做難而正確的AI Infra創新——專訪國產大模型推理引擎xLLM社區負責人劉童璇
在DeepSeek等國產大模型加速普及的今天，AI基礎設施（AI Infra）如同數字時代的“水電煤”。然而，長期以來，這一領域的核心技術被vLLM、TensorRT-LLM等海外框架牢牢占據。隨著一支年輕團隊打造的xLLM在今年8月底出世，這一局面正悄然改變。
12月6日，成立僅三個月的xLLM社區將在北京舉辦主題為“共建開源AI Infra生態”的線下Meetup。作為AI Infra技術架構中的“中樞神經”，xLLM如同操作系統般連接底層國產芯片與上層大模型應用，將算力高效轉化為模型智能。項目負責人劉童璇首次接受采訪，揭秘這一國產引擎背后的創新故事。
初衷：中國技術人的技術“破冰”之旅
回溯項目誕生之初的抉擇時刻，劉童璇的目光依然堅定如炬。“當時，我們站在技術路口的‘懸崖邊’，面前是兩條截然不同的道路。”他回憶道。一條是沿著vLLM、Sglang等開源框架的既定軌道前行；另一條，則是挺進“無人區”，為國產芯片打造一個專屬的“動力引擎”。
“打造一款對標國際頂尖水平的推理引擎，最大的挑戰在于技術路徑的選擇，”劉童璇坦言，“是繼續在開源框架上做局部優化，還是徹底從頭構建？”最終，團隊選擇了一條“難而正確”的道路。與vllm、sglang等方案主要專注于大模型和多模態模型不同，xLLM不僅同樣支持這兩大核心領域，還將其能力拓展至生成式推薦、文生圖、文生視頻等AIGC場景。與此同時，xLLM的一個優勢在于對多種國產芯片的全面兼容與深度性能優化——在昇騰等國產硬件上的性能表現，顯著優于vllm-ascend等開源適配方案。此外，與vllm、sglang需依賴Dynamo等外部框架來提供大模型服務能力不同，xLLM還進一步開源了大模型服務端的關鍵組件，如全局請求調度、動態PD分離等，從而實現了從推理引擎到上層推理服務的更完整技術棧閉環。
更令人興喜的是，最終扛起這一重任的，是一支平均年齡不到30歲的年輕團隊。這群“95后”工程師憑著初生牛犢的銳氣直面挑戰。“一群平均工作年限僅兩三年的年輕人，就靠著一股不服輸的沖勁，硬是把核心引擎搭建了出來。”言談之間，劉童璇的自豪之情溢于言表。
破繭：三箭齊發構建生態護城河
經過近一年的潛心研發，成果于8月底在GitHub正式亮相。出乎團隊預料，xLLM開源后迅速引發社區熱烈反響。“遠超預期！我們本打算長期打磨，但大模型熱潮讓xLLM獲得了前所未有的關注。”劉童璇坦言驚喜之余更感責任重大，“它還不夠完美，架構設計、易用性都有很大的提升空間。”
當杭州的計算中心率先部署xLLM，在AI基礎設施這片關鍵的戰場，xLLM如同一面獵獵作響的旗幟，插在了《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》的政策高地上。這份2025年發布的11號文件明確提出“加快研究更加高效的模型訓練和推理方法”，而xLLM正是對這一國家戰略最生動的技術響應。
最令團隊振奮的，是xLLM技術落地所展現出的深度與廣度。“我們在一次技術沙龍上得知，已有用戶將xLLM部署到遠在新疆的電站，運行在國產化一體機中，”劉童璇感慨，“當技術真正走進田間地頭，服務國計民生，那種價值感無可替代。”
面向未來一年，xLLM已規劃清晰路線圖。劉童璇提到三個點，場景縱深：重點突破文生視頻、生成式推薦系統等復雜生成式場景；模型聯盟：深化與國產大模型廠商合作，建立快速響應機制，緊跟模型演進前沿；芯片協同：與國內芯片企業深度聯動，針對國產硬件特性進行極致優化。最終是逐步將xLLM鍛造為數據中心級別的“智能操作系統”，以“AI for System”為理念，構建驅動未來的智能化超級大腦。
“從填補生態空白，到支撐新疆電站運行，xLLM正將‘卡脖子’清單轉化為技術攻堅的‘加速器’。”劉童璇總結道。這支年輕團隊承載的不僅是技術參數層面的突破，更象征著中國年輕工程師從技術追隨者向標準制定者的身份蛻變。當xLLM的代碼在GitHub上流淌，當新疆電站的控制系統因它而更高效運轉，這支團隊用鍵盤敲出的每個字符，都在為”人工智能+”的國家戰略注入鮮活注腳。
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