来源：钛媒体

无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪

7月30日消息，2025世界人工智能大会（WAIC 2025）期间，清华系AI infra公司无问芯穹发布全规模 AI 效能跃升方案，并正式推出三大核心产品：无穹 AI 云、无界智算平台与无垠终端智能。

具体来说，无穹AI云主要针对万卡至十万卡全局算力网络，无界智算平台则是针对百卡至千卡级大型智算集群，无垠终端智能针对单卡至十卡级有限算力终端。该方案是一套面向未来智能基础设施的软硬协同系统，分为跨地域智算网络、智算集群与多形态智能终端等全规模场景，统一适配多种异构算力，提供从模型调度、性能优化到应用部署的全链路支持。

与此同时，7月29日凌晨无问芯穹还宣布，无穹AI云大模型服务平台现已上线智谱最新开源、性能达全球第三的新一代旗舰模型上架GLM-4.5（3550亿参数）和GLM-4.5-air（1060亿）。

事实上，随着DeepSeek全球爆火，Kimi K2、MiniMax M1、智谱GLM-4.5等开源模型均在北京时间夜间发布，希望以此在海外获得好评，而AI Infra算力公司都在第一时间适配。这让我们对于模型、算力、芯片之间的融合性发展抱有更多的期待。

无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪表示，通过提供无穹 AI 云、无界智算平台与无垠终端智能，在单卡至十万卡算力的全规模软硬件场景中赋能AI应用。

夏立雪指出，当前国内芯片与算力设施种类繁多，形成了多个独立生态，但不同厂商的硬件架构、接口协议差异显著，导致开发者往往需要花费大量精力学习不同芯片的使用方法，这严重制约了AI技术的落地效率。而无问芯穹打造了一套产业链上的“世界通用语言”，可实现不同芯片之间的无缝通信与协同，从而使算力资源即插即用，且如同超市商品般可自由挑选。

夏立雪对笔者称，模型和算力芯片是两条驱动路径。模型本身是技术驱动，而芯片是模型的资源，所以，两者不可能分开发展，还是需要一定的融合及协同。技术上，infra公司肯定做很多优化手段，再把现在能用的资源整合起来，尽可能不要被资源限制，而从更长远的发展来说，国内算力产业还是需要多方配合。这是整个产业要一起解决的问题。

“这很难用一个统一的确定性方式来描述，为什么？因为我们国内整个生态非常丰富，而看国外，你说到底是英伟达先造出芯片，还是OpenAI先造出模型，对吧。如果他们两个是闭环的，英伟达就永远知道它的下一个芯片该怎么造，模型厂商知道未来有可能用上什么样的芯片，所以，生态闭环是非常重要的，我们希望能够打造国内的算力生态。芯片迭代确实慢，一颗芯片从设计到流片，再到测试，至少两年。但是如果我们能够把生态信息，和资源闭环打通，我们的芯片厂商就能够知道下面应该往哪个方向发展，包括让内存变大、访存变得更快，做一个新的计算单元等。”夏立雪表示。

据悉，无问芯穹成立于2023年5月，是一家专注于为 AI 2.0时代提供完整解决方案的科技公司，致力于成为大模型落地过程中的 "M×N" 中间层，为中国乃至全球AI产业的发展注入新的动力。

“两年前，我们惊艳于几千卡集群训练而成的GPT3.5，但今天，一部手机也可以装下与它同等性能的小型AI了。”夏立雪指出，资源的稀缺性约束驱动着智能效率的持续进化，而广泛的应用需求，也正牵引着顶尖模型不断从大规模计算中下放到中等算力、小算力场景中。他绘制了一个AI落地价值图：AI应用落地价值空间=场景尺度×计算资源×智能效率。

2024年，无问芯穹宣布完成近5亿元A轮融资，创下国内AI基础设施最大单笔融资记录。至此，这家仅仅成立两年的公司已累计“吸金”超过10亿元。

官网显示，目前无问芯穹主要提供两类核心产品或服务：一是AI云平台，面向企业和开发者提供从算力、模型到应用的一站式服务，包括全面的云管平台、强大的基础云产品、一站式 AI 开发平台、大模型开发平台、大模型应用开发平台、行业大模型方案等；二是云平台之下的国产化 AI 算力适配和性能极致优化，对十余种国产 AI 芯片全面适配，实现开源模型的无缝迁移，通过算法和编译优化，国产芯片性能提升50%~200%，并实现多源异构国产 AI 芯片的统一调度和混合精度计算，综合性价比全面超越国际主流芯片。

