无问芯穹再获超7亿融资：首发AI生产力公式跻身Token经济枢纽

作者：龚作仁文章来源：Laborer

2026-05-07 11:47

作者：龚作仁文章来源：Laborer

2026-05-07 11:47

邦小白快读

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文章重点信息包括公司融资事件和核心AI技术突破。

1. 无问芯穹获超7亿元融资，投资方包括杭州高新金投集团、惠远资本等，资金投向三大方向：巩固多元异构技术领先地位、提升Token生产效率、构建智能AI基础设施。

2. AI生产力公式为“AI生产力 = 智能规模 × Token生产效率 × Token价值转化”，量化Token经济价值，其中智能规模聚焦算力优化，Token生产效率提高每秒产出，Token价值转化增强生产力效能。

关键数据与增长表现显示行业爆发机会。

1. Agentic MaaS平台日均Token调用量较去年底增长超20倍，支持160余种大模型，优化性能包括吞吐量提升2-3倍、时延缩减50%、首字延迟低于500ms、精度对齐率超99.9%。

2. 国家统计局数据表明，截至3月我国日均Token调用量突破140万亿，同比增长超40%，预示AI深度赋能各行业，Token经济进入指数增长新纪元。

文章揭示了AI产品研发和消费趋势的核心干货。

1. 无问芯穹的产品研发聚焦软硬协同技术，如多元异构算力优化和Agentic Infra基座，提升Token生产效率，启示品牌商在AI原生产品设计中整合硬件深度优化。

