贾扬清再创业：推出 Intent Lab 与 Fleet，要让 AI 团队自主交付生产系统

曾主导 Caffe、PyTorch 与 ONNX 等里程碑级开源项目的贾扬清，于近日通过 X 平台正式宣布其新创业项目 Intent Lab，并同步推出核心产品 Fleet——一支可将「意图」直接转化为生产软件的自主 AI 团队。与此同时，他将 X 账号简介更新为 Intent Lab 创始人兼 CEO，并将英伟达列入过往任职经历，标志着为期一个月来与英伟达的「决裂」传闻彻底落实。

一年前 7 亿美元的「双向奔赴」，理想撞上硬件护城河

贾扬清的二次创业并非毫无征兆。2025 年 6 月底，半导体研究机构 SemiAnalysis 即曝出其在 Lepton AI 被收购仅一年后离开英伟达的消息；几乎同一时间，GPU 云服务商 Hyperbolic 宣布聘请贾扬清担任顾问，业务方向与他在英伟达负责的 DGX Lepton 平台高度重叠，两条线索已为其离职埋下伏笔。

时间回到 2025 年 4 月，英伟达宣布以约 7 亿美元收购贾扬清 2023 年创立的云原生 AI 推理平台 Lepton AI。彼时这被视为双赢：英伟达借此补齐 DGX Cloud 软件调度能力、搭建自有全球算力市场；贾扬清团队则获得英伟达硬件版图，加速跨云算力理念落地。收购完成后，贾扬清出任英伟达系统软件副总裁，直接向黄仁勋汇报。

然而现实很快偏离了预设轨道。更名后的 DGX Lepton 在 2025 年中期基本停止对外运营；英伟达原本承诺的 2026 年开源 Lepton 核心平台计划也被否决——对一家核心商业模式依托 GPU 硬件销售的公司而言，开放核心调度代码意味着主动削弱自身硬件护城河。而这份开源承诺，正是贾扬清同意被收购的核心前提。

联创原班人马，Fleet 瞄准自主软件工程

Intent Lab 的创始团队延续了 Lepton AI 的核心阵容，联创白俊杰（ONNX 联创）与李响（etcd 创始人）再度同行。但产品方向发生了根本性切换：贾扬清不再打造新一代算力云或推理调度平台，而是把目标对准自主 AI 软件工程。

贾扬清在社交平台上阐述了自己的转向思考：过去数十年工程师亲手搭建分布式 AI 系统，一次只能打造一套；而新公司要构建一套可以「批量生成上千套软件」的系统。在他看来，模型写代码已经很快，但「代码可以运行」与「可以放心投入生产并维护多年」之间仍存在较大距离——这层缺失的能力，正是 Fleet 要补上的环节。

与 Cursor、Claude Code、Codex 等面向开发者的代码辅助工具不同，Fleet 追求的是产出可长期稳定运行的生产级底层系统，去填补「可生产」这一空白。

三份早期作业：推理引擎、数据库与文件系统

Fleet 已经交出三份阶段性成果，覆盖推理引擎、数据库引擎与文件系统三个方向：

• 最快的 GLM 5.2 推理引擎：Fleet 重新设计 TRT-LLM 推理引擎，在两台 Grace Blackwell 节点上，将 GLM 5.2 输出速度从 102 tokens/s 提升至 647 tokens/s，性能提升约 6.3 倍。
• 一句话生成的数据库引擎：Fleet 从一行 prompt 出发，自主承担架构设计、编码、测试、审查、QA 等全部角色，最终通过全部 600 万个 SQLite 兼容性测试。
• 带形式化验证的文件系统：针对一个由 agent 而非人类使用基础设施的世界，Fleet 通过形式化验证识别并修复了一个瞬态损坏状态，捕获到 coding agent 写出的 bug。

三项成果看似独立，但都指向同一目标：验证 Fleet 作为端到端系统的整体能力，让 AI 像一支完整的软件工程团队一样对最终系统负责，而非仅承担编程这一单一环节。

从「管算力」到「造系统」的延续

从 Caffe 到 PyTorch、ONNX，再到阿里云、Lepton AI 与如今的 Intent Lab，贾扬清的创业主线一以贯之——降低算力与基础设施的使用门槛。贾扬清认为，若 Fleet 能够稳定生成并运营生产级系统，未来企业与个人可直接描述流程与限制条件，由 AI 生成一套专门适配需求的软件，计算机工程的经济模式将被改写。

目前 Intent Lab 已启动与外部的合作计划，重点服务那些「工程量过大、长期排在待办清单中却无人力推进」的系统。这位「AI 框架领域最厉害的华人科学家」，正从基础设施调度者，转向基础设施的制造者。