远见网一、依托多元异构与软硬协同
1、依托多元异构与软硬协同
无问芯穹成立于2023年，由清华大学电子工程系推动成立，是中国AI原生基础设施领域的领军企业。
依托多元异构、软硬协同、自主式AI的技术底座，围绕算力调度、Token生产和行业应用，无问芯穹形成了“前店后厂一中心”的战略布局，分别对应自主式基础设施平台、MaaS大模型服务平台及行业解决方案，服务覆盖从底层算力优化到AI应用落地的全链条。
2、pedaily2012）10月12日
投资界（ID：pedaily2012）10月12日消息，清华系AI原生基础设施企业无问芯穹已完成23亿元C轮融资，其成立以来的累计融资额达43亿元。
从行业发展趋势来看，2026年大模型逐渐进入真实应用场景，推理侧的计算需求持续爆发式增长。
二、训练端持续投入大规模算力以提升模型能力
Gartner报告显示全球AI Token呈现“训练持续增长、推理加速扩张”的趋势：训练端持续投入大规模算力以提升模型能力，而随着AI Agent、深度推理和企业应用普及，推理端Token消耗与基础设施支出正快速增长，预计2026年全球推理基础设施支出将超过训练。
1、随着AI Agent普及
高盛在《AI Agents Forecast to Boost Tech Cash Flow as Usage Soars》中也预测，随着AI Agent普及，到2030年Token消耗量可能增长至当前水平的24倍。
在此背景下，无问芯穹早在去年已前瞻性地布局“Agentic Infra”，并提出AI生产力公式，将AI生产力拆解为智能资源规模、Token生产效率和Token价值转化三个变量。
三、前店后厂一中心分别对应这三个环节
前店后厂一中心分别对应这三个环节：算力集散中心扩大可利用的智能资源规模，Token工厂提升算力向Token的转化效率，AI生产力商店则推动Token进入真实业务场景。
1、通过统一调度多元异构算力
资料显示，无问芯穹的Agentic Infra自主式基础设施平台，通过统一调度多元异构算力，目前该平台已部署触达37,000P算力，覆盖16种主流芯片，支持十万卡级超大规模模型的训练、推理与强化学习任务；
截至今年7月，其Agentic MaaS大模型服务平台单日Token调用量较去年12月实现了40倍的爆发增长；
四、推动了推理成本的10倍下降
1、推动了推理成本的10倍下降
过去一年，无问芯穹的Token工厂已通过一系列原始技术创新，推动了推理成本的10倍下降，且未来仍有10倍的下降空间；
2、公司已与头部大模型企业达成合作
在Agentic Infra行业解决方案方面，无问芯穹构建了由平台管家智能体、智算运维智能体和算子生成智能体KernelMind组成的基础设施智能体蜂群，可根据任务复杂度、时延要求和Token成本，协同完成模型组合、任务管理与执行保障，在性能、成本和可靠性之间实现综合优化，推动Token进一步转化为可执行、可交付的行业生产力。
据悉，公司已与头部大模型企业达成合作，并已推出覆盖文娱游戏、医疗健康、法律服务、能源电力等领域的Agentic Infra行业解决方案，商业化落地能力优异，盈利能力和成长性值得关注。
