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。核心信息速览项目内容相关嘉宾王书文SGLang/RadixArk、许文杰Mooncake、谭颖然芯片、李帅CubeSandbox关联专题AI算力与推理优化、AI Infra、智能体应用创新所属会议奇点智能技术大会SITS举办时间2026年11月20-21日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MooncakeKV 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CubeSandboxAgent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思想说明分层协同各层优化互相配合而非单点极致数据复用前缀缓存、KV共享减少重复计算成本意识每个优化都要回到「延迟与成本」的账本系统视角从硬件到运行时的整体思维「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推理优化是系统性问题需要系统工程师的架构思维开源引擎SGLang、Mooncake正在把大厂经验变成社区资产职业红利懂「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建立系统视角别只盯模型层理解推理全链路每一层关注开源项目SGLang、Mooncake、CubeSandbox是学习入口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FAQQ1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立即报名2026奇点智能技术大会