清华AI Infra独角兽融资双料第一，无问芯穹秘密递表港交所
无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪
就在刚刚，AMD苏妈关注的一家AI原生基础设施明星独角兽完成融资并即将IPO了。
10月12日消息，据智能纪元AGI获悉，无问芯穹（Infinigence AI）近期完成C轮融资，累计融资约43亿元，单轮和累计融资额创下行业纪录。
彭博消息称，无问芯穹已秘密向港交所递交IPO申请，计划募资数亿美元，投前估值达143亿元。最快于2027年上半年挂牌上市。
此外，智能纪元AGI还获悉，无问芯穹与Kimi月之暗面、智谱、MiniMax、阶跃星辰等头部大模型进行合作。截至今年7月，平台单日Token调用量较半年前（去年12月）实现了40倍的爆发增长。
随着新一轮融资，无问芯穹投资方涵盖腾讯、百度、小米、联想创投、红杉中国、启明创投等一线产业和风投机构。
若无问芯穹成功上市，有望超越MiniMax，成为AI赛道最快完成IPO的算力明星独角兽，并有望成为“国内Neocloud第一股”，直接对标估值高达1170亿的美国AI基础设施龙头Fireworks AI。
不卖大模型和芯片，却是“AI工厂”里的台积电
最近AI Infra赛道有几个重要融资消息值得关注。
今年7月，英伟达领投了AI基础设施赛道头部公司Fireworks AI D 轮融资，总额达到15.05 亿美元 ，最新估值达175亿美元（约合人民币1171亿元）。同时，Fireworks宣布其年化收入运行率（ARRR）已超10亿美元，每天处理超过 40万亿 Tokens。
Fireworks AI的对手Baseten 则在今年6月完成 15 亿美元F轮融资，投后估值达 130 亿美元。
另一个对手Together AI则在今年7月完成8亿美元C轮融资，估值达83亿美元。
这些企业都有同一个特点：他们不做芯片，不卖计算卡，不自研大模型，不做Agent应用，而是为国内开源模型公司做训练推理云，并且与这些模型和算力公司等联合构建“AI工厂”，即AI数据中心基础设施。
正如英伟达CEO黄仁勋（Jensen Huang）在今年GTC大会期间所言，这类AI算力公司其实就是“AI 工厂的台积电”，他们的作用不可或缺。
“In a lot of ways, you're the TSMC of AI factories.”
随着持续性的算力短缺，Agent应用的持续爆发已经推动AI算力需求增长。
苏姿丰也预测，2025年，数据中心AI加速器 TAM 为 2000 亿美元，到2030年将达到约1.4万亿美元，超过 45% 的复合年增长率。其中，推理算力部分增长速度超过训练，占比超过77%，即1万亿美元以上。
算力需求的爆发，直接推动了下游AI基础设施企业成为高潜力赛道，而无问芯穹早已率先完成卡位。
作为成为三年多的AI“新云（Neocloud）”公司，无问芯穹由清华大学电子工程系NICS-EFC实验室团队孵化，依托多元异构、软硬协同、自主式AI等核心技术优势，打造了连接“M种场景与模型”与“N种硬件与芯片”的Agentic Infra基础设施新范式，在数字世界与物理世界均实现极致的效率与成本优化。
无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪表示在2026世界人工智能大会上发布前店后厂一中心战略，将产品体系拆解为三类核心产品：
作为算力集散中心的Agentic Infra自主式基础设施平台；
作为Token工厂的Agentic MaaS大模型服务平台；
以及作为AI生产力商店的Agentic Infra 行业解决方案，覆盖文娱游戏、医疗健康、法律终端、能源电力等领域，并在具身智能方向展开探索。
如果说模型公司（智谱GLM、Qwen、DeepSeek 等）产出模型权重，相当于“芯片设计图纸”。
