Token需求狂飆千倍，22億熱錢涌向這家AGI Infra頭號玩家

衡宇 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

在今年的GTC大會上，黃仁勛宣告：英偉達已不再局限于一家芯片或 GPU 公司，而是全面轉型為全棧式 AI 基礎設施公司。

這讓“AI基礎設施”再度站在了行業的風口中央。

事實上，早在風口來臨之前，國內AGI Infra的頭部玩家無問芯穹就已扎根于AI的底層基礎設施建設，在一波波行業浪潮中不斷進化，為中國的AI基建發展樹立了風向標。

時至今日，它的Token生產等服務，已經鋪進Kimi、GLM、MiniMax、DeepSeek這些頭部模型的底層——幾乎每個用過國產大模型的人，都間接用過它的服務。

近日，這家公司宣布此前已再獲超7億元融資。

這個融資規模，穩穩位居國內AI原生基礎設施企業第一梯隊，也是國內底層AI賽道成長速度最驚人的新銳企業之一。

然而比起融資成績單，其業務增長數據更能直觀體現其行業地位。

公開數據顯示，截至2026年4月底，無問芯穹MaaS大模型服務平臺的日均Token調用量相較于2025年底，已增長超20倍，增速是全國平均水平的數十倍；從1月底開始，平臺Token調用量每兩周翻一番。

AI 2.0時代，無問芯穹專注AGI基礎設施賽道，成立短短三年，持續拿到頂級資本押注的近22億融資。

這還不算完。無問芯穹，現在儼然已經成為了國內一眾頂尖大模型的剛需合作伙伴。

所有答案，都指向當下正在席卷整個AI行業的Token經濟浪潮。

讀懂這一輪產業變革，就能讀懂這家Token經濟樞紐的核心價值。

Token經濟浪潮已至

資本市場的嗅覺，永遠比產業落地更快一步。

本輪入局無問芯穹的投資機構，聯合領投方為杭州高新金投集團和惠遠資本，跟投方包括國興資本、秦淮數據、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。

