可靠保障；而旗舰型号“开悟智核Pro Max”则具备业界领先的单机推理性能，总吞吐量达3000+tokens/s，能为千人以上大型组织提供强劲、安全的AI算力支撑。
产品核心优势
开普云智能体一体机具有五大核心优势：
硬件适配：全系支持国产芯片（如昇腾910B），满足关键领域对国产化的要求。
算力效率：通过低精度优化和分级缓存技术，降低显存占用60%-80%，支持128K tokens超长上下文推理，总吞吐量超300 token/s，优于开源社区基准。