雷递网 乐天 5月7日

无问芯穹今日宣布此前已再获超7亿元融资，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、AEFNextGen、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。

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地位，扩大Token（词元）经济时代，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。

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”，称要成为中国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AgenticInfra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。”

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AgenticMaaS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。国家统计局发布的数据显示，截至今年3月，中国日均Token调用量突破140万亿，比上年末增长超40%。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。

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。2026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。

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。无问芯穹称其以“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，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AgenticInfra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。

无问芯穹称，作为公司核心产品之一，无问芯穹AgenticMaaS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。

无问芯穹称，在实际生产环境中，AgenticMaaS平台展现出多项业内领先的性能优势。在执行精准度上，平台支撑复杂的工具链，还确保与原厂模型表现的一致（精度对齐率>99.9%）。在运行效率方面，平台将系统吞吐量提升了2到3倍，整体时延缩减50%，并把首字延迟控制在500ms以内。

截至4月底，AgenticMaaS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”的增长飞轮。

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