新在线不卡免费视频|www国产精品久久麻豆|美女午夜福利网站|《福克斯号上空姐们》|关于秘书的电影|美少女的哀羞txt|日产国产一区二区三区

前言：

2026年資本開始把目光移向另一層更底部的資產，誰能把GPU、國產芯片、智算中心、電力、模型服務和企業場景，壓縮成可穩定交付的Token生產能力。

這正是原生AGI Infra受到追捧的核心原因,它賣的是一整套把算力轉化為智能輸出的系統能力。

7億融資押注的是Token經濟的[煉化廠]

近日，無問芯穹宣布此前已再獲超7億元融資，這筆融資被多家媒體稱為中國AI原生基礎設施公司融資規模之首。

聯合領投方包括杭州高新金投集團和惠遠資本，跟投方包括國興資本、秦淮數據、廣發乾和、力合清瞳、中保投資、AEF NextGen、騰瑞投資、卡萊特、中信建投資本和寬德智能學習實驗室，老股東君聯資本、上海國投孚騰和元智未來追加投資。

資金將投向多元異構技術、軟硬協同效率提升，以及企業級智能體服務平臺建設。

無問芯穹的業務很容易被理解為[算力運營商]，這個說法只說對了一半。

傳統算力服務的核心在供給側，企業采購GPU服務器、租用云資源、搭建集群，關鍵指標是卡數、租金、帶寬和機房條件。

AI原生基礎設施的邏輯更進一步，它要解決的是算力進入模型之后的工程效率問題。

一張芯片并不會自動等于生產力，模型部署、并行推理、顯存管理、負載調度、KV Cache優化、模型路由、服務穩定性、工具調用準確率，都會影響最終的Token成本和用戶體驗。

企業真正需要的結果是每天能穩定處理多少業務請求，每次調用的延遲是多少，單位Token成本能不能繼續下降。

Token正在成為AI產業的高頻計量單位，國家數據局信息稱：2025年底躍升至100萬億；2026年3月已突破140萬億，兩年增長超千倍。

AI商業化正從試用進入高頻調用，如今智能體開始進入銷售、研發、制造、金融風控、代碼生成、數據分析等流程，調用頻次呈指數級放大。

一個企業內部流程被AI重構后，Token消耗不再是零散需求，而會變成類似電力、帶寬、云存儲一樣的持續性基礎資源。

無問芯穹這類AGI Infra公司的價值就出現在這個位置，它承擔的角色更像AI產業鏈中的[煉化廠]。

上游接入多元芯片、智算中心和模型，下游面向企業應用、智能體平臺和行業客戶，中間通過調度、優化和服務化，把原始算力加工成可計量、可調用、可交付的智能資源，AI Infra廠商負責把這些碎片化能力組織成可用的生產系統。

AI生產力公式：定義Token價值

未來幾年，AI產業會出現越來越清晰的分層。

最上層是應用和智能體，負責直接進入業務流程；中間是模型層，負責提供推理、規劃、生成和多模態能力；底層是芯片、服務器、數據中心和能源；貫穿其中的，是AI Infra。

它把底層資源組織起來，把模型能力服務化，再把服務能力交付給應用。

這意味著AI Infra會成為AI時代非常關鍵的[窄腰]。

它未必最接近用戶，也未必最接近硬件制造，但它連接兩端，決定智能生產的效率、成本和穩定性。在本輪融資落地官宣后，無問芯穹對外發布了全新的AI生產力邏輯，首提AI生產力公式：

