10月12日，清华系AI基础设施企业无问芯穹（Infinigence AI）完成23亿元C轮融资全额交割。至此，该公司累计融资达43亿元，单轮融资与累计融资两项指标均创下国内独立AI基础设施企业历史新高。
当前，大模型公司的估值故事已接近饱和，越来越多AI产业链上的新“卖水人”受到市场追捧，主要集中在光模块、液冷、PCB、算力租赁和AI Infra等领域。
其中，帮助客户高效利用算力、降低模型成本的典型代表是无问芯穹，该公司也是AI Infra细分赛道的标杆；浪潮信息、中科曙光等则代表算力租赁与IDC细分赛道，主要提供AI服务器和算力集群服务，让企业无需自购设备，而是按需租用算力。
据彭博社10月初援引知情人士消息，无问芯穹已在近几个月以保密形式向港交所递交IPO申请，计划募资数亿美元，最早可能于2027年上半年完成上市。
目前，AI Infra赛道正批量催生IPO。除了无问芯穹，国产AI算力芯片企业燧原科技已于2026年9月11日在科创板上市；百度旗下昆仑芯采取“港股先行、A股跟进”的双线策略，已提交港股上市申请并启动科创板辅导；AI芯片企业中星微技术于2025年8月启动科创板上市辅导；华为旗下算力基础设施服务商超聚变，创业板IPO已获受理并进入问询阶段。
值得一提的是，AI Infra独立厂商硅基流动已于6月30日递表港交所。硅基流动与无问芯穹均曾获得“大模型第一股”智谱投资。截至目前，智谱被投企业中，还有中国独立AI算力集群提供商基流科技于2026年4月递表港交所，冲击“AI基础设施第一股”。
换言之，智谱有望凭借投资“卖水人”，接连收获3个IPO。
清华系主任坐镇，红杉打头阵、腾讯百度携手入局
无问芯穹创始人为汪玉，于1998年进入清华，本科、硕士、博士均在该校就读，2007年起留校任教。汪玉是清华电子工程系首位80后系主任，也是该系创办以来第二年轻的系主任，长期从事智能芯片、高能效电路与系统研究。
来源：清华大学官网截图
2016年1月，以汪玉为负责人的深度学习处理器项目，通过清华大学电子信息学院论证并获得支持。随后，项目团队将研究成果作价入股AI芯片公司深鉴科技，进行产业化运营。汪玉的学生姚颂、单羿是深鉴科技的创始成员，这也是他首次与学生共同创业。2018年，深鉴科技被FPGA厂商赛灵思（现AMD）收购。
此次创办无问芯穹，是继深鉴科技后，汪玉又一次“产学结合，师生联手”，与他合作的三名学生是夏立雪、戴国浩、曾书霖。
夏立雪，无问芯穹联合创始人兼首席执行官，学士和博士均毕业于清华大学电子工程系，是汪玉担任博导后指导的第一位博士生。毕业后，他担任阿里云用户增长产品技术负责人，负责过阿里云大语言模型的压缩加速、生成式AI模型芯片等战略项目。
大模型浪潮初期，夏立雪意识到算法从专用走向通用的质变将带来广阔应用场景，于是携手汪玉，成为无问芯穹首位联合创始人。
戴国浩，无问芯穹联合创始人兼首席科学家。2014年和2019年，他先后获得清华大学电子工程系工学学士和博士学位。博士期间，汪玉是戴国浩的博士论文指导老师。目前，戴国浩是上海交通大学长聘教轨副教授，同时担任清源研究院定制计算中心共同负责人、人工智能设计自动化创新实验室负责人。
值得关注的是，2017-2019年，曾书霖曾在深鉴FPGA硬件组担任两年实习生，无问芯穹是他与导师汪玉的再次合作。公司成立初期，曾书霖仅通过持股上海月若荧惑企业管理合伙企业（有限合伙）、北京无问启明企业咨询有限公司，间接持有无问芯穹股份。
如此豪华的创始团队，加上“清华大学和上海交通大学两大顶尖高校的科技成果转化企业”标签，自然吸引了同样豪华的投资方阵容。截至目前，无问芯穹累计完成6轮融资，涵盖国资机构、产业投资方、市场化财务投资机构等多个类别。
国资机构包括杭州高新金投、社保中关村基金（君联资本管理）、珠海科技产业集团、厦门国兴投资、徐汇资本、孚腾资本、中保投资、国开科创等；产业投资方包括Dabanc Holding、联想、九坤创投、同歌创投、腾讯、百度等；财务投资机构包括红杉中国、洪泰基金、惠远资本、启明创投、达晨财智、顺为资本、砺思资本等知名机构。
来源：天眼查
