7月17日，世界人工智能大会（WAIC 2026）在上海开幕。国内AI infra（人工智能基础设施）头部企业是石科技首次以展览形式亮相WAIC，并正式发布“国产Token优化工厂——拓元（Vectron）”，展示了AI算力从规模竞赛走向效率竞赛的全新路径。
近年来，我国算力建设持续提速，已建成50余座智算中心，智能算力总规模已突破1000EFLOPS，“十五五”期间产业总投资预计将达7万亿元。但也要看到，面对应用端的新挑战，传统分散式算力已难以为继，算不满、算不起、算不快的问题普遍存在，平均利用效率有巨大提升空间。
是石科技创始人兼董事长闫博文判断，当前AI竞争正从“比谁拥有更多GPU”转向“比谁让算力产生更大价值”，或者说，从更大规模、更多参数、更强训练能力的单一目标，转向对更低成本、更高效率、更强应用能力的追求。“如果算力利用效率持续提升，将释放万亿级算力价值空间。”
这一背景下，是石科技通过构建“HPC+AI”超智融合的全栈式大规模集群解决方案，打通了从底层芯片到上层应用的层层壁垒，并正式推出了“国产Token优化工厂——拓元（Vectron）”，产品地址：vectron.meta-stone.com。
“拓元”的定位是把每一份算力变成稳定、高效的Token——同等算力投入下产出更多有效Token，同等大模型部署下实现更快的推理响应，同等显存硬件下超长上下文运行更稳。
闫博文表示，“拓元”的核心逻辑是“一套系统完成AI推理全链路优化”：在任务自适应层面，依托请求画像匹配最优计算链路，算力按需分配，减少资源浪费；在算子库层面，通过硬件专属算子融合编译，充分释放芯片极限算力；在模型与推理框架层面，兼容主流国产芯片与大模型，异构深度调优，提升业务并发量；在异构集群调度层面，破除跨地域、多芯片算力孤岛，统一纳管调度，盘活闲置算力。
目前AI基础设施面临的效率难题主要包括：异构算力难以统一调度、大模型推理缺乏深度优化、长上下文导致显存与成本压力骤增、国产芯片生态适配成本高昂等。针对这些痛点，“拓元”在五个技术方向带来了实质性突破：结果感知驱动的KV Cache压缩（突破静态注意力局限）、全模态推理的Token压缩（基于模态自适应的免训练方案）、长上下文后训练优化（训练数据量远小于Meta方法，效果显著提升）、深度推理优化（基于元奖励的可扩展奖励建模）、以及智能体长程任务记忆机制（确保长程agent任务稳定执行）。
截至目前，“拓元”已兼容10余款国产算力芯片，可适配20余个主流模型，每日Token吞吐量达到千亿级，公司服务客户涵盖头部互联网和头部大模型厂商，以及高端制造、航空航天、生物制药、新能源等行业，应用场景包括编程应用、文生视频、OPC社区（一人社区）、企业智能体等。
“AI时代比拼的不只是算力，而是驾驭算力的能力。”闫博文表示，“拓元”的愿景，是让每一份算力产生更多可能。
是石科技成立于2021年，技术团队源自于清华大学，依托国家级算力中心工程经验，以高性能计算为基础、并行优化技术为内核，率先推出超智融合的计算服务平台。围绕“HPC+AI”基础设施，聚焦“超智融合赋能千行百业、并行优化打破算力边界、软硬协同加速智能发展”，构建了高性能基础软硬件服务的技术服务创新模式，是国内极少数同时积累HPC及AI应用场景商业化案例的公司。
