7億!國內最大原生AGI Infra融資誕生,AI基礎設施成為新的價值錨點

大廠林立,為何獨立Infra反而“更大”了?

▲圖片由AI生成

智東西5月7日報導,剛剛,國內AGI Infra頭部玩家無問芯穹宣佈此前已再獲超7億元融資。這一數字不僅刷新了中國AI原生基礎設施公司的融資紀錄,也再次將“AI基礎設施”這一長期被低估的賽道,推到聚光燈下。

如果說過去三年,資本追逐的是模型能力本身,那麼當下,這一邏輯正在發生轉移:支撐模型規模化落地的基礎設施,開始成為新的價值錨點。

無問芯穹正是這一趨勢的典型樣本。這家脫胎於清華體系的AGI Infra公司,自2023年成立以來便聚焦將算力轉化為高品質Token,目前已服務包括月之暗面、智譜在內的多家頭部模型公司,並建構起“多元異構+軟硬協同+自主式AI”的技術體系。

就在不久前,北京中關村論壇的一場圓桌上,無問芯穹聯合創始人兼CEO夏立雪拋出了一組令人矚目的資料:從2026年1月底開始,其平台上的Token呼叫量平均每兩周翻一番。他感嘆道:“上次見到這個激烈的增長曲線,還是3G時代手機流量爆發的時候。”

無問芯穹本輪融資的資方陣容堪稱“全明星”:聯合領投方為杭州高新金投集團惠遠資本,跟投方包括國興資本、秦淮資料、廣發乾和、力合清瞳、中保投資、AEF NextGen、騰瑞資本、卡萊特、中信建投資本和寬德智能學習實驗室(Will),老股東君聯資本、上海國投孚騰和元智未來追加投資。

這一產政聯合的融資陣容釋放了一個強訊號:對AGI基礎設施的認同,已從科技圈共識演變為產業生態共識。

01.

大廠林立

為何獨立Infra反而“更大”了?

市場上一個常見的觀點是:隨著阿里、字節等大廠紛紛自建算力與模型體系,獨立AGI Infra廠商的空間正在被壓縮。

但現實恰恰相反。大廠所做的AGI Infra本質上是“自用型基礎設施”,它們服務於特定的業務生態,架構、調度策略、甚至晶片選型都高度定製化。真正能夠服務多元模型、多元晶片、多元場景的“公共AI基礎設施”,反而更加稀缺。

這也解釋了為什麼,像無問芯穹這樣的獨立廠商,反而迎來了需求爆發。

資料是最直觀的體現。就在官宣融資超7億之際,公司披露:截至今年4月底,無問芯穹Agentic MaaS大模型服務平台的日均Token呼叫量相較於去年底,已增長超20倍;而在更宏觀的行業層面,中國日均Token呼叫量已突破140兆。這種增長曲線,幾乎復刻了3G時代移動流量的爆發路徑。

背後,以OpenClaw為代表的Agent應用正在重塑需求結構。一個複雜的Agent任務,比如自動分析一份百頁財報或規劃一次跨國差旅並完成所有預訂,單次任務消耗的Token量動輒十萬、甚至百萬級。基礎設施不再是簡單地支撐模型運行,而是直接決定了AI生產力的上限。

正是在這個背景下,獨立第三方Infra的價值被前所未有地放大了。

正如夏立雪所言:“傳統的基礎設施是為人類工程師和程式設計的,發起任務是分鐘級甚至小時級的。而Agent能在毫秒級發起任務,現有系統根本適配不了。”這種結構性錯配,為能夠為Agent時代重新設計的獨立Infra廠商,留下了巨大的價值空間。

02.

重新定義Infra價值:

從堆算力到AI生產力公式

如果只看表面,很多人會誤以為AI Infra公司的核心競爭力就是“算力規模”。這是一個深刻的誤解,也是行業長期以來最大的痛點之一。

過去,衡量一個基礎設施的好壞,標準簡單粗暴:有多少卡?跑多快?這就像用“發電量”來評價一家工廠,卻完全忽略了這家工廠生產的產品有沒有人買、能不能賣上價。

現在,一個更本質的問題開始浮現:算力生產出的Token,究竟有多少被轉化為真實價值?