2. Token价值转化服务面向制造业、文化影视等行业，输出系统级生产力，为品牌产品创新提供实操案例，如接入Kimi、智谱等大模型优化智能上限。

消费趋势和用户行为变化凸显品牌营销机遇。

1. Token需求从人类驱动转向机器主导，预计2027年后爆发，日均调用量数据（如140万亿）显示AI应用普及，品牌需关注用户行为向智能体共存转型。

2. AI生产力公式强调“Token到生产力”的价值链，品牌商可借鉴此模式，在定价和渠道建设中融入Token经济，例如通过高效算力降低营销成本。

文章提供增长市场机会和政策支持解读。

1. 国家统计局数据显示Token调用量同比增长超40%，AI赋能千行百业，卖家可把握消费需求变化，如制造业和文化领域的新兴市场。

2. 投资方如杭州高新金投集团提供资本和场景支持，政策扶持包括高新区生态资源，卖家可学习合作方式，如参与平台招商加速业务落地。

事件应对和风险提示结合可学习点。

1. 正面机会在于Token经济爆发，Agentic MaaS平台日均调用量增长20倍，卖家可借鉴其增长飞轮模型：成本降低→合作深化→经验积累→技术迭代。

2. 风险如算力短缺制约AI落地，但公司通过多元异构技术破解，卖家需关注类似瓶颈，并利用扶持政策规避风向。

文章强调产品生产启示和商业机会。

1. Token生产力服务直接应用于制造业，无问芯穹输出系统级解决方案，启示工厂在生产和设计需求中整合AI，如优化产品设计流程。

2. 商业机会在于推进数字化，AI基础设施如Agentic Infra基座，将能源转化为Token资源，工厂可借鉴此模式，提升生产效率。

推进电商的启示来自技术应用。

1. Token价值转化以“生产力/Token”衡量，工厂可学习如何将数字化资源转化为实际产出，例如通过平台接入大模型服务。

2. 案例显示日均Token调用量猛增，工厂可捕捉电商启示，如利用高效算力降低运营成本，加速产品迭代。

行业发展趋势和新技术是核心干货。

1. 全球AI产业进入Token经济新纪元，趋势从模型竞赛转向AI生产力，日均调用量数据（如140万亿）显示需求指数增长。

2. 新技术包括多元异构算力优化和软硬协同设计，如Token生产效率提升，解决客户痛点如算力短缺和效率低下。

客户痛点和解决方案提供实操参考。

1. 痛点如算力规模成为智能上限瓶颈，无问芯穹通过Agentic Infra基座推出解决方案，如MaaS平台实现推理优化和资源调度。

2. 平台性能优势（精度对齐率超99.9%、高可用性99.95%）为服务商提供案例，启示如何开发全栈系统应对行业需求。

商业对平台需求和最新做法详细阐述。

1. 平台需求包括大模型接入和流量治理，Agentic MaaS平台提供全栈能力，如模型优化、推理加速和资源调度。

2. 最新做法如动态智能调整底层资源，确保7*24高可用服务，并支持160余种大模型开箱即用。

平台招商和运营管理结合数据支持。

1. 招商机会来自投资方合作，如杭州高新金投集团提供资本+场景+生态支持，平台商可学习此模式吸引合作伙伴。

2. 运营管理优化包括吞吐量提升2-3倍、时延缩减50%，日均Token调用量增长20倍，平台商需关注风向规避，如通过性能迭代维持增长飞轮。

产业新动向和政策法规启示是重点。

1. 新动向包括Token经济范式转折，机器主导Token需求预计2027年后爆发，日均调用量数据（突破140万亿）印证产业扩张。

2. 政策启示如中国特色Token经济学，提出“投入→电能→Token→生产力→价值”经济链路，建议将Token升级为经济变量。

商业模式和新问题提供研究素材。

1. AI生产力公式量化“生产力/s”，商业模式创新如Agentic Infra体系，研究者可分析其可持续性。

2. 新问题如算力短缺制约AI落地，公司以多元异构技术破解，启示研究政策法规支持生态构建。

声明：快读内容全程由AI生成，请注意甄别信息。如您发现问题，请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

The article highlights key corporate funding events and core AI technology breakthroughs.

1. Infinite Singularity raised over ¥700 million from investors including Hangzhou High-tech Golden Investment Group and Huiyuan Capital. Funds will be allocated to three areas: consolidating leadership in heterogeneous computing technology, improving Token production efficiency, and building intelligent AI infrastructure.

2. The AI productivity formula is defined as "AI Productivity = Intelligence Scale × Token Production Efficiency × Token Value Conversion," quantifying Token's economic value. Intelligence Scale focuses on computing optimization, Token production efficiency increases output per second, and Token value conversion enhances productivity effectiveness.

Key data and growth metrics indicate explosive industry opportunities.

1. The Agentic MaaS platform's daily Token calls have surged over 20-fold since late last year, supporting 160+ large models. Performance optimizations include 2-3x higher throughput, 50% lower latency, first-token delay under 500ms, and >99.9% accuracy alignment.

2. National Bureau of Statistics data shows China's daily Token calls exceeded 140 trillion by March, up over 40% YoY, signaling AI's deep integration across industries and Token economy's entry into exponential growth.

The article reveals core insights for AI product development and consumer trends.

1. Infinite Singularity's R&D focuses on hardware-software co-design, such as heterogeneous computing optimization and Agentic Infra, to boost Token production efficiency. Brands should integrate hardware-level optimization into native AI product design.

2. Token value conversion services target manufacturing, media, and other sectors, delivering system-level productivity. Case studies like integrating Kimi and Zhipu models demonstrate practical innovation pathways for brands.

Shifting consumer behaviors and AI adoption present marketing opportunities.

1. Token demand is transitioning from human-driven to machine-dominated, with explosive growth expected post-2027. Daily call volumes (e.g., 140 trillion) indicate widespread AI application, urging brands to adapt to user behavior shifts toward AI-agent coexistence.

2. The AI productivity formula emphasizes the "Token-to-productivity" value chain. Brands can incorporate Token economics into pricing and channel strategies, such as using efficient computing to reduce marketing costs.

The article identifies growth market opportunities and policy support insights.

1. National data shows Token calls grew over 40% YoY, with AI empowering diverse sectors. Sellers should track emerging demand in manufacturing and cultural industries.

2. Investors like Hangzhou High-tech Golden Investment Group provide capital and scenario support. Sellers can learn from partnership models, such as participating in platform merchant programs to accelerate business deployment.

