随着大模型从训练走向推理、智能体快速发展，算力需求呈现指数级增长趋势，带动算力调度、推理优化和模型部署等 AI 基础设施服务需求加速释放，AI 基础设施赛道正成为资本关注的新焦点，近日传来大额融资消息。

据悉，清华系 AI 原生基础设施企业无问芯穹已完成 23 亿元 C 轮融资，其成立以来的累计融资额达 43 亿元，单轮及累计融资额均创下中国 AI 原生基础设施赛道最高纪录。

作为 AI Infra 赛道最受关注的明星独角兽，无问芯穹是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，自成立以来其投资方阵容堪称豪华，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。其中，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；财务投资机构则包括红杉中国、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。各方资本争相押注反映出对赛道前景及公司成长潜力的双重看好。

公开信息显示，无问芯穹成立于 2023 年，由清华大学电子工程系推动成立，是中国 AI 原生基础设施领域的领军企业。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，分别对应自主式基础设施平台、MaaS 大模型服务平台及行业解决方案，服务覆盖从底层算力优化到 AI 应用落地的全链条。

从行业发展趋势来看，2026 年大模型逐渐进入真实应用场景，推理侧的计算需求持续爆发式增长。Gartner 报告显示全球 AI Token 呈现 " 训练持续增长、推理加速扩张 " 的趋势：训练端持续投入大规模算力以提升模型能力，而随着 AI Agent、深度推理和企业应用普及，推理端 Token 消耗与基础设施支出正快速增长，预计 2026 年全球推理基础设施支出将超过训练。高盛在《AI Agents Forecast to Boost Tech Cash Flow as Usage Soars》中也预测，随着 AI Agent 普及，到 2030 年 Token 消耗量可能增长至当前水平的 24 倍。

在此背景下，无问芯穹早在去年已极具前瞻性地布局 "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。

资料显示，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 37,000P 算力，覆盖 16 种主流芯片，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；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。

公司已与智谱、月之暗面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，商业化落地能力优异，盈利能力和成长性值得关注。

从全球范围来看，" 新云 "（NeoCloud）正在成为 AI 浪潮中获得资金支持最多的赛道之一，包括 Fireworks 和 Baseten 在内的海外 AI 云公司今年来估值持续攀升。随着大模型逐渐进入规模化应用阶段，市场对 AI Infra 企业的评价标准正从拥有多少算力资源，转向能否将算力持续转化为低成本、高质量、生产级可用的 Token。在此背景下，AI 基础设施层的价值正被显著重估，具备前瞻性布局以及全栈技术能力的企业，有望抢占先机，并在持续增长的 Token 需求中形成长期技术壁垒和商业复利。