無問芯穹清晰地拆解了這個價值鏈條:投入→電能→Token→生產力→價值。在這個鏈條中,傳統Infra只關心前兩環——如何用更少的電,更快的速度,產出更多的Token。但真正的瓶頸,往往出現在後兩環:這些Token到底能驅動多少生產力?這些生產力最終能轉化為多少商業價值?

基於對這一痛點的深刻洞察,無問芯穹提出了自己的解題框架——“AI生產力公式”:

AI生產力=智能規模×Token生產效率×Token價值轉化

這個公式的三個因子,重新定義了AGI Infra的價值內涵。

因子一:智能規模,取決於可通過技術極致最佳化的多元異構算力規模。單一晶片廠商的算力供給與成本結構,正在制約AI規模化落地處理程序。無問芯穹以“多元異構”的核心技術,在多種模型演算法與多種晶片硬體之間,實現跨層次的極致最佳化,大幅提升算力的可用規模,破解當前算力短缺困局。

因子二:Token生產效率,是無問芯穹的看家本領。無問芯穹通過Agentic Infra自主式AI基座,推出面向AI原生企業的大規模模型訓練推理一體化平台,以軟硬體協同最佳化,通過跨越軟體與硬體的深度最佳化與聯合設計,極致挖掘晶片應用算力。

因子三:Token價值轉化,則是更關鍵的一躍。一個高品質的Token,如果用於精準的Prompt或複雜的任務拆解,其產生的價值可能是低品質Token的成百上千倍。無問芯穹平台已接入包括Kimi、智譜、DeepSeek、通義千問、MiniMax等頭部大模型,進一步最佳化、發揮兆級參數開源大模型的智能上限,並面向AI原生企業、製造業、文化影視、智能終端等行業,輸出系統級的Token生產力服務。

這三者共同構成了一個閉環:從能源,到Token,再到生產力與經濟價值;標誌著行業競爭從簡單的堆卡競賽,進入到了精打細算的算經濟帳的新階段。

它也解釋了為什麼無問芯穹能同時服務月之暗面、智譜等頭部模型公司。當基礎設施成為一個中立、高效的生產力工具時,它往往因為其純粹的賦能者角色,獲得了所有玩家的信任。

03.

誰在下注?透視“全明星”資方陣容

背後的產業野心

正是基於上述對Infra價值的重新定義,資本才看清了這個賽道的長期價值。

無問芯穹此次超7億元的融資,其資方陣容堪稱“全明星”,而每一類資本入局,都帶著清晰的產業邏輯。

首先是政府產業資本的入局。以杭州高新金投、惠遠資本為代表的地方資金,將AI基礎設施視為“數字經濟時代的高鐵軌道”。在政府側資本的視角下,Token就像電力與資料一樣,是基礎生產要素,而基礎設施則決定了要素流通的效率。

其次是國家級資本的加持。中保投等長周期資金的進入,意味著市場開始用基礎設施的視角,而非科技項目的視角來評估AGI Infra。這類資本看重的,不是短期爆發,而是可持續Token帶來的長期複利

同時還有產業資本的“用腳投票”。秦淮資料、卡萊特等企業的參與,說明基礎設施能力已經開始與實體產業深度繫結。對資料中心營運商而言,高效Token生產能力意味著更高的算力利用率;對製造業企業而言,則意味著資料與AI能力的真正啟動。

把目光放向全球,這一全明星陣容背後的邏輯,正與國際資本市場的最新動向高度一致。

在海外,Neo Cloud(新型算力雲)賽道正在快速崛起。

以北美AI Infra賽道為例,CoreWeave上市後市值快速攀升,成為AI算力供給的重要一環;Baseten估值一年內增長數倍,並獲得產業巨頭投資。

全球資本已形成共識:算力本身不值錢,把算力高效轉化為Token的能力才值錢。正如無問芯穹聯合創始人兼CEO夏立雪的形象比喻,它更像石化產業中的“煉化廠”,將原始能源轉化為高附加值的“數字石油”——Token。

04.

結語:世界工廠向世界Token工廠進化

上一輪中國經濟增長的引擎,是將製造業成本優勢轉化為“Made in China”的商品出口。而在新一輪AI浪潮中,中國正在憑藉能源結構優勢、完備的製造業體系以及強大的工程化能力,建立高能效的“Token工廠”。

無問芯穹的融資成功釋放出一個產業訊號:中國正從“世界工廠”進化為“世界的Token工廠”。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、不可或缺的“中國方案”。 (智東西)