AlayaDB.AI与行云科技达成战略合作，用Token效率加速MaaS基建
大模型产业正从以算力规模为核心的扩张阶段，转向以效率和服务为核心的高质量发展期。AlayaDB.AI作为全球超长上下文推理解决方案的领先团队，近日与算力基础设施服务商行云科技达成深度战略合作。通过此次合作，AlayaDB.AI将其推理系统能力与大规模算力资源相结合，进一步完善端到端技术栈，向高附加值的MaaS（模型即服务）基础设施服务商迈进，展现出清晰的技术落地路径和长期商业价值。
一、“算力基建 × Token效率”：协同推动商业落地
2026年6月24日，在“行云之智：重构AI时代生产力”行业峰会上，AlayaDB.AI正式宣布与行云科技展开深度战略合作。这一合作使得AlayaDB.AI在软硬件协同体系中补上了关键的算力基建板块，增强了其整体方案的完整性和竞争力。
峰会上，行云科技首席科学家、南方科技大学研究员、AlayaDB.AI创始人唐博指出，大模型行业的竞争逻辑正在发生迁移：从早期聚焦“万卡集群”的硬件比拼，逐步转向以“Token效率”为核心的效率竞争，最终考验的将是持续稳定的“服务体验”。在这一趋势下，AlayaDB.AI提出核心商业逻辑：AI生产力 = 算力基建 × Token效率
唐博认为，市场上主要有两类玩家：一类是手握资源但缺乏底层优化能力的“纯算力公司”，另一类是拥有算法但缺乏稳定算力支撑的“纯模型公司”。AlayaDB.AI所坚持的MaaS范式，正是将推理系统与算力基础设施深度融合，交付端到端的智能服务。
同时，这意味着AlayaDB.AI正从技术供给方向高价值服务方转变。算力是基础势能，Token效率是转化动能，两者的结合有助于显著降低客户的综合成本，并提升公司自身的利润空间和客户粘性。
二、 AlayaJet 1.0发布：长上下文推理性能提升，降低客户部署成本
技术壁垒是评估AI基础设施企业长期价值的核心维度。AlayaDB.AI创始团队在人工智能系统方向深耕超过十年，累计发表80余篇CCF-A类顶级论文，三度获得国际赛事冠军，并三次荣获华为火花奖。依托这一技术积淀，团队于峰会现场正式发布了超长上下文推理解决方案——AlayaJet 1.0，其核心优势体现在：
Ø 高并发：相同GPU、相同上下文长度下，并发处理能力大幅提升。
Ø 超长上下文：相同并发条件下，可支持的推理上下文长度显著扩展。
在英伟达B300硬件平台、MiniMax-M3 428B参数大模型（8并发）的严苛测试中，AlayaJet 1.0相较开源标杆vLLM呈现出明显的性能领先：
这一代差级表现的背后，是AlayaDB.AI完全自主研发的两项核心机制：
Ø 业界首创的O(1) GPU显存开销推理预填充技术（Pipe-Prefill），从根本上缓解了长上下文对显存容量的约束，更充分地释放硬件潜力。
Ø CPU-GPU协同的解码性能加速技术（Co-Decode），显著提升单卡Token生成速度与并发上限。
上述技术共同构筑了短期内开源社区和大厂难以复制的竞争壁垒。对实际应用而言，在处理海量长文本和复杂Agent记忆等场景时，采用AlayaJet 1.0可为客户节省近一半的推理算力成本。这种刚性的降本能力，正为其商业规模化落地提供直接且有力的支撑。
三、深化产业布局：推动AI推理服务化与行业标准
此次合作不仅局限于业务协同，更延伸至人才与组织层面的深度融合。峰会现场，行云集团创始人、董事长王维向唐博颁发聘书，唐博将兼任行云科技首席科学家。这一安排有助于将上层推理系统与底层算力基础设施进行更紧密的长期协同，为AlayaDB.AI的全栈能力提供更强的制度保障。
展望未来，AlayaDB.AI的目标不止于技术输出，而是致力于成为AI推理时代重要的基础设施构建者。公司希望携手行云科技，推动低成本、高效率的Token服务像水电一样流向各行各业，让下游用户无需关注底层算力与模型细节，只需聚焦业务智能。同时，双方计划联合推动涵盖模型接入、Token计费和服务等级（SLA）在内的标准化规范，降低行业对接成本。
凭借领先的推理系统技术、完整的基础设施卡位以及推动行业标准的能力，AlayaDB.AI在MaaS赛道中具备了明确的中长期成长逻辑。对关注AI基础设施商业化进程的投资者来说，AlayaDB.AI所展现的技术壁垒与效率优势，提供了一种兼具确定性和成长空间的价值坐标。
