清華AI Infra獨角獸融資雙料第一，無問芯穹秘密遞表港交所

無問芯穹聯合創始人、CEO夏立雪

就在剛剛，AMD蘇媽關注的一家AI原生基礎設施明星獨角獸完成融資並即將IPO了。

10月12日消息，據智能紀元AGI獲悉，無問芯穹（Infinigence AI）近期完成C輪融資，累計融資約43億元，單輪和累計融資額創下行業紀錄。

彭博消息稱，無問芯穹已秘密向港交所遞交IPO申請，計畫募資數億美元，投前估值達143億元。最快於2027年上半年掛牌上市。

此外，智能紀元AGI還獲悉，無問芯穹與Kimi月之暗面、智譜、MiniMax、階躍星辰等頭部大模型進行合作。截至今年7月，平台單日Token呼叫量較半年前（去年12月）實現了40倍的爆發增長。

隨著新一輪融資，無問芯穹投資方涵蓋騰訊、百度、小米、聯想創投、紅杉中國、啟明創投等一線產業和風投機構。

若無問芯穹成功上市，有望超越MiniMax，成為AI賽道最快完成IPO的算力明星獨角獸，並有望成為“國內Neocloud第一股”，直接對標估值高達1170億的美國AI基礎設施龍頭Fireworks AI。

不賣大模型和晶片，卻是“AI工廠”裡的台積電

最近AI Infra賽道有幾個重要融資消息值得關注。

今年7月，輝達領投了AI基礎設施賽道頭部公司Fireworks AI D 輪融資，總額達到15.05 億美元 ，最新估值達175億美元（約合人民幣1171億元）。同時，Fireworks宣佈其年化收入運行率（ARRR）已超10億美元，每天處理超過 40兆 Tokens。

Fireworks AI的對手Baseten 則在今年6月完成 15 億美元F輪融資，投後估值達 130 億美元。

另一個對手Together AI則在今年7月完成8億美元C輪融資，估值達83億美元。

這些企業都有同一個特點：他們不做晶片，不賣計算卡，不自研大模型，不做Agent應用，而是為國內開源模型公司做訓練推理雲，並且與這些模型和算力公司等聯合建構“AI工廠”，即AI資料中心基礎設施。

正如輝達CEO黃仁勳（Jensen Huang）在今年GTC大會期間所言，這類AI算力公司其實就是“AI 工廠的台積電”，他們的作用不可或缺。

“In a lot of ways, you're the TSMC of AI factories.”

隨著持續性的算力短缺，Agent應用的持續爆發已經推動AI算力需求增長。

蘇姿丰也預測，2025年，資料中心AI加速器 TAM 為 2000 億美元，到2030年將達到約1.4兆美元，超過 45% 的復合年增長率。其中，推理算力部分增長速度超過訓練，佔比超過77%，即1兆美元以上。

算力需求的爆發，直接推動了下游AI基礎設施企業成為高潛力賽道，而無問芯穹早已率先完成卡位。

作為成為三年多的AI“新雲（Neocloud）”公司，無問芯穹由清華大學電子工程系NICS-EFC實驗室團隊孵化，依託多元異構、軟硬協同、自主式AI等核心技術優勢，打造了連接“M種場景與模型”與“N種硬體與晶片”的Agentic Infra基礎設施新範式，在數字世界與物理世界均實現極致的效率與成本最佳化。

無問芯穹聯合創始人、CEO夏立雪表示在2026世界人工智慧大會上發佈前店後廠一中心戰略，將產品體系拆解為三類核心產品：

作為算力集散中心的Agentic Infra自主式基礎設施平台；

作為Token工廠的Agentic MaaS大模型服務平台；

以及作為AI生產力商店的Agentic Infra 行業解決方案，覆蓋文娛遊戲、醫療健康、法律終端、能源電力等領域，並在具身智能方向展開探索。

如果說模型公司（智譜GLM、Qwen、DeepSeek 等）產出模型權重，相當於“晶片設計圖紙”。

那麼，無問芯穹、Fireworks AI等公司不賣模型、不做晶片，而是負責管理算力叢集、高性能推理核心、調度，批次產出Token，相當於AI時代的“晶圓代工”。

夏立雪曾用一個形象的比喻描述了公司的定位：“在Token經濟時代，AGI基礎設施扮演的角色，如同石化產業鏈中的煉化廠，它把能源轉化為數字石油（Token），為各類AI終端應用和服務輸出基礎資源，是Token經濟的關鍵樞紐。”

