累計43億！國內最大AI Infra融資誕生，無問芯穹C輪拿下23億

作者 | 李水青 編輯 | 漠影 10月12日獲悉，國內領先的AI原生基礎設施企業無問芯穹近日已完成C輪融資，融資額23億元，累計融資額達43億元，單輪融資額與累計融資額均創國內AI Infra（人工智能基礎設施）行業新高。據瞭解，本輪融資已完成交割，公司正在籌備IPO。從2023年成立至今，這家脫胎於清華大學電子工程系的創業公司，已經走到資本市場聚光燈下。背後既有國資機構，也有產業投資方、市場化財務投資機構等對AI基礎設施賽道的押注。放眼海外，AI基礎設施公司的估值也在快速攀升。

Fireworks AI最新估值達到175億美元，Baseten達到130億美元，Together AI達到83億美元。英偉達對這三家公司的投資，更凸顯了算力產業鏈對AI基礎設施的重視。當下，全球AI產業的競爭正沿著算力、模型向Token生產效率和應用生產力延伸。如何把多元算力轉化為穩定、高效、低成本的Token服務，正在成為一門重要生意。23億元融資背後，資本究竟看中了國產Token工廠的哪些特質？無問芯穹的競爭力，是踩中了市場的風口，還是已經構建起足夠深的技術壁壘？讓我們一探究竟。

一、從清華電子工程系出發，啃下異構算力硬骨頭 很多人知道，中國AI大模型領域有不少企業都脫胎於清華，智譜、月之暗面、生數科技等頭部企業皆是其中的代表。無問芯穹的創立，同樣深深植根於清華大學電子工程系的學術脈絡。公司發起人汪玉是清華大學電子工程系長聘教授，時任系主任，IEEE Fellow；聯合創始人兼CEO夏立雪的學士、博士均畢業於清華大學電子工程系，長期從事人工智能系統設計方法學研究，並曾在阿里雲從事用戶增長產品的開發與管理，經歷橫跨底層系統研究與產業產品實踐。

▲無問芯穹聯合創始人兼CEO夏立雪 另一位聯合創始人、首席科學家戴國浩同樣畢業於清華大學電子工程系，目前任上海交通大學副教授，獲多項國際學術會議最佳論文獎；CTO李伯勳則擁有清華大學電子工程系學士、碩士學位，曾任曠視科技算法總監，長期深耕AI算法及軟硬件協同優化。這支團隊的共同積累，源自清華大學汪玉老師的“納米集成電路與系統實驗室高能效計算組（NICS-EFC）”。自2008年起，實驗組便持續紮根於軟硬件協同、AI算力系統研究的前沿，在相關領域積累了十餘年的技術經驗。這段長期的科研積累，也為無問芯穹的出現奠定了基礎。

AI Infra行業發展之初，行業的發展邏輯十分簡單，就是堆更多算力支撐更大規模的模型。隨著國產芯片不斷發展，算力供給逐漸呈現多元化，新的問題隨之出現：不同品牌、不同架構的芯片如何協同工作？如何將分散的算力資源轉化為穩定、高效、可持續使用的模型訓練與推理能力？這正是無問芯穹團隊長期深耕的方向。公開資料顯示，無問芯穹在2024年便完成了全球首次“4+2”式700億參數大模型異構芯片混合訓練，運用華為昇騰、天數智芯、沐曦、摩爾線程四種國產芯片與AMD、NVIDIA兩種進口芯片，算力利用率達97.6%。

目前其已可以實現2個工作日完成新芯片適配，國產芯片適配成本降低70%以上；在萬億參數級MoE模型訓練中，其吞吐較主流開源框架提升41%至75%，在推理上更是實現成本一年內下降10倍。這些指標的背後，是團隊從實驗室到產業一線，始終深耕多元異構與軟硬件協同創新的技術積累。從長期看，國產化與算力供給多元化、碎片化，將使異構協同成為持續性的產業需求。無問芯穹提前圍繞“M種模型×N種芯片”構建技術體系，恰好覆蓋了這一長期需求。這種先發優勢，讓它在國產異構佈局中佔據了有利位置。

