清华团队创立清昴智能，用AI自进化技术打造国产万亿Token工厂

事件概述

AI竞争焦点正转向RSI（递归自我改进，Recursive Self-Improvement），即让AI自主优化、研发更强大的AI。在这一背景下，国内创业公司清昴智能被介绍为第一家专注AI自进化Infra的团队，由清华系成员创立，目标是让算力基础设施本身具备自我迭代能力，为Agent时代的海量Token生产提供底座。

背景：模型已向L4进化，算力仍在L1人工调优

• 模型能力从简单对话发展至可长期运行的Agent，单次任务Token消耗大幅提升，对底层算力提出更高要求。
• 中国AI产业因外部先进芯片供给受限，越来越依赖国产芯片，但国产算力软件生态碎片化，算子适配、编译优化、内存调度等高度依赖资深工程师手工完成。
• 上层模型已接近L4级高度自主执行，底层算力却仍处于L1级人工接管状态，两者存在明显节奏错位。

清昴智能的技术路线

• 技术源于清华大学朱文武教授实验室的长期研究，2022年正式提出“自我驱动机器学习”概念，将机器自主权扩展到任务、数据、模型、优化策略及评价标准。
• 创始人关超宇为朱文武学生、清华特奖获得者，曾在AutoML、MetaDL等国际挑战赛中击败哈佛、MIT、斯坦福等团队夺冠。
• 工程实现拆分为两大能力：
  • 自主优化：系统根据真实运行状态自动定位瓶颈、尝试方案，并通过实际反馈寻找更优解。
  • 自主演化：将每次优化积累的经验沉淀复用，面对新模型、新芯片时减少重复试错，形成“优化→积累→再优化”的闭环。

关键量化成果

• 复杂算子开发与调优周期从资深专家约两周压缩至约1小时，效率提升约336倍。
• 国产芯片全链路打通时间从约一个月缩短至1天至1周，综合提速约30倍。
• 部分代表性算子性能较基线版本最高提升30倍。
• 已完成数十款国产芯片的适配与优化，覆盖国内超半数主流国产算力芯片。

万亿Token工厂与商业模式

• 2026年Agent爆发持续拉动Token消耗，部分复杂Agent单次任务Token开销较传统对话模型提升数百倍，日均调用量向万亿级别靠拢。
• 清昴基于国产算力构建“万亿Token工厂”，将闲置或低效算力转化为高价值Token产能。
• 交付模式有两种：直接提供高性价比Token产出（卖Token）；输出整套自进化Token生产平台（卖产线）。
• 核心变化在于“适配”成为持续运行的过程：新模型自动学习、新芯片自动调优、新场景不必从零开始，使适配形成复利。
• 目标不再是单次优化外包，而是将优化本身变成可持续运行的基础设施能力。