實際上，無問芯穹的核心競爭力在於“中立”。

成立之初，無問芯穹選擇基於M種模型和N種晶片做異構最佳化和統一部署，連接模型、晶片和客戶需求，將分散的模型能力和異構算力組織起來，持續最佳化從底層資源到AI生產力的轉化效率，成為全行業通用底座，而非大廠Infra的自給自足。

在這樣的行業格局下，只有保持中立，才能成為中國AI產業鏈的核心底座；只有成為最大公約數，才能成長為Token經濟的核心樞紐，而無問芯穹的差異化在於立足中立性之上的All in Infra。

目前在算力最佳化方面，無問芯穹的“多元異構”技術路線同時支援輝達、AMD、華為昇騰、壁仞、海光、摩爾線程、沐曦、燧原科技等多種海外、國產晶片體系。

在模型/應用層，無問芯穹已經是Kimi、智譜等眾多頭部大模型企業的基礎設施服務商。此外，無問芯穹 MaaS 平台已上線百余種大模型，均支援開箱即用。

今年5月，AMD掌舵人“蘇媽”蘇姿丰（Lisa Su）來到上海，專門到無問芯穹等公司展區聽取介紹與演示，無問芯穹上海總經理、端側總裁曾書霖親自為蘇姿丰介紹合作成果。

目前，無問芯穹已經與AMD展開深度戰略合作，雙方共同推動“AI 軟硬體一體化”及雲、邊、端全鏈路開源生態。

時間回溯到2025年3月，美國AI算力獨角獸公司CoreWeave成功掛牌上市。

這是全球第一家AI“新雲（Neocloud）”公司，也是AI基礎設施賽道首個被輝達投資的IPO上市公司。

黃仁勳曾讚揚，CoreWeave超級電腦算力中心就是世界最快的AI超算基礎設施。

當然，輝達不僅全面支援CoreWeave，而且還花費高達7億美元收購賈揚清創立、約20名員工的Lepton AI。

前高盛合夥人邁克爾·帕雷克評價稱，輝達為了維護AI基礎設施護城河，加速扮演AI算力行業的“造王者”。

一年之後的今天，OpenAI、Anthropic、xAI、微軟等AI公司紛紛加碼對算力基礎設施的投入力度。

今年9月，Anthropic與老牌CDN與雲服務商Akamai簽署了一份為期7年、價值116億美元的算力合同，創Akamai歷史最大訂單；此前，Anthropic與算力雲廠商Lambda達成交易，獲取2028年交付的Rubin (NVL72) 晶片機時。

這意味著，模型Token消耗量節節攀升，算力需求持續短缺，“AI工廠”勢在必行，而輝達、無問芯穹這類AI基礎設施公司，正在形成AI工廠“造王者”角色。

回到國內，從供給側看，國內日均Token呼叫量已超過140兆，相比2024年初的1000億增長了1000多倍。其中，無問芯穹單日Token呼叫量半年內增長了40倍。

從算力側來看，輝達在中國AI晶片市場的份額，2022年還是95%左右，到2026年中，Bernstein給的預測是整體掉到8%；而華為輪值董事長徐直軍已對外披露，華為昇騰在國內的份額已經超過輝達。

顯然，模型Token消耗量節節攀升，國產算力份額不斷提升，但算力永遠不夠用。所以，當"永遠短缺"變成共識，真正值錢的東西就變了，不是誰手裡的卡多，而是誰能讓算力高效地變成Token。

這也是為什麼會出現無問芯穹這種公司：不造晶片、不訓模型，就做中間那層"煉化"。

聽起來冷門，其實是這輪AI工廠敘事裡最踏實的環節。

AI的競爭早就不是“誰的模型最強”了，而是誰能把Token變成真正的生產力、變成能算清的 ROI。

當AI從發佈會、產品宣傳，走進財務報表，這大概就是行業成熟的樣子。 (智能紀元AGI)

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