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法国AI基础设施初创公司Kog近期发布技术研究成果，直指行业普遍存在的“GPU不适配智能体工作流”认知为误区，其自研的调度层优化方案可将现有GPU的智能体场景推理效率提升最高2.8倍，目前该公司已获得1200万欧元天使轮融资，相关方案将于2026年第四季度开放首批企业测试资格。
过去两年，随着多模态大模型能力边界不断拓展，AI智能体已经从概念验证阶段进入规模化落地期，但算力适配的痛点也随之暴露：大量开发者反馈，面向预训练场景设计的高端GPU，在多步骤、多分支的智能体工作流中利用率不足30%，算力浪费严重，不少企业甚至为了部署智能体不得不斥资采购专用推理芯片。
据行业调研机构数据，2026年上半年全球AI智能体市场规模同比增长217%，企业级智能体部署量突破120万，对应的推理算力需求同比提升340%，供需缺口扩大至47%。长期以来，行业普遍形成了“GPU并行架构适配预训练、专用芯片适配推理”的认知，这一判断也推动了专用推理芯片赛道的融资热，仅2026年上半年就有17家推理芯片初创公司获得累计超过40亿美元融资。
Kog核心团队来自原Meta AI基础设施部门，其推出的推理调度框架跳出了“换硬件解决算力问题”的惯性思路，从软件调度层入手优化。针对智能体工作流多分支、多轮调用的特性，该框架通过前置分支预判、多任务动态打包调度的机制，可将GPU在智能体场景下的平均算力利用率从28%提升至79%，推理延迟最高降低62%。
值得注意的是，该方案不需要对现有GPU硬件做任何修改，也不需要企业调整现有大模型部署架构，仅需接入轻量SDK即可完成适配，接入成本不足专用推理芯片替换方案的1/10。
Kog创始人兼CEO卢卡斯·迪普伊透露，目前全球存量GPU市场规模超过2万亿美元，如果能将存量GPU的推理效率平均提升2倍，相当于新增上千万张高端GPU的算力供给，可直接将企业级智能体的部署成本降低40%以上。
目前Kog已经和3家欧洲头部银行、2家大型电商平台达成封闭测试合作，预计2027年第一季度正式推出商用版本，后续还将适配边缘端GPU的推理优化，覆盖消费级智能体应用场景。
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