兩位95后清華博士的創業故事，正在為計算技術領域注入新的活力。田洋與熊巍，這對曾在華為2012實驗室共事的科研伙伴，如今以聯合創始人的身份攜手創立了寅譜計算。他們的目標直指一個看似矛盾的命題：如何讓超級計算機的優化技術，在桌面級設備上實現突破性應用？

“傳統高性能計算與大眾需求的鴻溝，恰恰是我們創新的起點。”熊巍在接受采訪時坦言。這位剛完成博士論文答辯的CTO，與CEO田洋有著驚人相似的職業軌跡：兩人均提前完成清華博士學業，放棄高校教職與穩定科研路徑，轉而投身充滿不確定性的創業浪潮。這種經歷的共鳴，促使他們在AI時代算力分配失衡的現實中，找到了技術落地的突破口。

當前計算市場正面臨多重困境：教育機構部署AI系統需投入數十萬元建設專用機房；中小企業嘗試AI應用時，既擔心數據泄露又難以承擔高昂硬件成本；個人開發者受限于設備性能，無法在本地運行千億參數模型。這些痛點在2025年大模型爆發期愈發凸顯，市場上涌現的所謂“AI一體機”仍沿用傳統服務器架構，動輒十萬元的售價與復雜的運維要求，將大多數潛在用戶拒之門外。

寅譜計算的核心突破在于KLEENE主板智控系統。這套源自高性能計算領域的技術方案，通過實時建模與動態優化，解決了芯片制程提升帶來的系統性難題。“當晶體管尺寸逼近物理極限，同一批次芯片的性能差異可達30%以上。”熊巍解釋道，“傳統靜態調度策略會迫使整個系統向最弱芯片妥協，而我們通過智能協同機制，讓每個組件都能在安全邊界內發揮最大效能。”

這種系統級優化思維在首款產品Hilbert上得到充分驗證。這款邊長199毫米的立方體主機，搭載AMD Ryzen AI Max+ 395處理器與Radeon 8060S核顯，在CineBench R23、3DMark-CPU等基準測試中取得優異成績。更關鍵的是，其128GB統一內存架構可分配96GB顯存，支持本地部署1200億參數大模型，推理速度達到42tokens/s。“我們測試過連續72小時運行文生圖模型，性能波動控制在2%以內。”研發團隊透露。

該技術的普適性設計打破設備形態限制。KLEENE系統采用模塊化架構，可適配筆記本、手機、車載計算單元等多樣終端，且無需修改現有處理器與操作系統。“這就像給硬件裝上了智能大腦。”熊巍比喻道，“無論是處理4K視頻渲染還是運行AI代理，系統都能根據任務類型自動調配資源，就像交響樂團指揮協調不同樂器組。”

在商業模式上，寅譜計算采取雙軌策略：一方面通過Hilbert系列終端產品直接服務教育、創意、中小企業等市場；另一方面將KLEENE系統作為技術解決方案，向芯片廠商與設備制造商輸出優化能力。這種布局已初見成效，據悉已有三家主板廠商與其達成合作意向，共同開發下一代智能計算平臺。

這個平均年齡28歲的創業團隊，展現出超越年齡的務實風格。“我們每周三舉行技術復盤會，周五進行商業案例推演。”熊巍展示著會議紀要，“就像KLEENE系統需要平衡性能與功耗，團隊管理也要在技術理想與商業現實間找到支點。”這種思維模式體現在產品細節中：Hilbert主機預留了擴展接口，既可連接外置顯卡提升圖形性能，也能通過局域網組建計算集群，滿足不同場景需求。

隨著第二代產品研發進入尾聲，寅譜計算正籌備建立開放技術聯盟。“計算生態的繁榮需要更多參與者。”熊巍指著白板上的架構圖，“我們計劃在2026年推出融合工作站、AI搜索、游戲主機功能的復合型設備，同時將KLEENE系統開源部分模塊，吸引開發者共建生態。”這種開放姿態，或許正是這個年輕團隊在激烈市場競爭中的破局之道。