覆蓋政府產業資本、PE機構、數據中心、金融、制造等多個實體產業領域，這個陣容十分跨界，也打破了早期AI投資高度集中在科技圈的固有格局。

如今，不管是產業資本還是實體企業，都已經形成統一共識：

AGI基礎設施是未來AI產業的核心底盤，提前布局底層基建，就是抓住AI產業化的核心紅利。

這種共識落地的核心背景，正是AI產業進入Agent全新發展階段，新時代場景正在對底層基礎設施提出顛覆性新需求。

曾經適配傳統對話式大模型的老舊底層架構，已經徹底跟不上新時代的節奏；Agent場景的全面落地，對AI基礎設施的算力、延遲、穩定性都提出了顛覆性要求。

整個行業的底層基建正因Agent時代的到來，面臨三重顛覆。

第一重，Agent讓大模型從“陪聊機器人”變成“能干活的數字打工人”。

Agent時代到來之前，大模型更像是一個業余陪聊選手。

大眾使用大模型，大多只是簡單問答、文案潤色、基礎咨詢，單次交互的Token消耗僅有數百級別，對算力的壓力微乎其微。

但OpenClaw等Agent的普及，直接讓大模型完成了身份蛻變。

它搖身一變，成為了可以自主規劃、自主執行、自主復盤的全職數字打工人。

復雜的長鏈條任務和多步驟協同作業成為常態，Agent單次任務的Token消耗直接飆升至十萬甚至百萬級別。

隨之而來的是噴涌而出的海量的算力需求，這直接加重了國內算力市場供不應求的緊張局面。

除了算力消耗呈幾何級增長，交互節奏的升級也狠狠戳中了傳統AI基建的短板。

這就是Agent時代帶來的第二重顛覆。

傳統人機對話節奏很慢，用戶手動輸入、逐輪提問，每次交互的間隔可以容忍在分鐘級，完全可以忽略數百毫秒的啟動延遲。

Agent的工作模式完全不同。

智能體之間高頻聯動、實時決策、不間斷迭代，交互節奏直接壓縮到毫秒級。

傳統架構的延遲短板被無限放大，成為制約Agent規?；涞氐年P鍵卡點。

更嚴苛的變化，也是Agent時代帶來的第三重顛覆，體現在任務穩定性的要求上。

傳統大模型交互都是短時單次操作，隨時啟停、偶爾出錯都不會影響整體體驗。

而Agent主打的是長程連續工作，業內主流的GLM5.1模型，依托專業基建支撐可以實現單次持續工作8小時。

這種長時間、高負荷、零間斷的運行模式，對算力調度精度、系統穩定性、故障容錯能力都是極大考驗，傳統基礎設施早已扛不住這類高端場景的需求。

三重顛覆的直接結果就是Token調用量爆發。

國家統計局公開數據顯示，國內全網日均Token調用量已經突破140萬億，同比增幅超40%，整個行業正式邁入高速增長的紅利周期。

行業大盤走高的同時，頭部平臺的增長更是一騎絕塵。

截至2026年4月底，無問芯穹日均Token調用量較2025年底暴漲20倍以上，增速領先全網平均水平，充分展現出頭部基建平臺的承載力與適配性。

無問芯穹聯合創始人兼CEO夏立雪曾在3月舉辦的中關村論壇上感慨，自己上一次見證如此瘋狂的增長曲線，“還是3G時代手機流量全民爆發的時期”。

當年的流量爆發，撐起了整個移動互聯網的黃金十年。

如今Token調用量的指數級增長，也預示著AI產業即將走出概念期，迎來全面落地、全民普及的全新階段。

海量增量需求涌入市場，行業亟需專業、穩定、高效的底層平臺承接浪潮。

正因如此，國內頭部大模型企業紛紛牽手第三方基建廠商，共同搭建適配Agent時代的全新底層支撐體系。

頂級國模背后的Token經濟樞紐

為什么需要一個獨立的第三方MaaS平臺？

AI產業發展至今，分工模式已經變得高度精細化和專業化。

一如蘋果、高通、AMD需要臺積電，所有模型廠商都需要高效推理算力，需要值得托付的獨立第三方平臺。

AI行業同樣遵循專業人做專業事的規則，模型企業深耕算法與場景；底層算力優化與Token生產，交由專業的第三方MaaS平臺落地。

然而，現有的基礎設施的格局天然被切成三塊，大多自帶屬性。

譬如大廠Infra以服務內部業務為主，芯片廠商Infra綁定硬件生態，均難以做到全行業公平開放；而模型公司自建Infra則受競爭關系限制，無法成為全行業通用底座。

在這樣的行業格局下，只有保持中立，才能成為中國AI產業鏈的最大公約數；只有成為最大公約數，才能成長為Token經濟的核心樞紐。

無問芯穹的差異化正在于立足于中立性之上的All in Infra。

目前，依托Agentic MaaS平臺，無問芯穹針對GLM、Kimi、MiniMax、DeepSeek、通義千問等國產主流開源模型提供高性能的服務優化，精度對齊率>99.9%，吞吐量提升2-3倍，整體時延縮減50%，同時將首字延遲壓進500ms以內，企業級高可用達到99.95%。

這種極致專注，讓它成為頭部模型廠商在Token爆發期的默認選項，也一步步長成為Token經濟流轉的核心樞紐。

是的，我們現在面對的更底層的時代命題，就是AI產業競爭的焦點正在從模型能力轉向Token生產效率。

誰能更低成本、更高效率、更穩地完成Token生產調度，誰就能掌握AI產業化的核心話語權。

關于這些問題，我們來看看無問芯穹的備戰狀態。

首先，動態升級。

公司針對性完成Agentic Infra技術體系全面升級，不僅專門適配Agent智能體的專屬運行需求，精準解決了傳統架構延遲高、穩定性差、并發承載力不足的行業痛點，完美匹配毫秒級交互、長時任務運行、高并發調用的新一代產業場景。

無問芯穹更敏銳捕捉到多智能體協作與端到端落地的趨勢，率先通過自主式AI技術，構建了新一代可自主進化的Agentic Infra，依托企業級智能體服務平臺，面向不同行業場景提供解決方案。

其次，上線百余種開箱即用大模型，深度高性能優化國內前沿模型。

截至2026年4月，無問芯穹AgenticMaaS平臺已經上線160余種大模型，全部支持開箱即用，大幅降低了企業和開發者的接入門檻。

平臺緊跟開源模型更新節奏，全新開源模型可實現Day0極速適配上架，同時針對Kimi、智譜、DeepSeek、通義千問、MiniMax等國產主流模型完成深度高性能優化，最大化釋放每一款模型的核心性能，最大化釋放每一款模型的核心性能。

扎實的技術能力，也收獲了行業頂級背書。

2025年2月，《麻省理工科技評論》刊發了一篇題為《關注DeepSeek之外的四家中國人工智能初創公司》的報道，指出在DeepSeek之外，無問芯穹、階躍星辰、面壁智能、智譜AI四家中國AI企業同樣展現出不俗的技術實力與全球競爭力。

2026年3月中關村論壇上，無問芯穹聯合創始人兼CEO夏立雪與Kimi創始人楊植麟、智譜華章CEO張鵬同臺交流，為大家揭示了作為Kimi、智譜等眾多頭部大模型企業的基礎設施與Token服務商的無問芯穹，在這一輪AI變革中的實踐與思考。

