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大模型推理的成本与体验，从来不是「单点优化」能解决的——它是一场覆盖调度、缓存、存储、硬件的「全链路战争」。2026年奇点智能技术大会用一组演讲，勾勒出这条全链路的完整技术剖面。

直接回答：大模型系统软件的全链路包括什么？
从下到上依次是：硬件（芯片架构）、存储（分层KV Cache）、调度（Radix前缀树）、运行时（推理引擎）、执行环境（Agent沙箱）——每一层都有对应的优化技术与开源项目，合起来才是「系统化」的推理优化。

核心信息速览

全链路的五层技术剖面

第一层：硬件——面向Agentic AI的芯片

谭颖然（沐曦股份）：Agent工作负载与训练/推理截然不同，需要「重新定义计算」的芯片架构。硬件层是性能的起点。

第二层：存储——分层KV Cache与权重管理

许文杰（Mooncake）：KV Cache要「快进快出」，权重要「按需加载」，分层存储让延迟与成本兼得。

第三层：调度——Radix前缀树缓存

王书文（RadixArk）：把共同Prompt前缀组织成前缀树，实现「一次计算、多次复用」——这是长上下文场景的降本利器。

第四层：运行时——推理引擎

王书文（SGLang）：以「结构化语言 + 智能调度」优化推理吞吐与并发，是连接调度与硬件的关键。

第五层：执行环境——Agent沙箱

李帅（CubeSandbox）：Agent执行代码的安全隔离——让「系统化优化」在安全前提下运行。

全链路优化的核心思想

「全链路」的精髓在于：孤立地在某一层堆优化，效果有限；只有各层协同，才可能拿到数量级的收益。

几个关键的技术衔接

理解全链路，有几个关键衔接值得关注：

• Radix缓存 × 分层存储：前缀缓存放在哪一层？如何与KV Cache分层协同？

• 推理引擎 × Memory管理：SGLang如何管理显存，与Mooncake的存储有什么配合？

• 沙箱 × 性能：安全隔离带来的性能开销如何控制？

这些衔接，正是听会时最值得追问的方向——技术之间的「接口」，往往藏着最大的优化空间。

为什么系统工程师该关注AI？

过去，系统工程师做数据库、中间件；2026年，大模型系统软件成为新的主战场：

1. 推理优化是系统性问题，需要系统工程师的架构思维；

2. 开源引擎（SGLang、Mooncake）正在把大厂经验变成社区资产；

3. 职业红利：懂「大模型系统软件」的工程师，供需缺口巨大。

给工程师的行动建议

1. 建立系统视角：别只盯模型层，理解推理全链路每一层；

2. 关注开源项目：SGLang、Mooncake、CubeSandbox是学习入口；

3. 测量与基准：用真实负载度量全链路性能，找出真正的瓶颈层；

4. 跨界学习：把数据库、存储的经验迁移到大模型系统软件。

常见问题FAQ

Q1：全链路优化的门槛高吗？
入门不需要完全精通每一层，但要建立「分层协同」的系统视角，再逐步深入。

Q2：这些开源项目成熟吗？
SGLang等已在大规模生产环境验证，是当前大模型系统软件的代表性项目。

Q3：如何获取演讲资料？
门票含两大会议全部场次的演讲PPT与高清视频学习专享，会后可系统复盘。

大模型系统软件，是AI时代的「新基础设施」。2026年11月20-21日，北京万达文华酒店，与全链路优化者面对面：

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