AI Agent Infra System

由 AetherStation 一体化部署到边端

01/ HARDWARE & INFRA

AetherStation

SOFTWARE

Tamer动态任务理解、运行时编排、执行状态机

EDGE AI AGENT INFRA

AttuneAgent 能力调谐与边缘部署中心

AetherInfer Engine量化 / 投机解码 / KV Cache Management

HARDWARE

ChipsNVIDIA / 昇腾 / 摩尔 / Intel 等异构算力

核心配置: NV GPU + 以太推理引擎 Qwen3.6-27B：单发120tok/s，16并发630tok/s 35B MoE · 20并发（50人以下）
典型场景: 代码 Agent · 数据分析企业工作流 · 企业助手

02 / ENTERPRISE WORKFLOWS

不改变基座模型权重，Attune 在 15 项工作流任务上达到 Teacher 水平，其中 13 项获得 held-out 满分。

15项行业任务，13项满分

工作流任务通过率（%）

03 / INFERENCE PERFORMANCE

AetherInfer 面向高吞吐、低延迟与多并发 Agent 工作负载，通过硬件与自研推理栈协同优化，提高单位硬件投入的实际交付效率。

优势硬件与自研推理栈协同优化，而不是单纯堆叠 GPU

04 / THEORETICAL EFFECT

100名活跃员工 · 年度约200万次工作流 · 工作流均达到Attune验证的同等任务效果

1.0XAetherStation 基准

企业任务部署方案的单任务成本、运维复杂度与初次投入对比
部署方案	完成单任务成本	运维复杂度与成本	初次投入成本
8×A100 · Qwen 27B	30–40×	中	90万-120万
8×H100 · Qwen 27B	11.9×	高	220万-300万
GLM-5.2 · 官方API	11.7×	低	API调用付费
12×B300 · NVIDIA官方优化 · GLM-5.2	10.3×	高	千万级
6×AetherStation · Qwen 27B	1.0×	低	18万

测算说明：以上为特定任务量、模型、并发、硬件与服务价格假设下的理论比较，用于展示成本结构，实际结果会随部署条件变化。