5月7日，国内通用人工智能（AGI）基础设施头部玩家无问芯穹（Infinigence AI）宣布，此前已再获超7亿元融资，刷新了中国AI原生基础设施公司的融资纪录。
本轮融资由杭州高新金投集团、惠远资本联合领投，国兴资本、秦淮数据、中保投资等机构跟投，老股东君联资本、上海国投孚腾等追加投资，资本阵容覆盖政府产业资本、金融机构、实体产业与数据中心运营商。
无问芯穹成立于2023年5月，脱胎于清华技术体系，专注于打造AI原生基础设施。发起人汪玉是清华大学电子工程系教授，CEO夏立雪、联合创始人兼首席科学家戴国浩、CTO李伯勋均曾师从汪玉。
公司司聚焦将底层算力转化为高质量Token（词元），为大模型厂商、AI原生企业及各行业提供算力调度、模型推理优化、智能体服务等全栈解决方案，是国内少数具备多元异构算力整合与软硬深度协同能力的独立第三方AI基础设施服务商。
成立三年，公司累计融资近22亿元，并已服务包括MiniMax、智谱、Kimi、DeepSeek在内的多家头部模型公司，并构建起“多元异构+软硬协同+自主式AI”的技术体系。
当前全球AI产业已从“模型竞赛”转向“AI生产力”竞争，作为智能输出基本单元的Token，成为驱动数字经济的核心资源。依托“高效率+大规模+智能化”的Agentic Infra体系，无问芯穹业务快速增长，正成为中国Token经济的关键枢纽。
国家统计局最新发布的数据显示，截至今年3月，我国日均Token调用量已突破140万亿。而截至2026年4月底，无问芯穹平台日均Token调用量较2025年底增长超20倍，自1月底起每两周翻一番，增长曲线堪比3G时代移动流量爆发。
今年3月，夏立雪在2026年中关村论坛上首次提出“中国特色Token经济学”理念，主张打通“投入→电能→Token→生产力→价值”全链路，推动Token从技术计量单位升级为核心经济变量，支撑AI产业可持续发展。
但这些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，无问芯穹首发提出了自己的解题框架——“AI生产力公式”。
AI生产力公式：AI生产力=智能规模×Token生产效率×Token价值转化。
在智能规模上，公司以多元异构技术实现多芯片、多模型跨层优化，破解算力短缺瓶颈；Token生产效率层面，通过软硬协同与Agentic Infra基座，大幅提升电能转Token效率；Token价值转化环节，平台接入160余种开箱即用大模型，推动Token落地为实体经济生产力。
依托该技术体系，无问芯穹Agentic MaaS平台实现精度对齐率超99.9%，吞吐量提升2-3倍，整体时延缩减50%，首字延迟低于500ms，企业级高可用达99.95%，成为支撑国产大模型规模化落地的核心底座。
据悉，本轮融资资金将投向三大方向：一是巩固多元异构技术优势，扩大算力供给规模；二是深化软硬协同技术研发，提升Token生产效率；三是构建自主进化的AI基础设施，面向多行业输出Token生产力解决方案，持续强化行业核心竞争力。
封面来源：无问芯穹公众号