三言兩語說透設計模式的藝術-簡單工廠模式
一、寫在前面工廠模式是最常見的一種創建型設計模式，通常說的工廠模式指的是工廠方法模式，是使用頻率最高的工廠模式。簡單工廠模式又稱為靜態工廠方法模式，不屬于GoF 23種設計
在2025世界人工智能大會（WAIC 2025）期間，由清華大學背景團隊創立的AI基礎設施企業無問芯穹，正式發布了覆蓋全規模算力的AI效能提升方案，并同步推出無穹AI云、無界智算平臺、無垠終端智能三大核心產品。該方案通過軟硬件協同設計，構建起從單卡到十萬卡級算力的全場景支持體系，實現跨地域智算網絡、大型集群與終端設備的統一資源調度。
針對不同算力規模的應用場景，無問芯穹設計了差異化解決方案：無穹AI云聚焦萬卡至十萬卡級超大規模算力網絡，無界智算平臺服務百卡至千卡級智算集群，無垠終端智能則面向單卡至十卡級消費級設備。該體系通過統一適配多種異構芯片，提供從模型訓練優化到應用部署的全流程支持，有效解決國內算力生態碎片化問題。
在產品落地層面，無問芯穹與智譜華章達成深度合作。7月29日凌晨，無穹AI云平臺率先上線GLM-4.5（3550億參數）及GLM-4.5-air（1060億參數）兩款開源大模型。這兩款性能達全球第三的模型，與近期全球走紅的DeepSeek、Kimi K2等開源項目形成技術共振，共同推動AI基礎設施與模型研發的協同進化。
公司聯合創始人兼CEO夏立雪指出，當前國內算力市場存在顯著生態割裂問題。不同廠商的芯片在架構設計、接口協議等方面差異巨大，導致開發者需要投入大量資源適配硬件，嚴重制約AI技術落地效率。無問芯穹通過構建"算力通用語言"，實現跨品牌芯片的無縫協同，使算力資源像商品一樣自由流通。
在技術融合路徑上，夏立雪強調模型研發與芯片設計的雙向驅動關系。他以海外生態為例指出，英偉達與OpenAI的閉環合作創造了技術迭代優勢。國內需要建立類似的生態閉環，通過打通需求信息與資源供給，指導芯片廠商優化內存容量、訪存速度等關鍵指標，而非單純追求制程工藝的突破。
成立于2023年5月的無問芯穹，已快速成長為AI基礎設施領域的領軍企業。其打造的"M×N"中間層解決方案，通過AI云平臺與算力優化服務，為智算中心、模型廠商及行業客戶提供全鏈條支持。2024年完成的近5億元A輪融資，創下國內該領域單筆融資紀錄，使公司累計融資超10億元。
在國產化適配方面，無問芯穹取得突破性進展。通過對十余種國產AI芯片的深度優化，實現開源模型無縫遷移，使國產芯片性能提升50%-200%。其多源異構調度技術可統一管理不同品牌芯片，綜合性價比超越國際主流產品。在上海模速空間的實踐中，日均Tokens調用量突破100億次，支撐超過100個創新應用，單應用月活躍用戶達數千萬。
產品創新層面，無問芯穹推出多項行業首創技術。無界智算平臺通過智能調度，成功在2000張華為昇騰910B芯片上實現千億參數模型部署。其跨地域分布式強化學習服務，可將分散算力資源整合為中等規模集群，支持單張消費級顯卡接入訓練。目前，已與三大運營商及20余家算力中心啟動聯合運營生態計劃。
在端側計算領域，無問芯穹與聯想、新華三等企業合作推出創新產品。與上海創智院聯合開發的端側本征模型，將本地模型參數規模從70億提升至300億；與蘇州異格技術合作的FPGA推理一體機，單機可驅動百億參數模型，能效提升一倍的同時降低推理成本。這些突破使中小企業也能訓練專屬領域模型。
針對H20芯片恢復供應的市場變化，夏立雪認為長期影響有限。他指出國內產業已適應封禁與解禁的周期性波動，當前更關注推理場景的國產化替代。通過平臺遷移服務，幫助客戶將訓練任務逐步轉向國產芯片，目前已在多款國產卡上實現商業價值閉環。
清華大學電子工程系主任汪玉教授從產業生態角度指出，打通算力、數據、模型、應用的全鏈條，需要兼具技術深度與商業視野的復合型人才。這類人才既能理解垂直領域技術細節，又掌握跨領域資源整合能力，是推動AI技術落地的關鍵力量。教育、科研與產業界需共同培養此類戰略型人才。
夏立雪總結道，無問芯穹將持續通過場景擴展、資源優化與效率提升的三維共振，實現"智無邊際、算無虛發"的愿景。公司致力于讓每個計算節點都能釋放智能潛力，推動AI技術從實驗室走向千行百業。
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