目前，夏立雪通过北京无问启明企业咨询有限公司等间接持有无问芯穹14.2927%股份，控制21.4036%表决权；汪玉直接持股7.7836%；戴国浩直接持股6.307%。
此外，全国社会保障基金理事会通过社保中关村基金（君联资本管理）等最终受益股份达3.6219%；上海市徐汇区国有资产监督管理委员会通过徐汇资本最终受益股份2.4809%；清华大学通过华控技术转移最终受益股份3.3759%；上海交大技术转移中心有限公司持股0.4622%。
机构及大厂中，启明创投合计持股5.0411%；洪泰基金合计持股4.3549%；红杉通过厦门雅恒创业投资基金合伙企业（有限合伙）持股3.8051%（最终受益股份2.2091%），另通过红创科兴持股2.6858%；腾讯、百度均持股1.4435%。
起于“大模型基础设施”，已成“Token经济时代的炼化厂”
与市场上大多数通用或专用大模型公司不同，无问芯穹另辟蹊径，走的是服务大模型公司的“大路”。
成立初期，无问芯穹以无穹大模型能效优化工具包为基础，整合国产芯片算力，构建统一算力底座。在AI大模型多样、算力多样的分散行业格局下，公司构建了连接模型和算力的M*N中间层。通过模型层、系统层、硬件层的跨层协同优化，发挥各类算力硬件的效率，助力大模型应用落地。
具体而言，无问芯穹主要提供智算云服务、智算一体机、大模型能效优化工具包等解决方案。同时，公司还自研了行业大模型，包括政务大模型、法律大模型、证券大模型等。
发展至今，依托多元异构、软硬协同、自主式AI的技术底座，围绕算力调度、Token生产和行业应用，无问芯穹形成了“前店后厂一中心”的战略布局。夏立雪这样描述公司定位：“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。”
来源：无问芯穹
“前店后厂一中心”战略，由夏立雪于2026世界人工智能大会上发布。他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。
早在去年，无问芯穹就已颇具前瞻性地布局“Agentic Infra”，并提出AI生产力公式，将AI生产力拆解为智能资源规模、Token生产效率和Token价值转化三个变量。前店后厂一中心分别对应这三个环节：算力集散中心扩大可利用的智能资源规模，Token工厂提升算力向Token的转化效率，AI生产力商店则推动Token进入真实业务场景。
据介绍，无问芯穹的Agentic Infra自主式基础设施平台，通过统一调度多元异构算力，目前该平台已部署触达37000P算力，覆盖英伟达、AMD、华为昇腾、壁仞、海光、摩尔线程、沐曦、燧原科技、阿里平头哥等16种海外、国产主流芯片，支持十万卡级超大规模模型的训练、推理与强化学习任务。
截至今年7月，其Agentic MaaS大模型服务平台单日Token调用量较去年12月实现了40倍的爆发增长。
过去一年，无问芯穹的Token工厂已通过一系列原始技术创新，推动了推理成本的10倍下降，且未来仍有10倍的下降空间；今年WAIC期间，无问芯穹还披露了一项新进展：跨集群异构推理架构PDD。按公司公布的测试结果，该架构可将单Token成本降低37.5%。
在Agentic Infra行业解决方案方面，无问芯穹构建了由平台管家智能体、智算运维智能体和算子生成智能体KernelMind组成的基础设施智能体蜂群，可根据任务复杂度、时延要求和Token成本，协同完成模型组合、任务管理与执行保障，在性能、成本和可靠性之间实现综合优化，推动Token进一步转化为可执行、可交付的行业生产力。
商业化落地层面，无问芯穹已与智谱、月之暗面、DeepSeek、MiniMax、阶跃星辰等头部大模型企业达成合作，并已推出覆盖文娱游戏、医疗健康、法律服务、能源电力等领域的Agentic Infra行业解决方案。
行业分析指出，AI产业下半场的核心竞争力不再是硬件规模，而是算力调度效率与推理优化能力。未来能够盘活碎片化算力、持续压低Token成本、适配多场景落地的第三方平台，将掌握产业链重要话语权。
本文来自微信公众号“猎云精选”，作者：王非，36氪经授权发布。
