成立16个月斩获10亿元融资，无问芯穹瞄准大模型时代首选“算力运营商”

2025-07-18 来源：AI图库吧

无问芯穹表示，本次融资募集的资金将用于加强技术人才吸纳与技术研发，保持软硬协同、多元异构的技术领先优势；深入推动产品商业化发展，保持Infini-AI异构云平台产品与市场间的紧密嵌合；强化生态合作，激活异构集群算力资源，构建支撑“M种模型”和“N种芯片”的AI算力底座，做AI模型算力的“超级放大器”……无问芯穹将致力于成为大模型时代首选的“算力运营商”。做AI模型算力的“超级放大器”大模型能够支撑的实际产业规模，取决于AI模型的实际可用算力。无问芯穹认为大模型的实际可用算力不仅取决于芯片的理论算力，还可通过优化系数放大算力利用效率，通过集群规模放大整体算力规模，由此，无问芯穹提出“芯片算力×优化系数（软硬协同）×集群规模（多元异构）=AI模型算力”公式。遵循这一公式，无问芯穹将通过软硬件联合优化技术，持续提升芯片算力在大模型任务中的利用率，并通过多元异构算力适配技术，提升集群算力利用率，扩大行业整体算力供给。在软硬件联合优化方面，无问芯穹通过自研的推理加速技术FlashDecoding++大幅提升主流硬件和异构硬件的利用率，超越在先SOTA，完成多个主流开源大模型在AMD、华为昇腾、壁仞、寒武纪、燧原、海光、天数智芯、沐曦、摩尔线程、Nvidia等10余种计算卡上的适配，并在部分计算卡上实现了行业第一的推理加速成果，高效满足各行业愈发高涨的大模型推理需求。基于这一方案取得的优化效果，无问芯穹已与AMD签署战略合作，携手推动商用ai应用的性能提升。在多元异构算力适配方面，无问芯穹也拥有业界稀缺的异构适配与集群能力禀赋，7月发布的大规模异构分布式混合训练系统HETHUB，是业内首次在华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程和AMD、NVIDIA共六种芯片“4+2”组合间实现了千卡规模的异构算力混合训练，集群算力利用率最高达到97.6%，平均高出基准方案约30%，这意味着，在相同的多元芯片机房条件或者集群条件下，无问芯穹可将训练总时长压缩30%。提供异构算力利用到大模型应用开发的全栈式能力近年来，国际上模型层与芯片层逐渐形成“双头收敛”格局，而中国的模型层与芯片层依然持续呈现由“M种模型”和“N种芯片”构成的“M×N”格局。然而，不同硬件平台需要适配不同软件栈和工具链，异构芯片间长久存在着难以兼用的“生态竖井”现象。随着越来越多国产异构算力芯片被应用于全国各地方算力集群，异构算力难以被有效利用的问题日益严峻，逐渐成为中国大模型产业发展的瓶颈。无问芯穹依托软硬协同、多元异构技术优势，已基于多元芯片算力底座打造出Infini-AI异构云平台。该平台向下兼容多元异构算力芯片，可有效激活全国各地沉睡异构算力，现已运营的算力覆盖全国15座城市。此外，Infini-AI异构云平台还包含一站式AI平台（AIStudio）和大模型服务平台（GenStudio）。自平台上线以来，已有Kimi、liblibAI、猎聘、生数科技、智谱AI等多个大模型行业头部客户在Infini-AI异构云平台上稳定使用异构算力，并享受无问芯穹提供的大模型开发工具链服务。Infini-AI异构云平台不仅可帮助下游客户轻松屏蔽硬件差异，无感高效地使用底层异构算力的强大能力，还将有力打破国内异构算力的生态困境，加速上层应用逐渐向异构算力基座迁移，有效整合并扩大国内大模型产业可用算力的规模，真正将异构算力转化为能用、够用、好用的大算力，助力构建具有中国特色的本土化异构算力生态。

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