二、前店後廠一中心：不碰模型不碰芯片，中立平臺卡位Token需求爆發 隨著Agent應用加速發展，AI基礎設施需要處理的任務更加複雜。無問芯穹在2026年世界人工智能大會中正式提出了“前店後廠一中心”戰略佈局，分三個部分應對這些挑戰。1、算力集散中心：37000P異構算力，跑通生產級混訓 一中心是指“算力集散中心”，對應Agentic Infra自主式基礎設施平臺，負責匯聚、管理和調度多元異構算力。針對分散的、碎片化的異構算力現狀，無問芯穹打造了面向異構集群的大模型跨域訓練系統。該系統已經受過三大類跨域算力聚合訓練實踐的生產級考驗。第一是超遠距離聚合。

公司聯合中國電信完成國內首例超4000公里距離的大模型跨域混訓，在新疆哈密與廣東深圳兩地集群間實現聯合訓練性能提升165%。第二是多數據中心聚合。打通4個不同代際、不同型號的GPU集群，聯合訓練近百億參數大模型，四集群協同性能提升41%。第三是混合雲算力聚合。實現本地私有集群與公有云算力的安全互通混訓，整體性能提升68%。目前這套跨域訓練系統已在全國部署觸達超37000P算力、覆蓋16種主流芯片。2、Token工廠：日均調用量40倍增長，推理成本10倍下降 “Token工廠”對應Agentic MaaS大模型服務平臺，負責將模型能力轉化為可調用的Token服務。

2026年7月，夏立雪在WAIC上披露了無問芯穹首創的新一代推理系統優化成果，跨集群異構PD分離架構PDD。基於Agentic MaaS線上業務長期的大規模實踐積澱，該架構在實現首Token延遲降低51.5%的同時，單Token成本可降低37.5%。過去一年裡，無問芯穹的Token工廠通過一系列原始技術創新，推動推理成本10倍下降。公司相信隨著跨集群異構PD分離架構的規模化落地，推理成本依然有10倍下降空間。增長飛輪也已經全面運轉。官方數據顯示，截至今年7月，該平臺單日Token調用量較去年12月實現了40倍爆發增長。

3、AI生產力商店：從3D遊戲到律所合夥人，Token在這裡變成真金白銀 “AI生產力商店”則對應Agentic Infra行業解決方案。對於同一場景，不同模型規模和不同硬件配置可能對應完全不同的Token成本。無問芯穹以智能體場景自適應技術作為提升AI生產力轉化效率的核心技術路徑，面向行業輸出 Agentic Infra 解決方案，把 Token 落地為可交付的產業業務成果。

在文娛遊戲場景，無問芯穹攜手VAST的Tripo 3D大模型聯合打造AGENTIC 3D GAME GEN解決方案；在法律終端場景，公司打造律師事務所專屬AI合夥人“律盾芯人”，與多家律所及生態夥伴展開合作；在能源電力場景，公司正與南網能源探索基於智能體技術的智算中心能耗智能預測與協同調度解決方案。“前店後廠一中心”三者分別覆蓋底層算力、中間的模型服務與上層產業應用，形成從資源調度到Token生產，再到生產力轉化的業務鏈條。無問芯穹還有一個值得關注的特點，它採用輕資產運營模式。

無問芯穹自身並不擁有實體數據中心，而是通過技術服務觸達管理分佈在全國各地的第三方設施中的算力，同時適配華為昇騰、摩爾線程等不同AI芯片，用更輕的資產負債表換取更快的擴張速度。同時，獨立第三方平臺的價值正在顯現。無問芯穹並不做模型，也不做芯片，保持中立，作為連接模型、芯片和客戶需求的獨立平臺，將分散的模型能力和異構算力組織起來，持續優化從底層資源到AI生產力的轉化效率。縱觀當下行業格局，大廠Infra以服務內部業務為主，芯片廠商Infra綁定硬件生態，模型公司自建Infra受競爭關係限制。而選擇中立的獨立雲廠商，正在成長為Token經濟的核心樞紐。

