一句话让 AI 造出快 6.3 倍的推理引擎,贾扬清离职英伟达官宣二度创业:AI Infra 正从“管算力”走向“造系统”
英伟达英伟达(US:NVDA) 36氪·2026-07-29 12:24

公司动向:贾扬清创立Intent Lab及其核心产品Fleet - 贾扬清联合多位开源领域资深人士正式创立新公司Intent Lab(意图实验室)[1] - 公司核心产品为Fleet系统,被定义为“全球第一个把意图变成生产级软件的自主团队”,即由一组智能体端到端完成从理解高层意图到设计、编码、验证及后续演进的全流程[2][7][8] - 公司首批展示三项成果:1) GLM-5.2推理引擎,在Grace Blackwell节点上将输出速度从102 tokens/s提升至647 tokens/s,性能提升6.3倍[1][12];2) 数据库引擎,通过600万条SQLite兼容性测试[1][13];3) 带形式化验证的分布式文件系统AgentFS,能发现并修复普通coding agent生成代码中的数据损坏bug[1][14][15] 技术定位:从代码生成到自主系统工程 - Fleet的技术定位并非简单的代码生成或补全工具,而是旨在复刻一支完整工程团队协作流程的自主智能体团队[7][8] - 其能力体现在处理硬核系统优化与复杂系统正确性上,例如在高度优化的TensorRT-LLM基础上继续榨取性能,以及构建能通过数百万条兼容性测试的数据库和文件系统[9][13] - 工作模式类似自动化系统工程循环:从瓶颈分析开始,提出方案、实现、验证,并持续迭代,而非依赖预设规则[12] 行业演变:AI基础设施价值重估与竞争转向 - AI基础设施领域的核心命题正在变化,从降低开发者使用和管理GPU集群的门槛,转向让AI直接构建具备交付能力的基础软件[4][6] - 以Cursor、Claude Code为代表的Agentic Coding工具正在重塑开发逻辑,传统Infra通过产品化封装复杂性的价值正被AI生成代码的方式绕过,导致仅停留在“让工程更省事”的工具层平台面临挑战[5][6] - 行业竞争正从“帮人管理基础设施”转向“让AI成为基础设施的建造者”,稀缺性价值在于让AI具备理解模糊意图、拆解架构设计、持续验证并发现深层bug的系统能力[6][16][17]

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