2025 年 11 月 24 日消息，成立仅三个月的 xLLM 开源社区宣布，将于 12 月 6 日在北京举办主题为 “共建开源 AI Infra 生态” 的线下 Meetup。作为连接底层硬件与上层大模型应用的 “中枢神经”，xLLM 社区此次首秀将全面揭秘下一代大模型推理引擎的技术突破、生态布局及阶段性成果，为国产全栈 AI Infra 生态建设注入新动力。
在 AI 技术架构中，AI Infra 是支撑大模型落地的核心基础设施，而 xLLM 定位为超越单一场景的下一代推理引擎框架，填补了国产开源推理框架在多元化场景支持上的空白。不同于当前行业主流的 vLLM（聚焦大语言模型与多模态场景），xLLM 从设计之初便着眼于更广泛的生成式 AI 场景，核心能力覆盖大语言模型（LLM）、多模态理解与生成、生成式推荐系统、文生图（Text-to-Image）、文生视频（Text-to-Video）等前沿领域，可为复杂场景提供统一、高效、可扩展的推理支持。此前，AI Infra 核心技术长期依赖国外开源框架，xLLM 的开源与生态拓展，将加速国产全栈 AI Infra 自主化进程。
此次线下活动将呈现一场 “技术与生态的双重盛宴”。技术层面，活动将首次系统拆解 xLLM 的创新架构及未来演进规划，同时邀请多位行业专家深度分享核心技术成果：北京航空航天大学教授杨海龙将介绍面向超智融合时代的全栈式性能工程探索，该成果已应用于京东 11.11 大促等核心零售场景，实现业务效率提升 5 倍以上、机器成本降低 90%，成功应对洪峰流量挑战；清华大学副教授、Mooncake 发起人章明星将揭秘 xLLM 集成的 KV Cache 存储解决方案 Mooncake，解读其如何为大规模、低延迟推理任务提供关键存储加速；北京智源人工智能研究院研发经理门春雷则将分享计算单元与算子优化（尤其是编译优化）的前沿经验，探讨如何最大化挖掘硬件潜力。
生态层面，xLLM 社区将全景展示其 “模型 – 硬件” 协同的开放生态。模型层方面，xLLM 推理框架具备强大的兼容性，可灵活对接多种主流大模型，目前已在 GitHub 等平台开源，向全球开发者开放使用；硬件层方面，框架兼顾通用性与适配性，此次活动将重点介绍与国产算力领跑者昇腾在统一内存池化方案上的应用实践，展现其在高性能、低成本推理场景中的潜力。未来，xLLM 社区还将联合清华、北大、中科大、北航等高校及硬件厂商，推动产学研协同创新，助力行业智能化升级。
作为专注于高性能、通用化大模型推理引擎的开源技术社区，xLLM 成立三个月内已汇聚众多顶尖科技公司与研究机构的开发者及专家，核心使命是突破大模型落地在性能、成本、场景多样性上的瓶颈，推动 AI 技术普惠化。此次线下 Meetup 不仅是 xLLM 社区的首次公开亮相，更是下一代大模型推理全景图的绘制起点。活动诚邀关注大模型技术、AI 基础设施、高性能计算及国产化 AI 解决方案的开发者、研究者、企业技术决策者参与，共话开源 AI Infra 生态建设新路径。
