9 月 2 日，無問芯穹（Infinigence AI）宣布完成近 5 億元 A 輪融資，本輪融資聯(lián)合領投方為社?；鹬嘘P村自主創(chuàng)新專項基金（君聯(lián)資本擔任管理人）、啟明創(chuàng)投和洪泰基金。

跟投方包括聯(lián)想創(chuàng)投、小米、軟通高科等戰(zhàn)略投資方，國開科創(chuàng)、上海人工智能產業(yè)投資基金（臨港科創(chuàng)投擔任管理人）、徐匯科創(chuàng)投等國資基金，以及順為資本、達晨財智、德同資本、尚勢資本、森若玉坤、申萬宏源、正景資本等財務機構。

至此，無問芯穹的累計融資金額已達近10億元。

值得一提的是，其過往投資方還包括百度、智譜、同歌創(chuàng)投等戰(zhàn)略股東，以及紅杉中國、礪思資本、徐匯資本、北極光創(chuàng)投、真格基金等眾多知名投資機構。

而對于本輪融資的使用方向，據無問芯穹戰(zhàn)略運營SVP 王夢菲介紹，首先，“最重要的方向還是技術的儲備，我們做的事情對人才密度要求高，所以在技術上會繼續(xù)做一些配置?！?/p>

其次，“是產品的商業(yè)化，雖然公司成立的時間還比較短，但我們在商業(yè)化上今年已經有一些規(guī)?；氖杖肓?，明年會進一步的擴大市場份額，所以也會在商業(yè)化上加重布局?！?/p>

最后，“是生態(tài)的建設，我們需要上下游模型廠商、芯片廠商，包括大客戶和這個產業(yè)鏈上的很多關鍵的甲方都能夠認可我們的生態(tài)，所以在生態(tài)建設上我們也會繼續(xù)投入?！?/p>

 

AI模型算力的“超級放大器”

大模型能夠支撐的實際產業(yè)規(guī)模，取決于AI模型的實際可用算力，是一個壁壘更高、玩家更稀缺、價值量更高的領域。

基于對AI行業(yè)的深刻理解和長期實踐，無問芯穹判斷，大模型的實際可用算力不僅取決于芯片的理論算力，還可通過優(yōu)化系數(shù)放大算力利用效率，通過集群規(guī)模放大整體算力規(guī)模。

由此，無問芯穹提出“芯片算力×優(yōu)化系數(shù)（軟硬協(xié)同）×集群規(guī)模（多元異構）=AI模型算力”公式。

遵循這一公式，無問芯穹將通過軟硬件聯(lián)合優(yōu)化技術，持續(xù)提升芯片算力在大模型任務中的利用率，并通過多元異構算力適配技術，提升集群算力利用率，擴大行業(yè)整體算力供給。

 

在軟硬件聯(lián)合優(yōu)化方面，當前大模型推理需求逐步高漲，無問芯穹通過自研的推理加速技術FlashDecoding++大幅提升主流硬件和異構硬件的利用率，超越在先SOTA。

同時，完成了多個主流開源大模型在AMD、華為昇騰、壁仞、寒武紀、燧原、海光、天數(shù)智芯、沐曦、摩爾線程、NVIDIA等10余種計算卡上的適配，并在部分計算卡上實現(xiàn)了行業(yè)第一的推理加速成果。

基于這一方案取得的優(yōu)化效果，無問芯穹也與AMD簽署戰(zhàn)略合作，攜手推動商用AI應用的性能提升。

在多元異構算力適配方面，7月，無問芯穹發(fā)布的大規(guī)模異構分布式混合訓練系統(tǒng)HETHUB，是業(yè)內首次在華為昇騰、天數(shù)智芯、沐曦、摩爾線程和AMD、NVIDIA共六種芯片“4+2”組合間實現(xiàn)了千卡規(guī)模的異構算力混合訓練。

集群算力利用率最高達到97.6%，平均高出基準方案約30%，這意味著，在相同的多元芯片機房條件或者集群條件下，無問芯穹可將訓練總時長壓縮30%。

當前，無問芯穹主要聚焦于 GPU 異構，不過，除 GPU 架構芯片外，當前市場上也出現(xiàn)了一些專用芯片。

對此，王夢菲向 AI 科技評論介紹表示，“未來可能會有很多專用場景的芯片，這方面我們也有在做一些布局和預研的工作，我們也對這個方向比較看好?！?/p>

 