整体来看，无问芯穹的产品体系从基础设施到行业应用，包括面向智算中心、大模型厂商、行业客户等领域，全面助力 AGI 技术的规模化落地。

据夏立雪在现场披露的数据显示，无问芯穹服务的全球最大AI孵化器——上海模速空间，日均Tokens调用量已成功突破100亿大关，累计服务10余个智慧场景、支撑100多个前沿AI创新应用，单应用月活高达数千万。

如今，无问芯穹进一步细化相关产品服务，夏立雪将这三个产品比作了“三个盒子”，提供“打包式”的产品服务能力。

夏立雪表示，无界智算平台凭借其全域异构兼容与智能调度能力，构建了弹性灵活的算力服务能力，精准匹配复杂业务需求，高效利用2000张华为昇腾910B智算加速卡，实现了千亿参数模型的分布式部署与大规模推理。

同时，无问芯穹提供全球首个跨地域全分布式联合强化学习服务，将各地AIDC中零散的算力资源，与一个中等体量的算力集群结合起来，完成跨地域的联合强化学习，最小支持单张消费级显卡接入，让每一张闲置GPU都能发挥更大价值，让中小企业也能训练自己的领域推理模型。基于这一突破，无问芯穹与三大运营商及20余家AIDC机构联合启动“AIDC联合运营创新生态计划”。

此外，无问芯穹还提供各类模型和一体机服务。例如，该公司与上海创智院共同打造了全球首款端侧本征模型无穹天权Infini-Megrez2.0；无问芯穹与联想合作联想智能终端推理加速引擎无穹开阳Infini-Mizar2.0，实现端侧单任务异构计算，在AI PC场景下将本地模型尺寸上限从70亿提升到300亿；无问芯穹与新华三合作大模型一体机；无问芯穹与苏州异格技术合作推出FPGA大模型推理一体机（是无问自己的LPU IP），单机即可驱动百亿参数大模型，不仅能效翻倍，而且进一步大幅降低大模型推理成本。

谈到恢复销售H20对于国产芯片发展话题，夏立雪表示，这依然需要看长期价值。因为这也不是第一次出现冲击（禁令）了，这种封禁再放开的这种节奏发生很多次，所以整个产业对于这种变化也逐渐适应。

“我会认为，其实一切都在向好。我可以说，H20本身也不是在某一领域最尖端的技术，无论是在训练还是在推理上，它都已经是调优过的版本了。所以，我认为这一次至少对国内产业来说，短期肯定会有波动，但长期没有那么大的冲击。”夏立雪称，大家一面做自己模型，另一面为国产芯片的使用不断打磨，目前在一些国产卡上跑的比较快，具备了很好的商业价值，尤其AI逐渐从训练走向模型推理，最终看的是使用效率、性能等能否满足需求。

夏立雪称，虽然目前大部分训练是依靠英伟达卡，但推理侧可以选择很多国产计算卡。“很多用户最开始在我们平台上使用国际先进芯片，但我们会帮他们逐步迁移、扩容到国产卡上，他们发现也很好用，这样的话逐渐把国产GPU芯片使用起来。”

IEEE Fellow，清华大学电子工程系教授、系主任，无问芯穹发起人汪玉表示，如果要打通算力、数据、模型、应用，至少得有那么一些人，多个领域都能懂。教育的背后其实还有很多垂直方向逻辑、水平方向的逻辑，不同层次的知识都有涉及，在技术公司做过、商业化团队做过应用、对投资有一点点理解，这样的人是更丰富的，更有希望做到能够把“最后一公里”打通的人。这个世界不仅需要一些对某一个点特别着迷的人，还需要一类人把全栈打通。因此，包括教育、科研等领域都应该需要一起思考“最后一公里”的问题。

夏立雪强调，“无问芯穹始终致力于以场景尺度、计算资源与智能效率的共振，以有限的资源实现无限的需求，抵达‘智无边际、算无虚发’的终极愿景，让有计算的地方，就有‘无穹’的智能涌现。”（本文首发于钛媒体App，作者｜林志佳，编辑｜盖虹达）

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