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

智東西
作者 三北
編輯 漠影

智東西5月7日報道，剛剛，國內AGI Infra頭部玩家無問芯穹宣布此前已再獲超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，那么當下，這一邏輯正在發生轉移：支撐模型規?；涞氐幕A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。這家脫胎于清華體系的AGI Infra公司，自2023年成立以來便聚焦將算力轉化為高質量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，并構建起“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數據：從2026年1月底開始，其平臺上的Token調用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?！?/p>

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。

這一產政聯合的融資陣容釋放了一個強信號：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。

一、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”，它們服務于特定的業務生態，架構、調度策略、甚至芯片選型都高度定制化。真正能夠服務多元模型、多元芯片、多元場景的“公共AI基礎設施”，反而更加稀缺。

這也解釋了為什么，像無問芯穹這樣的獨立廠商，反而迎來了需求爆發。

數據是最直觀的體現。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大模型服務平臺的日均Token調用量相較于去年底，已增長超20倍；而在更宏觀的行業層面，中國日均Token調用量已突破140萬億。這種增長曲線，幾乎復刻了3G時代移動流量的爆發路徑。

背后，以OpenClaw為代表的Agent應用正在重塑需求結構。一個復雜的Agent任務，比如自動分析一份百頁財報或規劃一次跨國差旅并完成所有預訂，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序設計的，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。

二、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?！薄＿@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，往往出現在后兩環：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？

基于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?！罷oken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，取決于可通過技術極致優化的多元異構算力規模。單一芯片廠商的算力供給與成本結構，正在制約AI規?；涞剡M程。無問芯穹以“多元異構”的核心技術，在多種模型算法與多種芯片硬件之間，實現跨層次的極致優化，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臺，以軟硬件協同優化，通過跨越軟件與硬件的深度優化與聯合設計，極致挖掘芯片應用算力。

因子三：Token價值轉化，則是更關鍵的一躍。一個高質量的Token，如果用于精準的Prompt或復雜的任務拆解，其產生的價值可能是低質量Token的成百上千倍。無問芯穹平臺已接入包括Kimi、智譜、DeepSeek、通義千問、MiniMax等頭部大模型，進一步優化、發揮萬億級參數開源大模型的智能上限，并面向 AI 原生企業、制造業、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；標志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賬的新階段。

它也解釋了為什么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。

三、誰在下注？透視“全明星”資方陣容背后的產業野心

正是基于上述對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就像電力與數據一樣，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帶來的長期復利。

同時還有產業資本的“用腳投票”。秦淮數據、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綁定。對數據中心運營商而言，高效Token生產能力意味著更高的算力利用率；對制造業企業而言，則意味著數據與AI能力的真正激活。

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

在海外，Neo Cloud（新型算力云）賽道正在快速崛起。

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

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。

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，是將制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，中國正在憑借能源結構優勢、完備的制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信號：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”。