作者：廖凯英发布时间：2026-06-17 12:32:56 点击数：62945

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：7亿！国内最大原生AGI Infra融资诞生，AI基础设施成为新的价值锚点

智东西作者三北编辑漠影

智东西5月7日报道，刚刚，国内AGI Infra头部玩家无问芯穹宣布此前已再获超7亿元融资。这一数字不仅刷新了中国AI原生基础设施华体汇电竞-华体汇(中国)的融资纪录，也再次将“AI基础设施”这一长期被低估的赛道，推到聚光灯下。

如果说过去三年，资本追逐的是模型能力本身，那么当下，这一逻辑正在发生转移：支撑模型规模化落地的基础设施，开始成为新的价值锚点。

无问芯穹正是这一趋势的典型样本。这家脱胎于清华体系的AGI Infra华体汇电竞-华体汇(中国)，自2023年成立以来便聚焦将算力转化为高质量Token，目前已服务包括月之暗面、智谱在内的多家头部模型华体汇电竞-华体汇(中国)，并构建起“多元异构+软硬协同+自主式AI”的技术体系。

就在不久前，北京中关村论坛的一场圆桌上，无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪抛出了一组令人瞩目的数据：从2026年1月底开始，其平台上的Token调用量平均每两周翻一番。他感叹道：“上次见到这个激烈的增长曲线，还是3G时代手机流量爆发的时候。”

无问芯穹本轮融资的资方阵容堪称“全明星”：联合领投方为杭州高新金投集团和惠远资本，跟投方包括国兴资本、秦淮数据、广发乾和、力合清瞳、中保投资、AEF NextGen、腾瑞资本、卡莱特、中信建投资本和宽德智能学习实验室（Will），老股东君联资本、上海国投孚腾和元智未来追加投资。

这一产政联合的融资阵容释放了一个强信号：对AGI基础设施的认同，已从科技圈共识演变为产业生态共识。

一、大厂林立，为何独立Infra反而“更大”了？

市场上一个常见的观点是：随着阿里、字节等大厂纷纷自建算力与模型体系，独立AGI Infra厂商的空间正在被压缩。

但现实恰恰相反。大厂所做的AGI Infra本质上是“自用型基础设施”，它们服务于特定的业务生态，架构、调度策略、甚至芯片选型都高度定制化。真正能够服务多元模型、多元芯片、多元场景的“公共AI基础设施”，反而更加稀缺。

这也解释了为什么，像无问芯穹这样的独立厂商，反而迎来了需求爆发。

数据是最直观的体现。就在官宣融资超7亿之际，华体汇电竞-华体汇(中国)披露：截至今年4月底，无问芯穹Agentic MaaS大模型服务平台的日均Token调用量相较于去年底，已增长超20倍；而在更宏观的行业层面，中国日均Token调用量已突破140万亿。这种增长曲线，几乎复刻了3G时代移动流量的爆发路径。

背后，以OpenClaw为代表的Agent应用正在重塑需求结构。一个复杂的Agent任务，比如自动分析一份百页财报或规划一次跨国差旅并完成所有预订，单次任务消耗的Token量动辄十万、甚至百万级。基础设施不再是简单地支撑模型运行，而是直接决定了AI生产力的上限。

正是在这个背景下，独立第三方Infra的价值被前所未有地放大了。

正如夏立雪所言：“传统的基础设施是为人类工程师和程序设计的，发起任务是分钟级甚至小时级的。而Agent能在毫秒级发起任务，现有系统根本适配不了。”这种结构性错配，为能够为Agent时代重新设计的独立Infra厂商，留下了巨大的价值空间。

二、重新定义Infra价值：从堆算力到AI生产力公式

如果只看表面，很多人会误以为AI Infra华体汇电竞-华体汇(中国)的核心竞争力就是“算力规模”。这是一个深刻的误解，也是行业长期以来最大的痛点之一。

过去，衡量一个基础设施的好坏，标准简单粗暴：有多少卡？跑多快？这就像用“发电量”来评价一家工厂，却完全忽略了这家工厂生产的华体汇电竞-华体汇(中国)有没有人买、能不能卖上价。

现在，一个更本质的问题开始浮现：算力生产出的Token，究竟有多少被转化为真实价值？

无问芯穹清晰地拆解了这个价值链条：投入→电能→Token→生产力→价值。在这个链条中，传统Infra只关心前两环——如何用更少的电，更快的速度，产出更多的Token。但真正的瓶颈，往往出现在后两环：这些Token到底能驱动多少生产力？这些生产力最终能转化为多少商业价值？

基于对这一痛点的深刻洞察，无问芯穹提出了自己的解题框架——“AI生产力公式”：

AI生产力=智能规模×Token生产效率×Token价值转化

这个公式的三个因子，重新定义了AGI Infra的价值内涵。

因子一：智能规模，取决于可通过技术极致优化的多元异构算力规模。单一芯片厂商的算力供给与成本结构，正在制约AI规模化落地进程。无问芯穹以“多元异构”的核心技术，在多种模型算法与多种芯片硬件之间，实现跨层次的极致优化，大幅提升算力的可用规模，破解当前算力短缺困局。

