上证报中国证券网讯（记者夏子航）近日，行云科技举行首席科学家聘任仪式，公司向南方科技大学研究员、AlayaDB.AI创始人唐博颁发聘书，后者正式就任行云科技首席科学家，全权负责公司AI算力业务技术规划、核心技术落地、算力性能优化及研发团队技术管理工作。
公开资料显示，唐博为香港理工大学博士，长期研究大模型推理系统、人工智能底层系统软件，自2017年起任职南方科技大学计算机系，担任研究员、博士生导师。
产业端，唐博2025年创办AlayaDB.AI，主攻超长上下文大模型推理方案。团队研发的Attention与KV Cache一体化卸载架构，针对性解决大模型推理延迟高、算力损耗大、长文本输出失真等行业共性难题，相关技术可支撑AI Agent大规模商业化落地。
聘任仪式上，行云科技同步对外推出AlayaJet推理引擎。据介绍，以往，企业单独采购GPU硬件部署大模型，硬件资源与模型推理相互割裂，算力利用率偏低，单位Token使用成本居高不下。AlayaJet依靠底层系统优化，无需更新硬件即可压缩推理成本，成为行云科技推进 MaaS业务转型的核心技术底座。
依托该引擎，行云科技推出行云Token云（TaaS）服务，完成业务模式迭代：对外交付产品从GPU算力实例转为标准化模型API，收费模式由按硬件使用时长计费，调整为依据Token数量与业务实际效果结算。公司业务定位也从算力硬件服务商，转向标准化AI智能服务交付平台。
行云科技在AI算力全产业链布局动作频频，业务覆盖硬件配套、算力调度、MaaS平台搭建等，近期陆续拿下数亿元服务器、存储设备采购订单，算力基础设施储备充足。
当前AI算力上游硬件供给逐步充足，硬件采购成本红利持续收窄，行业竞争重心转移至算力调度、推理优化等软件系统能力。对于中游算力运营企业而言，底层系统架构技术，直接决定单位智能产出成本与服务稳定性。行业人士认为，唐博及其技术团队的加入，有助于行云科技形成硬件算力规模、底层推理效率双向协同的发展路径，与仅提供硬件租赁的同行形成差异化竞争优势，同时契合AI基础设施行业从“搭建硬件”到“高效运营算力” 的整体发展趋势。