打造Infini-AI異構云平臺

近年來，國際上模型層與芯片層逐漸形成“雙頭收斂”格局，而中國的模型層與芯片層依然持續(xù)呈現(xiàn)由“M種模型”和“N種芯片”構成的“M×N”格局。

然而，不同硬件平臺需要適配不同軟件棧和工具鏈，異構芯片間長久存在著難以兼用的“生態(tài)豎井”現(xiàn)象。

隨著越來越多國產異構算力芯片被應用于全國各地方算力集群，異構算力難以被有效利用的問題日益嚴峻，逐漸成為中國大模型產業(yè)發(fā)展的瓶頸。

無問芯穹依托軟硬協(xié)同、多元異構技術優(yōu)勢，已基于多元芯片算力底座打造出Infini-AI異構云平臺。該平臺向下兼容多元異構算力芯片，可有效激活全國各地沉睡異構算力，現(xiàn)已運營的算力覆蓋全國15座城市。

此外，Infini-AI異構云平臺還包含一站式AI平臺（AIStudio）和大模型服務平臺（GenStudio）。

據無問芯穹介紹，AIStudio一站式AI平臺為機器學習開發(fā)者提供高性價比的開發(fā)調試、分布式訓練與高性能推理工具，覆蓋從數(shù)據托管、代碼開發(fā)、模型訓練、模型部署的全生命周期。

而GenStudio大模型服務平臺則為大模型應用開發(fā)者提供高性能、易上手、安全可靠的多場景大模型服務，全面覆蓋了從大模型開發(fā)到服務化部署的全流程，有效降低了開發(fā)成本和門檻。

自平臺上線以來，已有Kimi、LiblibAI、獵聘、生數(shù)科技、智譜AI等多個大模型行業(yè)頭部客戶在Infini-AI異構云平臺上穩(wěn)定使用異構算力，并享受無問芯穹提供的大模型開發(fā)工具鏈服務。

 

大模型時代的“算力運營商”

無問芯穹構建的 Infini-AI異構云平臺不僅可幫助下游客戶屏蔽硬件差異，高效使用底層異構算力的強大能力，還將有力打破國內異構算力的生態(tài)困境，加速上層應用逐漸向異構算力基座遷移，有效整合并擴大國內大模型產業(yè)可用算力的規(guī)模，將異構算力轉化為能用、夠用、好用的大算力，助力構建具有中國特色的本土化異構算力生態(tài)。

遵循算力利用率提升思路，結合軟硬件聯(lián)合優(yōu)化實力，無問芯穹在端側大模型和LPU IP領域亦有所布局，致力打造“端模型+端芯片”閉環(huán)能力。

無問芯穹堅信端側場景快速增長和應用爆發(fā)的必然趨勢，AI PC、AI手機將成為未來人機交互的重要接口，將助力每一個終端實現(xiàn)AGI級別的智能涌現(xiàn)。

以“釋放無穹算力，讓AGI觸手可及”為使命，無問芯穹致力于成為大模型時代首選的“算力運營商”，目前正在強力推進和產業(yè)鏈中最具價值的客戶建立戰(zhàn)略合作，再推廣到更廣泛的市場中實現(xiàn)標準化、批量化復制，建立規(guī)模優(yōu)勢。

通過激活多元異構算力和軟硬件聯(lián)合優(yōu)化，無問芯穹目標讓大模型的落地成本降低10000倍，如同“水電煤”一般，成為行業(yè)觸手可及、廣泛受益的新質生產力，加速AGI的普惠進程。

而“算力運營商”的定位也意味著無問芯穹與國內 AI Infra 企業(yè)存在較大差異性。

無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO 夏立雪在接受 AI 科技評論等媒體采訪時表示，“我們認為在國內AI Infra往往會被大家理解為比較單點優(yōu)化工具或軟件。在過往的很多實踐當中，證明了這一類的商業(yè)模式在國內其實存在著一些難題?！?/p>

夏立雪認為，“從客戶的視角出發(fā)，他們并不期望我們僅僅提供單一的工具解決方案，再由他們自行整合?？蛻粽嬲胍氖且环N已經優(yōu)化完善、即插即用的算力服務。因此，我們的工作定位為一步到位的滿足客戶需求，減少他們對技術細節(jié)差異的理解負擔。”

同時，“技術PK或者和客戶講誰的技術更好并不是最優(yōu)的方案，我們希望的是致力于把算力做到足夠的標準化，降低客戶使用算力的難度和門檻。這也是我們跟市面上一些AI Infra初創(chuàng)公司從愿景上的區(qū)別?！毕牧⒀┻M一步說道。

值得一提的是，從海外 AI Infra 公司方面對比，王夢菲也表示，“我們實際上是無法直接對標海外其他公司的，我們所做的事情和我們的商業(yè)模式是比較符合中國國情的，另外中國的客戶更希望面向的是All in one平臺，而非專業(yè)化、細致化，每人只做其中一部分這樣的平臺?！?span style="color: #FFFFFF;">雷峰網雷峰網(公眾號：雷峰網)

 

 

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