目前，無問芯穹的客戶與合作伙伴覆蓋頭部模型企業、科研機構和產業客戶。在模型服務方面，公司與Kimi、智譜等企業開展合作，Agentic MaaS平臺已上線百餘種大模型，支持客戶按需調用。三、融資雙料第一：全明星資方，估值仍有空間 43億元累計融資，一舉刷新中國AI Infra融資額新高，這是資本對無問芯穹發展路徑的一次集中投票。從公開披露的投資方來看，公司背後已經形成多元化的股東陣容。自成立以來其投資方陣容堪稱豪華，涵蓋國資機構、產業投資方、市場化財務投資機構等多個類別。

其中，國資機構包括杭州高新金投、社保中關村基金（君聯資本管理）、珠海科技產業集團、廈門國興投資、徐匯資本、孚騰資本、中保投資、國開科創等；產業投資方包括Dabanc Holding、聯想、九坤創投、同歌創投、騰訊、百度等；財務投資機構則包括紅杉中國、洪泰基金、惠遠資本、啟明創投、達晨財智、順為資本、礪思資本等知名機構。資方多元，已成為產業共識標的。國家隊看長期複利，地方國資看數字經濟基礎設施，產業資本看生態協同，頭部VC看賽道爆發。不同屬性的資金同時下注，指向同一個判斷：AI基礎設施正在從科技項目變成產業底座。對比海外，國產AI Infra廠商的估值空間仍然明顯。

由公開信息可知，Fireworks AI在2025年10月完成2.5億美元C輪融資，估值達到40億美元；2026年7月完成15.05億美元D輪融資後，估值升至175億美元。Baseten今年連拿兩輪融資，估值也在短時間內大幅上升至130億美元。Together AI則在2026年7月再完成8億美元融資，估值達到83億美元。值得注意的是，英偉達均投資了上述三家公司。對芯片產業鏈而言，AI基礎設施能夠幫助更多模型在更大規模上運行，也能進一步釋放底層硬件的應用價值。無問芯穹與它們相似的地方在於，都超前卡位智能體爆發帶來的推理市場，都服務模型廠商和AI原生企業。

不同之處在於兩點：其一，Fireworks、Baseten、Together AI主要運行在英偉達生態之上，優化對象相對集中；無問芯穹面對的是英偉達、AMD、昇騰、壁仞、摩爾線程等多種芯片並存的現實，必須從底層解決異構協同問題。這在國內是剛需，在海外並非核心命題。其二，海外Neo Cloud普遍自建或租賃GPU，靠債務擴張，利潤依賴算力租賃價差；無問芯穹不擁有數據中心，以軟件編排層為核心，賺的是效率提升的錢，資產更輕，擴張更快，對單一硬件體系依賴更低。這兩點共同指向一個海外估值體系尚未充分定價的市場。

當前43億元累計融資，與Fireworks 175億美元、Baseten 130億美元的估值相比，仍有明顯升值空間。無問芯穹的融資成功或許釋放出一個產業信號：國產AI Infra 玩家，開始叩響全球Neo Cloud的主桌大門。通過輸出優質、穩定、可持續的Token服務，中國有能力為全球AI發展貢獻獨特的中國方案。結語：需求爆發前夜，國產玩家卡位Token經濟樞紐 需求端的爆發已經不再是一個遠期判斷。Agent應用正在推動Token消耗指數級增長，日均調用量兩年增長超過1000倍。誰能以更低成本、更高效率生產Token，誰就掌握了AI時代的基礎生產要素。

無問芯穹用“前店後廠一中心”給出了國產玩家的答案。算力集散中心匯聚異構算力擴大可用資源規模，Token工廠把推理成本一年壓低10倍，提升Token的生產效率，AI生產力商店讓Token在遊戲、法律、能源等場景中高效轉化為生產力。它以中立姿態連接模型、芯片和客戶，以輕資產Neo Cloud模式加速擴張，這種All in Infra的定力，在全球範圍內都是有代表性的。43億元累計融資，單輪與累計雙料第一，眾多頭部模型廠商與算力供應方已經用合作投票。隨著多輪融資完成交割、IPO啟動籌備，公司也將進入新的發展階段。

中國AI Infra的定義者，正在從世界工廠走向世界Token工廠，站上全球Neo Cloud的主桌。