Kimi擅長長文本深度理解，智譜GLM深耕通用復雜任務處理，二者都是國產大模型賽道的標桿玩家。

除此之外，無問芯穹的合作版圖還覆蓋DeepSeek、Minimax、通義千問等一眾頂級國產模型，基本包攬了國內主流優質模型資源。

如果把各家大模型比作AI時代一座座獨立的發電廠，持續生產智能服務能力，無問芯穹就是串聯起所有電廠的超級電網。

它負責整合全網零散算力資源，高效完成Token生產與調度，把AI生產力穩定輸送到千行百業和億萬終端。

這種深度的合作關系，也帶來了同頻增長的奇妙效應——MiniMax、智譜等頭部模型調用量暴漲數十倍的同時，無問芯穹的Token調用量也同步實現爆發式增長。

不直面C端用戶，卻支撐著全網絕大多數AI應用運轉。

無問芯穹早已深度扎根國內AI核心生產鏈路，成為Token流通網絡中不可或缺的核心節點，妥妥的AI產業“水和電”，默默支撐著整個行業的高速運轉。

顯然已有Token經濟樞紐之實。

中國Token經濟的賣水人

新一輪融資落地官宣后，無問芯穹對外發布了全新的AI生產力邏輯，首提AI生產力公式：

AI生產力= 智能規模 × Token生產效率 × Token價值轉化。

層層拆解這個公式，能更方便大家認識理解：

• 智能規模 = 可通過技術極致優化的多元異構算力規模
• Token生產效率 = 將電能高效轉化為Token的能力（Token/s）
• Token價值轉化 = 將Token高效轉化為全社會生產力的能力（生產力/Token）

這一公式打破了大眾對Token的固有印象。

過往，Token只是一個單純的技術計量單位，用來統計模型交互消耗。

這套全新公式直接將Token升級為驅動AI產業發展的核心經濟變量，清晰拆解出AI產業化落地、價值變現的完整閉環邏輯。

在此之前，無問芯穹已經提出了清晰的價值轉化邏輯：投入→電能→Token→生產力→價值。

整條產業閉環的核心突破點集中在兩處。

一是電能向Token轉化的效率，考驗的是基建調度、能源利用、成本控制的底層硬實力。

二是Token向實際生產力轉化的效率，依托模型適配、場景落地、產業賦能能力實現價值兌現。

國內擁有發展Token經濟的得天獨厚的優勢。

充沛穩定的能源結構，為大規模算力運轉提供了扎實底座，全球最完整的AI產業鏈、最大的AI應用消費市場……一切的一切，讓國內AI界完全有能力復刻“Made in China”的崛起路徑。

過去數十年，中國制造憑借完善的工業體系，成為全球商品供給中心，撐起了經濟高速增長。

未來的AI時代，AI賦能實體經濟會成為全新增長引擎，依托技術與產業優勢形成的AI中國制造，將以Token輸出的全新形式，參與全球AI產業競爭。

如果說把“AI-Made in China”的Token輸出視作新一輪引擎，那么作為Token經濟樞紐，無問芯穹的長期目標就清晰起來，也合理起來。

無問芯穹的長期目標，就是搭建國內高能效Token智能工廠。

充分盤活國內的能源與產業優勢，將優質算力轉化為標準化、高質量的Token產品，為全球開發者和企業提供穩定高效的底層服務，助力國內AI產業從場景落地，邁向價值出海的全新階段。

近期，資本市場的估值走向，已經側面印證了Token基建賽道的巨大潛力。

海外頭部AI算力服務企業CoreWeave完成IPO后，市值從上市初期的230億美元飆升至660億美元，漲幅高達189%。

這家企業的核心業務，就是為海外頂級AI模型提供算力支撐與Token服務，業務模式和賽道定位與無問芯穹高度契合。

海外資本市場的估值暴漲，意味著全球資本都已認可Token基礎設施的核心價值，行業整體估值體系已經完成重構。

國內的資本風向也同步發生變化。

無問芯穹本輪融資的投資方，不再局限于傳統科技投資機構，大量政府產業資本、金融機構、實體制造企業紛紛入局。

投資圈層的跨界擴散，說明Token經濟的價值已經走出科技圈層，獲得了實體經濟和產業資本的全面認可。

綜合來看，無問芯穹占據了國內AI產業堪稱黃金的賽道卡位，稱之為Token經濟樞紐毫不為過。

中立第三方的獨特定位，造就了不可替代的產業價值；Token需求的指數級爆發，賦予了企業極強的長期成長性；成熟的生產力公式和完整的產業閉環，也為企業持續迭代提供了清晰的發展路徑。

在AI全面產業化的浪潮里，無問芯穹穩穩扮演著行業賣水人的關鍵角色，為全行業智能化轉型保駕護航。

回顧移動互聯網的發展歷程，3G時代的流量爆發，催生了短視頻、移動支付、本地生活等全民應用，徹底重構了大眾生活與產業形態。

如今AI行業的Token爆發，正在復刻當年的流量奇跡。

三年融資22億的無問芯穹，就是這個時代里鮮明典型的最佳案例。