那么，无问芯穹、Fireworks AI等公司不卖模型、不做芯片，而是负责管理算力集群、高性能推理内核、调度，批量产出Token，相当于AI时代的“晶圆代工”。
夏立雪曾用一个形象的比喻描述了公司的定位：“在Token经济时代，AGI基础设施扮演的角色，如同石化产业链中的炼化厂，它把能源转化为数字石油（Token），为各类AI终端应用和服务输出基础资源，是Token经济的关键枢纽。”
实际上，无问芯穹的核心竞争力在于“中立”。
成立之初，无问芯穹选择基于M种模型和N种芯片做异构优化和统一部署，连接模型、芯片和客户需求，将分散的模型能力和异构算力组织起来，持续优化从底层资源到AI生产力的转化效率，成为全行业通用底座，而非大厂Infra的自给自足。
在这样的行业格局下，只有保持中立，才能成为中国AI产业链的核心底座；只有成为最大公约数，才能成长为Token经济的核心枢纽，而无问芯穹的差异化在于立足中立性之上的All in Infra。
目前在算力优化方面，无问芯穹的“多元异构”技术路线同时支持英伟达、AMD、华为昇腾、壁仞、海光、摩尔线程、沐曦、燧原科技等多种海外、国产芯片体系。
在模型/应用层，无问芯穹已经是Kimi、智谱等众多头部大模型企业的基础设施服务商。此外，无问芯穹 MaaS 平台已上线百余种大模型，均支持开箱即用。
今年5月，AMD掌舵人“苏妈”苏姿丰（Lisa Su）来到上海，专门到无问芯穹等公司展区听取介绍与演示，无问芯穹上海总经理、端侧总裁曾书霖亲自为苏姿丰介绍合作成果。
目前，无问芯穹已经与AMD展开深度战略合作，双方共同推动“AI 软硬件一体化”及云、边、端全链路开源生态。
token工厂的“造王者”
时间回溯到2025年3月，美国AI算力独角兽公司CoreWeave成功挂牌上市。
这是全球第一家AI“新云（Neocloud）”公司，也是AI基础设施赛道首个被英伟达投资的IPO上市公司。
黄仁勋曾赞扬，CoreWeave超级电脑算力中心就是世界最快的AI超算基础设施。
当然，英伟达不仅全面支持CoreWeave，而且还花费高达7亿美元收购贾扬清创立、约20名员工的Lepton AI。
前高盛合伙人迈克尔·帕雷克评价称，英伟达为了维护AI基础设施护城河，加速扮演AI算力行业的“造王者”。
一年之后的今天，OpenAI、Anthropic、xAI、微软等AI公司纷纷加码对算力基础设施的投入力度。
今年9月，Anthropic与老牌CDN与云服务商Akamai签署了一份为期7年、价值116亿美元的算力合同，创Akamai历史最大订单；此前，Anthropic与算力云厂商Lambda达成交易，获取2028年交付的Rubin (NVL72) 芯片机时。
这意味着，模型Token消耗量节节攀升，算力需求持续短缺，“AI工厂”势在必行，而英伟达、无问芯穹这类AI基础设施公司，正在形成AI工厂“造王者”角色。
回到国内，从供给侧看，国内日均Token调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍。其中，无问芯穹单日Token调用量半年内增长了40倍。
从算力侧来看，英伟达在中国AI芯片市场的份额，2022年还是95%左右，到2026年中，Bernstein给的预测是整体掉到8%；而华为轮值董事长徐直军已对外披露，华为昇腾在国内的份额已经超过英伟达。
显然，模型Token消耗量节节攀升，国产算力份额不断提升，但算力永远不够用。所以，当"永远短缺"变成共识，真正值钱的东西就变了，不是谁手里的卡多，而是谁能让算力高效地变成Token。
这也是为什么会出现无问芯穹这种公司：不造芯片、不训模型，就做中间那层"炼化"。
听起来冷门，其实是这轮AI工厂叙事里最踏实的环节。
AI的竞争早就不是“谁的模型最强”了，而是谁能把Token变成真正的生产力、变成能算清的 ROI。
当AI从发布会、产品宣传，走进财务报表，这大概就是行业成熟的样子。