完成近5亿元融资的无问芯穹能否做好“算力运营商”？

9月2日，无问芯穹（Infinigence AI）宣布完成近5亿元A轮融资，本轮资金将用于加强技术人才吸纳与技术研发，推动产品商业化发展，强化生态合作等方面。至此，该公司在成立不到一年半时间内已累计完成近10亿元融资。

无问芯穹成立于2023年5月，由清华大学电子工程系推动成立。在AI 2.0主导的新一轮投资潮中，它是通用大模型和AI应用两个火热赛道外，在算力层面最具“明星效应”的创业公司之一。

这家公司背后已站有大批一线投资机构，包括本轮融资联合领投方社保基金中关村自主创新专项基金（君联资本担任管理人）、启明创投和洪泰基金，以及上海人工智能产业投资基金、联想创投、小米、软通高科等多家跟投方。

更早之前，百度、智谱、红杉中国、砺思资本、北极光创投、真格基金、经纬创投、金沙江创投、光源资本等尤为关注AI领域的企业和机构，也都已加入无问芯穹投资方阵营。

该公司之所以能吸引大量资本目光，与其业务定位和商业模式有直接关系。

按照无问芯穹所称，中国AI领域的模型层和芯片层可以抽象为“M种模型”和“N种芯片”构成的“M×N”格局。无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪表示，M和N之间存在不适配或难以高效部署等问题，而公司想要通过解决这些问题，将算力像“水电煤”一样进行标准化。

与此同时，面对国内算力整体受限、异构芯片算力难以被有效利用等困境，无问芯穹也希望整合各地智算中心等上游算力资源，搭建出一套低成本、高效率提供算力的AI基础设施，以服务大量有算力需求的下游厂商。

也就是说，无问芯穹要做的事情是成为“MxN”的中间层，即“算力运营商”。

“我们本质上是给市场上增加了一些大家原本没有用好，或者说没有想到可以去用的算力资源。”夏立雪说。

据界面新闻了解，这项业务的技术壁垒在于，一方面要通过软硬件协同方案优化芯片的算力利用效率，另一方面要搭建多元异构芯片集群，以放大整体算力规模。同时，为了尽可能最小化对用户使用习惯的影响，团队需要在解决方案上让新增算力和原有算力无缝衔接。

目前，无问芯穹建立的Infini-AI异构云平台已运营的算力覆盖了全国15座城市，服务了Kimi、LiblibAI、猎聘、生数科技、智谱AI等多个大模型行业客户。

该公司战略运营SVP王梦菲对界面新闻记者表示，现阶段最核心的客户还是算力需求更大的、做大模型训练的公司。“可能3年或5年后，效率消耗最大的（客户）画像会发生一些改变。”她说，“我们也会针对未来可能会起来的很多AI应用场景做好技术储备。”

只是无问芯穹仍需要面对来自云厂商的竞争。对此，王梦菲表示，虽然远期看会有一些业务重合，但无问芯穹当前更强调芯片集群的异构能力，以及如何更好利用国产算力芯片，“这一层很多大厂是不做的，那大家就不会有什么正面竞争。”

即便不是云厂商，互联网大厂也开始搭建自己的AI Infra（AI基础设施）业务，这意味着无问芯穹存在提高技术壁垒的难题。夏立雪的看法是，技术壁垒当然要不断打磨和提升，但无问芯穹的价值更多体现在规模化、普及性和打通产业链上下游上。

相比其他大模型公司，无问芯穹的盈利路径相对清晰。因为整体偏轻资产运营，其自认为不是一家“烧钱”的公司，且在成立之初就确定了“售卖标准化定价的算力”这一商业模式。在比较谨慎的测算下，公司认为未来3到5年内大概率能够实现规模化利润。