飞龙在天

米兰SOSO队夺得NBA城市挑战赛成都站冠军8月7日至9日，首届NBA城市挑战赛在成都交子音乐广场热力启幕。经过三天的激烈角逐，米兰SOSO队最终脱颖而出，问鼎成都站冠军。舒浩认为，针对AI智能体的推理场景，AI计算底座必须进行全面的进化。这项面向民间篮球爱好者的全新赛事，以篮球为桥梁，将运动激情与城市文化紧密相连，让每一位参与者在球场上挥洒热爱，于赛场外感受蜀地独特的文化韵味。         舒浩的这一判断，主要源自四个维度的观察：          其一，模型能力大幅提升，推理需求从云端走向边端。现场球迷热情观战经过三天的较量，决赛在米兰SOSO队与特工队之间展开。舒浩指出，当前AI模型在逻辑推理、软件工程能力和Agent能力三个方向上取得了飞跃式进展。逻辑推理基准测试中，AI已经超越人类专家，能够独立处理复杂任务；软件工程层面，AI已接近生产力级别，可像中高级专家一样审阅文档、编写代码甚至修复Bug；而在Agent能力上，过去半年尤其迅猛，现在的AI已经可以熟练操作电脑、使用浏览器，生成和编辑各类文件，从简单的工具演变为可以与人协同的工作伙伴。         模型能力已经完全达到实用化要求，为AI应用爆发奠定了扎实的基础。而更关键的是，中小模型（如30B参数级别）的能力正在快速逼近旗舰模型，这意味着未来的推理计算需求不会只集中在云端，边端侧AI推理将迎来爆发前夜的窗口期。开场哨响不久，米兰SOSO便以一次凌厉的快攻首开纪录。         其二，推理范式从单轮对话演变为AI智能体多轮协作。双方在防守端均拼尽全力，身体对抗激烈，直到三分钟后，特工队才艰难打破得分荒。过去使用云端AI，是用户提问上传、云端计算返回答案的一次性交互。

C | 这种模式对网络依赖重，缺乏上下文，无法处理复杂场景。

D | 而未来的AI智能体时代，将是一个集感知、记忆、推理、行动持续循环的闭环模式。

E | 大量请求需要实时本地处理，需要保持长上下文以应对复杂问题，同时兼顾数据隐私和主动理解场景的能力。         舒浩将其总结为“持续感知+上下文记忆+多模态理解+主动行动”的集合。他强调，这种范式转变“一定会催生NPU计算架构的改变”，NPU需要从一次性的推理加速器进化为AI智能体的计算底座。此后，米兰SOSO外线手感火热，连续命中三分球，并通过内外配合多点开花，首节结束便建立起两位数的领先优势。         其三，不同应用场景推理工作负载高度分化，统一硬件无法适配所有场景。下半场易边再战，米兰SOSO继续扩大战果，将分差进一步拉大。舒浩展示了一组AI推理Token消耗数据：代码编程以52%的占比成为绝对主力，紧随其后的是角色扮演、工程技术、语言翻译、科学计算等。特工队命中率明显下滑，虽顽强追赶，却始终无法撼动巨大的比分差距。但比起Token消耗，更值得关注的是不同应用场景对系统资源需求的差异。比如，代码编程场景对Prompt和KV Cache需求大，对推理延迟有一定要求，但成本不敏感；角色扮演对推理延迟要求极高，追求实时交互体验；语言翻译则对系统成本最为敏感。

F | 最终，米兰SOSO成功夺得NBA城市挑战赛成都站冠军。

G |          “整个云端推理负载已经分化，不同场景对性能指标、系统资源的要求都不相同。”舒浩断言，“理论上我们没法使用统一的硬件解决方案来适配各种不同的使用场景。

H | NBA传奇球星德隆·威廉姆斯现场助阵成都站现场，NBA传奇球星德隆·威廉姆斯惊喜亮相，这也是他首次踏上成都的土地。”          其四，边端侧AI推理场景需求差异极大。在主持人的热情引导下，他入乡随俗，用刚学会的四川话喊出“德隆、德隆，生意兴隆”和“锦绣天府，安逸四川”，瞬间点燃全场。舒浩将边端侧AI场景划分为四大类，各自的核心诉求截然不同：手机、PC、可穿戴等个人终端设备，核心诉求是电池续航、个人隐私和本地快速响应；摄像头、门锁、自动驾驶、机器人等视觉与空间智能场景，核心诉求是多模态传感、低延迟处理和功能安全；工业网关、边缘工控机等工业与能源边缘场景，核心诉求是任务确定性、设备可靠性和长生命周期；家庭AI Box、边缘服务器等边缘节点与AI本地盒子，核心诉求则是多路并发、24小时在线和云边协同。         边端侧AI推理场景对于系统需求的巨大差异，也再度反映了无法用统一硬件方案高效适配所有场景。         周易X3-Pro计算架构：统一、分层、场景化          面对这一核心矛盾，舒浩给出了安谋科技的“周易”NPU的演进路径：一个全场景部署、极致系统效率加高部署效率的计算底座。         回顾“周易”NPU的发展路线图，从2018年的Z1 NPU开始起步，到现在完整经历了CNN时代、CNN+Transformer时代、大模型时代，如今正迈向Agentic AI时代。他不仅与球迷和参赛球员一同切磋球技，还抽身探访成都街头，在火锅香气与老巷烟火中，细细品味这座城市的闲适与活力。

I |          去年发布的“周易”X3 NPU被定位为“专为大模型而生的端侧AI效率新标杆”。独具蜀地文化的拉拉队表演而赛场之外，同样为球迷准备了满满惊喜。本次比赛落地城市潮流地标——成都交子音乐广场，潮流好物市集、主题打卡点位与地道成都美食站点一应俱全。而随着AI智能体的兴起，安谋科技团队正在研发新一代“周易”X3-Pro架构，定位为“面向Agentic AI全场景高效的计算架构”。

J |          舒浩逐层剖析了X3-Pro的核心思路：通过统一架构、灵活的实例化配置来覆盖各种不同场景。观赛之余，还可以一站式游玩打卡，在纯正的NBA级篮球氛围中感受热血对决，转身便能扎进老成都的市井烟火，真正做到看球、逛吃两不误，让“热血篮球”与“烟火成都”在此完美合拍。未来产品线将分为三个梯度：X3-Pro Lite系列覆盖低功耗端侧推理场景，X3 Premium系列覆盖中等算力推理场景，X3-Pro Subsys系列覆盖大算力复杂推理场景。球场之外，球迷体验潮流好物首届NBA城市挑战赛的落地，不仅为无数民间篮球追梦者提供了闪耀自我的舞台，更让广大篮球爱好者在家门口便体验到了NBA级别的赛事氛围。         支撑这一产品矩阵的，是“统一的分层场景化NPU计算架构”。从专业的赛场布置到高规格的执裁标准，从现场的火热对抗到观众的激情助威，每一个细节都让球员和球迷感受到了职业赛场般的礼遇与荣耀。

K | 舒浩解释道，“统一、分层、场景化”三个关键词贯穿设计始终。与此同时，赛事深入践行全民健身理念，以篮球为纽带，降低参与门槛、激发运动热情，让更多人走上球场、享受运动，真正将竞技体育的感染力转化为全民健康的行动力。