AI生產力=智能規模×Token生產效率×Token價值轉化。

過往，Token只是一個單純的技術計量單位，用來統計模型交互消耗。

這套全新公式直接將Token升級為驅動AI產業發展的核心經濟變量，清晰拆解出AI產業化落地、價值變現的完整閉環邏輯。

①智能規模：可通過技術極致優化的多元異構算力規模。

②Token生產效率：將電能高效轉化為Token的能力（Token/s）

③Token價值轉化：將Token高效轉化為全社會生產力的能力（生產力/Token）

[Token生產效率]與[Token價值轉化]的單位相乘，即得到[生產力/s]。

無問芯穹提出的價值轉化邏輯是：投入→電能→Token→生產力→價值。

三大新生產力壁壘

大廠的基礎設施通常服務于自身生態，它們擁有強大的技術能力，但資源組織方式往往圍繞自家云、自家模型、自家客戶體系展開。

大量中小模型公司、行業應用公司、科研機構、地方智算中心以及使用國產芯片的企業，并不一定能直接復用大廠內部那套高度定制化系統。

中國AI產業的一個現實情況是供給側相當復雜，芯片并非單一架構，GPU、NPU、ASIC、國產AI芯片并存。

模型高度分散，DeepSeek、Kimi、智譜、通義、MiniMax等模型各有接口、性能、成本和部署方式。

地方智算中心建設快速推進，但許多項目面臨利用率、調度效率和客戶轉化壓力。

①中立性：無問芯穹最核心的優勢，也是最難被復制的優勢，就是它的中立第三方定位。

AI行業同樣遵循專業人做專業事的規則，模型企業深耕算法與場景，底層算力優化與Token生產，交由專業的第三方MaaS平臺落地。

然而大廠Infra以服務內部業務為主，芯片廠商Infra綁定硬件生態，均難以做到全行業公平開放。

而模型公司自建Infra則受競爭關系限制，無法成為全行業通用底座。

在這樣的行業格局下，只有保持中立，才能成為中國AI產業鏈的最大公約數。

無問芯穹的中立性，讓它能夠同時服務包括MiniMax、智譜、Kimi、DeepSeek在內的多家頭部模型公司。

其Agentic MaaS平臺已上線160余種大模型，面向國產主流模型提供服務優化，并對萬億參數大模型進行推理優化。

截至2026年4月底，該平臺日均Token調用量較2025年底增長超20倍。

②多元異構：當前AI產業上游有N種不同架構的AI芯片，下游有M種不同結構的大模型，硬件與模型間的適配成本高昂。

一個模型要適配一種新的芯片，通常需要3-6個月的時間，這在技術快速迭代的AI行業幾乎是不可接受的。

無問芯穹的多元異構技術，正是為了解決這個[M×N]適配難題。

其平臺已支持英偉達、華為昇騰、壁仞等10種以上不同芯片，通過將異構算力池化、虛擬化，屏蔽底層硬件差異。

通過任務拆解實現異構混訓混推，讓模型廠商提升國產芯片比例時無需承受3~6個月的迭代周期損失。

更重要的是，無問芯穹將行業平均不到30%的GPU利用率，提升到了97%以上。

同樣一塊H100別人只能用4成，它能用到幾乎滿負荷，直接把算力成本砍了一半還多。

它打破了單一芯片廠商的供給和成本結構對AI規模化落地的制約，為行業提供了更多選擇和更高的靈活性。

③軟硬協同：無問芯穹的軟硬協同技術，跨越軟件硬件做聯合設計，把芯片的應用算力挖到極致。

其Agentic MaaS平臺通過軟硬件協同優化，將系統吞吐量提升2到3倍，整體時延縮減50%，首字延遲控制在500毫秒以內。

在執行精度上，與原廠模型的精度對齊率超過99.9%，并實現了99.95%的企業級高可用性。

這種極致的效率提升，在Token需求爆發的當下顯得尤為關鍵。

隨著Token價格的上漲，每提升一點Token生產效率，都意味著實實在在的成本節約和利潤增長。

結尾：

誰能用更低成本把電力和芯片轉化為Token，再把Token轉化為企業生產力，誰就會在AI產業鏈中擁有更強的話語權。

國內擁有發展Token經濟的得天獨厚的優勢，充沛穩定的能源結構，為大規模算力運轉提供了扎實底座，全球最完整的AI產業鏈、最大的AI應用消費市場。

部分資料參考：量子位：《Token需求狂飆千倍，22億熱錢涌向這家AGI Infra頭號玩家》，

無問芯穹：《無問芯穹再獲超7億融資｜首發AI生產力公式，躋身Token經濟樞紐》，虎嗅APP：《7億融資流向清華系[Token工廠]》

       原文標題 : 科創丨國內原生AGI Infra迎7億融資記錄，AI基建迎來新生產力壁壘