成立僅4個月！北京AI Infra創企完成千萬級天使輪融資
作者 | 楊京麗 編輯 | 李水青 8月27日報道，昨日，北京AI基礎設施創企博倫智匯宣佈完成千萬級天使輪融資。本輪融資由專注AI及AI Infra賽道、同時佈局過大模型訓練框架的一線產業基金投資。本輪資金將主要用於核心技術迭代、產品打磨、核心技術團隊擴充，加速公司在AI算力產業的市場拓展與業務落地。博倫智匯2026年4月成立於北京，是一家專注於大規模異構算力調度的人工智能基礎設施公司，業務覆蓋企業私有化算力部署與自營Token工廠，入口級智能硬件產品也在研發之中。
博倫智匯CEO劉進治畢業於浙江大學，碩士畢業於墨爾本大學市場營銷專業，曾任職於英特爾、摩托羅拉並擔任團隊負責人，推動硅谷分佈式系統軟件公司WANdisco在中國落地。公司CTO楊光曾任職於西門子、IBM、Oracle等跨國企業，此前擔任矩量無限技術負責人、技術副總裁，主要研究雲原生、AI基礎設施和國產異構算力調度。▲博倫智匯CEO劉進治（圖源：中關村區塊鏈產業聯盟） 博倫智匯團隊成員覆蓋算力產業鏈的多個環節，核心團隊成員背景包括天數智芯、華為、趨動科技等企業，在雲原生容器、大模型訓練與推理全棧技術領域擁有多年實戰經驗。
博倫智匯稱，2016 年，團隊核心成員在清華系NLP創業團隊中開展自然語言處理的AI落地探索；2023年，團隊操盤國內第一批英偉達SuperPOD訓練集群，SuperPOD是由多臺英偉達DGX服務器組成的大規模AI計算集群，主要用於大模型訓練。此後隨著國產算力崛起，團隊又在早期進入國產GPU生態與技術體系，在英偉達與國產卡的協同調度上積累了大量一線工程經驗。公司自研了面向Token的大規模分佈式架構TOLD（Token-Oriented Large-scale Distributed Architecture），該技術棧已在由英偉達GPU和國產GPU組成的萬卡級異構集群中完成實際驗證。
TOLD主要面向大模型推理場景，能夠對分佈在不同地區、採用不同芯片架構的算力資源進行統一管理和調度。系統可以根據不同模型在不同芯片上的運行效率分配任務，使多種GPU在同一框架下協同工作，同時提供大模型一鍵適配和B2B2C多租戶服務能力。當前，不同品牌和型號的GPU在計算能力、軟件生態、算子支持及適用模型方面存在差異。企業在接入國產GPU時，往往需要重新進行模型適配和推理引擎優化。博倫智匯希望通過統一的調度和適配層，降低不同GPU接入及模型遷移的成本，並提高算力集群的整體利用率和Token產出效率。目前，博倫智匯已經啟動商業化，業務覆蓋企業私有化部署和自營Token工廠。
企業私有化部署主要面向擁有自建算力資源的客戶，通過異構算力調度、模型適配和推理服務，提高現有GPU集群的使用效率；自營Token工廠則將底層算力轉化為Token服務，為企業和AI應用提供推理能力。博倫智匯還在研發入口級智能硬件產品，希望連接雲端、端側和家庭場景。公司認為，隨著端側算力進一步進入家庭，智能硬件將成為用戶調用雲端及本地AI能力的重要入口。隨著GPU產品持續迭代，市場中還將長期存在不同品牌、代際和性能水平的算力卡。博倫智匯計劃根據芯片性能、模型特點和任務需求進行梯級調度，讓高性能GPU承接高併發、低延遲任務，將部分批量推理及低負載任務分配給其他算力資源，提高不同代際GPU的利用效率。
結語：從萬卡級驗證走向商業化落地 博倫智匯成立僅4個月便完成千萬級天使輪融資，並將自研異構算力調度技術推進至萬卡級集群驗證和商業化階段。完成本輪融資後，公司將繼續投入異構算力調度、大模型推理及相關基礎設施產品。隨著AI算力重心逐漸從集中訓練延伸至持續推理，企業關注的重點不再只是擁有多少張GPU，還包括這些GPU能否穩定運行、適配更多模型，並以更低成本產出Token。博倫智匯下一階段需要驗證的，是其調度架構能否在更多芯片、模型和客戶環境中穩定複製，並持續改善GPU利用率和Token生產成本。
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