Actionable strategies and risk considerations are outlined.

1. Positive opportunities lie in the Token economy boom—Agentic MaaS daily calls grew 20x. Sellers can adopt similar growth flywheels: cost reduction → partnership deepening → experience accumulation → technical iteration.

2. Risks like computing shortages may hinder AI adoption, but the company's heterogeneous technology offers solutions. Sellers should monitor bottlenecks and leverage policy support to mitigate uncertainties.

The article emphasizes production insights and commercial opportunities.

1. Token productivity services directly apply to manufacturing. Infinite Singularity's system-level solutions demonstrate how factories can integrate AI into production and design workflows.

2. Digital transformation opportunities arise from AI infrastructure like Agentic Infra, which converts energy into Token resources. Factories can emulate this model to enhance operational efficiency.

E-commerce implications stem from technical applications.

1. Token value conversion is measured by "productivity/Token." Factories can learn to transform digital resources into tangible output, e.g., by accessing large models via platforms.

2. Surging daily Token calls (e.g., 140 trillion) highlight e-commerce potential. Factories can leverage efficient computing to lower operational costs and accelerate product iteration.

Industry trends and new technologies are core takeaways.

1. The global AI industry is entering a Token economy era, shifting from model competition to productivity focus. Daily call data (e.g., 140 trillion) confirms exponential demand growth.

2. Innovations like heterogeneous computing optimization and hardware-software co-design address client pain points (e.g., computing shortages and inefficiency) by boosting Token production efficiency.

Client pain points and solutions offer practical references.

1. Challenges like computing scale limiting intelligence ceilings are tackled through Infinite Singularity's Agentic Infra, which provides MaaS platform solutions for inference optimization and resource scheduling.

2. Platform performance metrics (>99.9% accuracy alignment, 99.95% availability) serve as case studies for service providers developing full-stack systems to meet industry demands.

Business demands and platform strategies are detailed.

1. Platform needs include large model integration and traffic governance. Agentic MaaS offers full-stack capabilities like model optimization, inference acceleration, and resource scheduling.

2. Latest practices involve dynamic resource adjustment for 7*24 high availability, with out-of-the-box support for 160+ large models.

Partnership recruitment and operational management are data-supported.

1. Collaboration opportunities arise from investor alliances (e.g., Hangzhou High-tech Golden Investment Group's capital-scenario-ecosystem support). Platforms can replicate this model to attract partners.

2. Operational optimizations include 2-3x higher throughput and 50% lower latency, with daily Token calls growing 20x. Platforms must mitigate risks through performance iteration to sustain growth flywheels.

Industry shifts and policy implications are key focuses.

1. New trends include a Token economy paradigm shift, with machine-dominated demand expected to explode post-2027. Daily call data (exceeding 140 trillion) validates industrial expansion.

2. Policy insights highlight Chinese-style Token economics, proposing an "input → energy → Token → productivity → value" chain, suggesting Token's upgrade to an economic variable.

Business models and emerging issues provide research material.

1. The AI productivity formula quantifies "productivity/s." Innovations like the Agentic Infra system offer cases for analyzing sustainability.

2. New challenges such as computing shortages hindering AI adoption are addressed via heterogeneous technologies, informing research on policy support for ecosystem building.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

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5月 7日，无问芯穹宣布此前已再获超7 亿元融资，持续稳居中国AI原生基础设施公司融资规模之首。联合领投方为杭州高新金投集团和惠远资本，跟投方包括国兴资本、秦淮数据、广发乾和、力合清瞳、中保投资、AEF NextGen、腾瑞资本、卡莱特、中信建投资本和宽德智能学习实验室 (Will)，老股东君联资本、上海国投孚腾和元智未来追加投资。

据悉，本轮融资已于数月前完成，资金将重点投向三大方向：一是夯实无问芯穹多元异构技术的领先地位，扩大Token（词元）经济时代，极致优化的可用算力规模；二是持续强化软硬协同的技术优势，加快从“电能到Token”的生产效率跃升；三是构建具备自主进化能力的AI基础设施，依托企业级智能体服务平台，面向不同行业场景提供解决方案，提升从“Token到生产力”的价值转化。