因子二：Token生产效率，是无问芯穹的看家本领。无问芯穹通过Agentic Infra自主式AI基座，推出面向AI原生企业的大规模模型训练推理一体化平台，以软硬件协同优化，通过跨越软件与硬件的深度优化与联合设计，极致挖掘芯片应用算力。

因子三：Token价值转化，则是更关键的一跃。一个高质量的Token，如果用于精准的Prompt或复杂的任务拆解，其产生的价值可能是低质量Token的成百上千倍。无问芯穹平台已接入包括Kimi、智谱、DeepSeek、通义千问、MiniMax等头部大模型，进一步优化、发挥万亿级参数开源大模型的智能上限，并面向 AI 原生企业、制造业、文化影视、智能终端等行业，输出系统级的Token生产力服务。

这三者共同构成了一个闭环：从能源，到Token，再到生产力与经济价值；标志着行业竞争从简单的堆卡竞赛，进入到了精打细算的算经济账的新阶段。

它也解释了为什么无问芯穹能同时服务月之暗面、智谱等头部模型华体汇电竞-华体汇(中国)。当基础设施成为一个中立、高效的生产力工具时，它往往因为其纯粹的赋能者角色，获得了所有玩家的信任。

三、谁在下注？透视“全明星”资方阵容背后的产业野心

正是基于上述对Infra价值的重新定义，资本才看清了这个赛道的长期价值。

无问芯穹此次超7亿元的融资，其资方阵容堪称“全明星”，而每一类资本入局，都带着清晰的产业逻辑。

首先是政府产业资本的入局。以杭州高新金投、惠远资本为代表的地方资金，将AI基础设施视为“数字经济时代的高铁轨道”。在政府侧资本的视角下，Token就像电力与数据一样，是基础生产要素，而基础设施则决定了要素流通的效率。

其次是国家级资本的加持。中保投等长周期资金的进入，意味着市场开始用基础设施的视角，而非科技项目的视角来评估AGI Infra。这类资本看重的，不是短期爆发，而是可持续Token带来的长期复利。

同时还有产业资本的“用脚投票”。秦淮数据、卡莱特等企业的参与，说明基础设施能力已经开始与实体产业深度绑定。对数据中心运营商而言，高效Token生产能力意味着更高的算力利用率；对制造业企业而言，则意味着数据与AI能力的真正激活。

把目光放向全球，这一全明星阵容背后的逻辑，正与国际资本市场的最新动向高度一致。

在海外，Neo Cloud（新型算力云）赛道正在快速崛起。

以北美AI Infra赛道为例，CoreWeave上市后市值快速攀升，成为AI算力供给的重要一环；Baseten估值一年内增长数倍，并获得产业巨头投资。

全球资本已形成共识：算力本身不值钱，把算力高效转化为Token的能力才值钱。正如无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪的形象比喻，它更像石化产业中的“炼化厂”，将原始能源转化为高附加值的“数字石油”——Token。

结语：世界工厂向世界Token工厂进化

上一轮中国经济增长的引擎，是将制造业成本优势转化为“Made in China”的商品出口。而在新一轮AI浪潮中，中国正在凭借能源结构优势、完备的制造业体系以及强大的工程化能力，建立高能效的“Token工厂”。

无问芯穹的融资成功释放出一个产业信号：中国正从“世界工厂”进化为“世界的Token工厂”。通过输出优质、稳定、可持续的Token服务，中国有能力为全球AI发展贡献独特的、不可或缺的“中国方案”。

今日监管部门发布最新通报7亿！国内最大原生AGI Infra融资诞生，AI基础设施成为新的价值锚点

智东西作者三北编辑漠影

如果说过去三年，资本追逐的是模型能力本身，那么当下，这一逻辑正在发生转移：支撑模型规模化落地的基础设施，开始成为新的价值锚点。

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一、大厂林立，为何独立Infra反而“更大”了？

市场上一个常见的观点是：随着阿里、字节等大厂纷纷自建算力与模型体系，独立AGI Infra厂商的空间正在被压缩。

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二、重新定义Infra价值：从堆算力到AI生产力公式

现在，一个更本质的问题开始浮现：算力生产出的Token，究竟有多少被转化为真实价值？

基于对这一痛点的深刻洞察，无问芯穹提出了自己的解题框架——“AI生产力公式”：

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三、谁在下注？透视“全明星”资方阵容背后的产业野心

正是基于上述对Infra价值的重新定义，资本才看清了这个赛道的长期价值。

无问芯穹此次超7亿元的融资，其资方阵容堪称“全明星”，而每一类资本入局，都带着清晰的产业逻辑。

把目光放向全球，这一全明星阵容背后的逻辑，正与国际资本市场的最新动向高度一致。

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以北美AI Infra赛道为例，CoreWeave上市后市值快速攀升，成为AI算力供给的重要一环；Baseten估值一年内增长数倍，并获得产业巨头投资。

结语：世界工厂向世界Token工厂进化

挑选剧本时，唐嫣更看重角色能否让观众感受到真实的生活。“这世界上本来就没有完美人设，那你怎么去演一个完人呢？所以我觉得更鲜活、更立体，甚至是不完美的角色，我都会很喜欢。”

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