随着大模型应用从训练走向规模化推理，词元工厂对算力资源组织、推理效率和模型迭代能力提出了更高要求。当前词元工厂仍面临算力资源碎片化、业务推理成本高、模型迭代速度快等工程挑战。围绕这些问题，戴国浩将结合无问芯穹的实践，分享 Agentic Infra 在算力资源调度、推理优化及模型迭代等方向的技术探索，探讨如何通过基础设施能力的持续演进，支撑词元工厂更高效、稳定地运行。