此次融资充分显示Token经济时代，投资方对AGI基础设施核心价值的深度认同。在全球产业从“模型竞赛”迈入“AI生产力”的关键转折期，无问芯穹正式发布AI生产力公式，提出“AI生产力 = 智能规模 ×Token生产效率 ×Token价值转化”，将“Token经济时代”的生产力价值释放过程，进行量化诠释，并凭借独特的“高效率 + 大规模 + 智能化”Agentic Infra体系，业务迎来了急速成长，正成为中国Token经济的枢纽。

无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪表示：“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。无问芯穹提出的AI生产力公式，是我们对如何建造高效率、大规模、智能化的Agentic Infra这一命题的系统性回答。再获超7 亿融资，将助力加速我们在这三个维度上的全面突破，以中国方案回答全球Token经济的核心命题。”

近期，Agentic AI模型主导的Token经济产业迎来爆发，无问芯穹不仅凭借软硬协同与多元异构的技术优势，构筑了坚实的AI Native技术底座，更敏锐捕捉到多智能体协作与端到端落地的趋势，率先构建了新一代可自主进化的Agentic Infra。

Token经济浪潮已至，迈入“AI生产力”新纪元

全球人工智能产业正经历一场深刻的范式转折。随着智能体从概念走向规模化落地，衡量AI智能输出的基本单元“Token”，正在成为驱动数字经济乃至实体世界的新型核心资源。

截至今年4 月底，无问芯穹Agentic MaaS大模型服务平台的日均Token调用量相较于去年底，已增长超20倍，并持续对开源模型进行Day0适配上架。国家统计局最新发布的数据也显示，截至今年3 月，我国日均Token调用量突破140万亿，比上年末增长超40%，人工智能正深度赋能千行百业，带动数字化经济快速扩张。这个爆发节奏，如同3G时代手机流量的起步阶段——当年每月100MB的流量微不足道，今天的Token用量也有着指数级增长空间。

从人类用户驱动，到人与智能体共存，再到智能体主导，全球Token需求量将沿着“从人到机器”的路径指数级跃迁。预计2027年以后，机器自主消费的Token规模将开始远超人类，推动全球Token需求大规模爆发式增长。

而AGI基础设施的长远价值，不仅在于技术领先，更在于推动构建可持续的Token经济生态。今年3 月，无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪在2026年中关村论坛上首次提出“中国特色Token经济学”理念：要打通“投入→电能→Token→生产力→价值”的完整经济链路，让Token从技术计量单位，升级为核心经济变量，真正实现AI产业的可持续发展。

我国拥有丰沛的能源结构优势、完整的AI产业链和全球最大规模的AI应用市场，完全有能力复刻“Made in China”的成功路径。无问芯穹以高效率、大规模和智能化的Agentic Infra，将资源优势转化为高质量AI生产力，以“AI-Made in China”为全球人工智能发展注入中国动能。

面对这一历史性的产业机遇，无问芯穹正式发布AI生产力公式，将Token经济与公司核心能力深度锚定。也旨在为回答“AGI基础设施如何提升全社会生产力”这一命题，提供全新思考。

首发AI生产力公式：智能规模 ×Token生产效率 ×Token价值转化

无问芯穹提出的AI生产力公式，即“AI生产力 = 智能规模 ×Token生产效率 ×Token价值转化”。

——智能规模：可通过技术极致优化的多元异构算力规模。在Token经济爆发期，算力规模已成为智能上限的核心瓶颈。单一芯片厂商的算力供给与成本结构，正在制约AI规模化落地进程。无问芯穹以“多元异构”的核心技术，在多种模型算法与多种芯片硬件之间，实现跨层次的极致优化，大幅提升算力的可用规模，破解当前算力短缺困局。

