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麦迪:初入NBA科比教会我很多 不管场上还是场下_我的网站

A |     

          　　麦迪在做客安东尼的播客节目中谈到了刚进联盟时他从科比那里得到的帮助和学到的东西。    “今年上半年公司Token调用量7个月增长40倍，其中95%以上的推理任务来自智能体（Agent）需求。
    
    　　麦迪坦言，18岁时他曾依赖科比的指导，来应对那份500万美元的新秀合同以及从高中生球员转变为职业球员后的生活变化。”          在2026WAIC期间，无问芯穹CEO夏立雪在接受澎湃新闻记者等媒体采访时表示，目前无问芯穹已在全国纳管16种不同架构芯片、合计3.7万P算力，过去一年已将推理成本降低至十分之一，未来全链路协同下仍有90%成本下降空间。
    
    　　麦迪说道：“我从来没有觉得自己真正掌控过这些。

B |          夏立雪认为，当前AI行业的核心矛盾从未改变：需求是指数级增长，芯片供给的增长是线性的，单纯堆芯片已经追不上需求增速。

C | 从来没有。

D | “大家不是觉得AI没用，是觉得它有点贵——这本身就是供不应求的信号，如果供大于求，大家只会觉得它没用。我尽力去控制，但因为我缺乏相关的知识，年纪太轻，也没有经验。我完全是在摸索中前行，边做边学。”          过去三年推理成本的下降，已经带动了第一批场景落地；他判断未来全行业仍有至少90%的成本下降空间，来源不只是单点技术优化，而是全链路协同：跨域异构集群的资源池化、PDD等新架构的普及，以及场景端的需求分层。         夏立雪认为，真正的生产力应该是“资源规模×Token生产效率×Token转化为生产力的效率”。但好在有科比，我可以拿起电话打给他，因为那时候我非常依赖他。

E | 目前全行业还在共创价值衡量指标，本质是计量每个Token产生的实际经济价值，推动行业从“按Token数量计费”转向“按最终价值计费”。他非常聪明，也非常踏实。他的生活架构和我的完全是两个世界。我需要进行那样的对话来向他学习。         据了解，今年上半年，无问芯穹Token增量几乎全部来自Agent。他既有规划，也有智慧，能够帮我应对那些我完全不了解的事情。”
    
    　　“我随时可以打给他说：‘嘿，我在这件事上很挣扎，我该怎么办？’他非常慷慨，毫无保留地分享经验。这贯穿了我们整个职业生涯。所有事，兄弟，我们无话不谈。“95%以上的推理任务跑的都是智能体相关任务，不管是直接服务大模型厂商，还是直接服务垂类客户，最终需求都来自Agent落地。我曾住在他洛杉矶的家中。”夏立雪表示，目前代码生成、文娱营销、基础设施运维、具身智能、制造、电力、法律等行业都已经在大规模使用AI。那些对话真的帮我度过了很多难关——不只是篮球，还有如何处理金钱、如何应对家庭问题，以及如何在这些事情中找到平衡。”
    
    　　“我不知道该怎么处理那些事。科比从小就在这个环境中长大，他有经验，也有方法。

F |          针对行业普遍关注的Token标准化问题，夏立雪明确判断：Token必然分层，且分层已经在发生。

G | 而这一切对我来说完全是陌生的，我只能靠自己去摸索。未来会出现面向高端复杂任务的高价值Token，也会有面向简单场景的高性价比Token。甚至从心态层面上来说，如何备战比赛、如何训练，这些我也完全没有概念。我直到进入NBA之后才开始真正系统地训练。

H |          这种分层直接带动了过去一年国产芯片的落地进展。他坦言，国产芯片适配效果的明显提升，一半来自技术端解决了跨集群调度、负载均衡等问题，更核心的原因是Agent带来了任务分层：智能体会派生大量不同复杂度的子任务，不需要所有任务都跑在最高端的芯片上，国产芯片可以承担自己擅长的任务，不用再“硬扛”最复杂的大模型训练负载。         “不同芯片各有侧重，都能在价值金字塔里找到自己的位置，不用浪费资源杀鸡用牛刀。”          夏立雪透露，目前无问芯穹已经在和行业客户探索多模型协同的分层交付模式，通过不同能力的模型配合完成任务，直接为最终结果负责。         对于今年的热点话题物理AI，无问芯穹宣布将具身智能场景纳入Token工厂的覆盖范围。         夏立雪表示，AI必然从数字世界走向物理世界，云侧GPU、边缘节点、机器人本体的算力都应该被纳入统一资源池调度，而团队过去在大规模云侧强化学习、跨集群调度上积累的能力可以直接复用，其发布的RLinf新版本已经实现真机渲染、训练到推理的全链路云边协同，Mizar-Robo推理优化方案已经和星海图、云深处等具身机器人厂商达成合作，优化机器人端侧推理效率，形成“机器人采集物理世界数据-云侧强化学习训练-端侧推理落地”的闭环。“我们不做机器人本体，就做好具身场景的Token工厂，给伙伴们提供低成本的弹药，让他们能以更低的成本推产品、拓市场。”          谈到AI赛道的行业竞争，在夏立雪看来，AGI不是单一公司能完成的使命，当前行业供需缺口还在持续扩大，只要技术能创造效率价值就有商业空间。近期智谱GLM、月之暗面Kimi等清华系开源大模型登顶国际榜单，中国的开源生态是核心优势，开源让技术、数据、资源能更快流动形成闭环，带动全行业效率提升。         当天，无问芯穹公布Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局，涵盖三大核心技术能力与产品服务体系：“算力集散中心”：Agentic Infra 自主式基础设施平台；“Token工厂”：Agentic MaaS 大模型服务平台；“AI生产力商店”： Agentic Infra 行业解决方案。

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Published on:03:05:59