无问芯穹融资 7 亿元以弥合 AI 算力鸿沟

中国 AI 基础设施供应商无问芯穹（Infinigence AI）宣布完成超过 7 亿元人民币（约 9650 万美元）的新一轮融资，旨在解决 AI 行业关键的芯片与模型兼容性问题，挑战英伟达等硬件制造商的软件主导地位。该公司目前的总融资额已接近 22 亿人民币，估值显著提升，其提供的中间件层允许 AI 模型在广泛的硬件上高效运行，这在计算需求飙升的当下至关重要。

“我们扮演着计算‘电网’的角色，为模型开发人员屏蔽了复杂且碎片化的硬件层，”联合创始人兼首席执行官汪玉此前曾表示，并以此阐述了公司的使命。本轮融资由杭州高新金投和惠远资本领投。

根据公司数据，无问芯穹的 Agentic MaaS 平台已证明能够将系统吞吐量提高两到三倍，同时将延迟降低 50%。该平台与原始模型的准确度对齐保持在 99.9% 以上，且自去年年底以来，其每日 Token 消耗量增长了 20 倍以上，接入了截至 3 月份中国每天超过 140 万亿个 Token 的市场需求。

这笔投资凸显了从按 GPU 租用时间计费向以效率为核心的“Token 经济”的重大转变。通过优化处理，无问芯穹可以在相同硬件上产出更多有效的 Token，这一价值主张吸引了国有资本和秦淮数据等战略合作伙伴。这直接挑战了英伟达 CUDA 生态系统的“围墙花园”模式，即该模式将用户锁定在其硬件中。

“M x N” 难题

无问芯穹解决的核心问题是“M x N”困境：数十种大模型架构 (M) 必须适配到众多不兼容的 AI 芯片生态系统 (N) 中。这一迁移过程为模型开发人员带来了巨大的时间和研发成本，而无问芯穹的中间件旨在通过创建一个通用转换层来消除这一摩擦点。

投资者名单揭示了深思熟虑的产业策略。由杭州高新金投这一政府背景基金领投，显示了政府意图最大化其在公共计算基础设施领域巨额投资的效率。通过资助一个“软”基础设施层，政府能够更好地利用各种国产及进口芯片，防止供应商锁定，并提高国家 AI 计划的资本回报率。

拥挤的赛道

尽管增长迅速，无问芯穹仍面临重大障碍。英伟达等硬件巨头正在不断加强其集成软硬件栈，使得第三方中间件证明其价值变得更加困难。为了取得成功，无问芯穹必须在深层编译器和算子优化方面展示出不可或缺的性能增益。此外，随着 AI 工作负载从云端转移到汽车和机器人等边缘设备，该公司需要证明其架构能够有效管理受电力限制的去中心化计算网络。

本文仅供参考，不构成投资建议。