——Token生产效率：让同等资源生产更多Token，以“Token/s”衡量。无问芯穹通过Agentic Infra自主式AI基座，推出面向AI原生企业的大规模模型训练推理一体化平台，以软硬件协同优化，通过跨越软件与硬件的深度优化与联合设计，极致挖掘芯片应用算力。

——Token价值转化：让同等Token创造更大生产力，以“生产力/Token”衡量。无问芯穹平台已接入包括Kimi、智谱、DeepSeek、通义千问、MiniMax等头部大模型，进一步优化、发挥万亿级参数开源大模型的智能上限，并面向AI原生企业、制造业、文化影视、智能终端等行业，输出系统级的Token生产力服务。

“Token生产效率”与 “Token价值转化”的单位相乘，即得到“生产力/s”——纵观人类工业文明进程，工业革命、互联网发明，均指向对于全社会“每秒生产力”的跨越式提升。当前，Token已成为新的生产力价值单元，内化于生产力价值极大化释放的进程中。

Agentic MaaS大模型服务平台：日均Token调用量爆发式增长20倍

作为公司核心产品之一，无问芯穹Agentic MaaS平台采用多层架构设计，为大模型公司以及需要接入大模型服务的AIGC应用公司，提供从模型接入、流量治理、推理优化到资源调度的全栈系统能力，并深度应用智能体能力，根据服务性能与负载情况动态智能调整底层模型资源，实现7*24的高可用服务守护。

平台针对智谱、Kimi、DeepSeek、通义千问、MiniMax等国产主流开源模型提供高性能的服务优化，并对万亿参数大模型进行了深度推理优化。

在实际生产环境中，Agentic MaaS平台展现出多项业内领先的性能优势。在执行精准度上，平台不仅能够支撑复杂的工具链，还确保了与原厂模型表现的高度一致（精度对齐率 >99.9%）。在运行效率方面，平台将系统吞吐量大幅提升了2 到3 倍，整体时延缩减50%，并把首字延迟控制在500ms以内。此外，高达99.95% 的企业级高可用性，为各项真实业务提供了坚实的稳定支撑。

当前，Agentic MaaS平台已上线160余种大模型，均支持开箱即用。截至4 月底，Agentic MaaS平台的日均Token调用量相较于去年底，已增长超20倍，构建起“推理成本持续降低→头部大模型公司深度合作→大量真实业务经验积累→推理优化技术持续快速迭代→性能、可靠性不断提升→日均调用量持续快速提升”的强劲增长飞轮。

投资方寄语

联合领投方杭州高新金投集团负责人表示：“高新金投集团始终以资本赋能科创、服务实体经济为使命，聚焦人工智能、集成电路、数字经济等国家战略前沿领域，培育自主创新的硬核力量。本轮领投无问芯穹，既是对团队清华基因、技术深耕、产业落地能力的高度认可，更是对中国AGI新基建自主可控的长期信心。我们将依托高新区产业生态、政策资源与投后赋能体系，为企业提供资本 + 场景 + 生态的全链条支持，助力无问芯穹在AGI基础设施赛道持续领跑，加速技术成果转化与规模化应用。”

联合领投方惠远资本总裁张珊珊表示：“AGI基础设施是Token经济时代的核心产业底座，其战略价值不亚于当年电力与互联网对全社会生产力的底层变革。作为联合领投方，惠远资本将依托数据中心、产业应用场景等AI生态积累，充分发挥产投融合优势，全力赋能企业成长，助力无问芯穹加速Token经济枢纽的快速壮大。我们坚信，无问芯穹必将成为中国AGI基础设施的标杆力量。”

香港阿里巴巴创业者NextGen基金负责人何定康表示：“作为无问芯穹的首家境外投资者，AEF NextGen基金深感荣幸能够参与本轮融资。在其管理团队的卓越领导下，无问芯穹正发挥着关键作用，持续推动中国及全球Token经济的创新发展。凭借AEF NextGen Fund在香港以及海外的资源和网络，我们将继续与无问芯穹深化合作，共同开拓香港及国际市场的商业机遇。”

注：文/龚作仁，文章来源：Laborer，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。

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