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图片来源：视觉中国

作者丨 安然

编辑丨叶锦言

出品丨深网·腾讯新闻小满工作室

2024 年 9 月 2 日，无问芯穹（Infinigence AI）宣布完成近 5 亿元 A 轮融资，至此，在成立短短 1 年 4 个月内，无问芯穹累计已完成近 10 亿元融资。

无问芯穹本轮融资联合领投方为社保基金中关村自主创新专项基金、启明创投和洪泰基金，跟投方包括联想创投、小米、软通高科等战略投资方，国开科创、上海人工智能产业投资基金、徐汇科创投等国资基金，以及顺为资本、达晨财智、德同资本、尚势资本、森若玉坤、申万宏源、正景资本等财务机构。

对此，无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪表示：“AI 2.0浪潮带来的新‘二八定律’，Transformer 架构统一了新的技术范式，意味着只需解决20%的关键技术问题即可支撑80%的垂直场景泛化，给软硬件联合优化技术的标准化和规模化提供了难得的机遇；中国算力生态正面临的供需矛盾以及资源分布不均的现状，为我们拉动上下游协力实现多元异构算力的高效整合创造了时代机遇。”

无问芯穹创始团队来自清华大学电子工程系，团队前期判断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。

需要指出的是，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。

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。

在软硬协同、多元异构技术方面，无问芯穹基于多元芯片算力底座打造出Infini-AI异构云平台。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）。

其中，AIStudio一站式AI平台为机器学习开发者提供高性价比的开发调试、分布式训练与高性能推理工具，覆盖从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期。

GenStudio大模型服务平台则为大模型应用开发者提供高性能、易上手、安全可靠的多场景大模型服务，全面覆盖了从大模型开发到服务化部署的全流程，有效降低了开发成本和门槛。

无问芯穹官方表示，通过激活多元异构算力和软硬件联合优化，无问芯穹目标让大模型的落地成本降低10000倍，如同“水电煤”一般，成为行业触手可及、广泛受益的新质生产力，加速AGI的普惠进程。