把“智能体”当成基础设施来建的公司，开始加速了。

如果说过去两年，大模型还主要停留在“帮你回答”和“帮你写”，那么 2025 年开始，一个更具想象力的场景正在成形——模型不再只是对话工具，而是具备感知、决策、行动能力的智能体，开始被嵌入工厂、数据中心、终端设备甚至整座城市的运行系统里。

当智能体被视作“新型生产力单元”，一个几乎被所有人忽略、却比“谁的模型更大”更关键的问题浮出水面：谁在为智能体建设未来几十年的基础设施？谁在做真正面向 Agentic AI 的基础底座？

无问芯穹，正是那个把这件事当成主业来做的团队。

近日，这家成立仅两年半的 AI 基础设施公司宣布完成近 5 亿元人民币 A+ 轮融资，由珠海科技集团、孚腾资本（元创未来基金）领投，惠远资本、尚颀资本、弘晖基金等机构跟投，洪泰基金、达晨财智、尚势资本&海棠资金、联想创投、君联资本、申万宏源、徐汇科创投、元智未来等老股东全员加码。

从资本构成看，这是一套极具信号意义的组合：一端是深度嵌入地方产业与城市更新的国资平台，一端是长期深耕科技与产业升级的市场化基金，外加老股东不降反增的持续追投。对无问芯穹来说，这不仅是一轮融资，更像是一次“公司所站赛道被重新定价”的集体投票——智能体基础设施，不再只是技术叙事，而是被视作未来新质生产力的关键抓手。

从 AI Infra 到 Agentic Infra：基础设施的“范式换代”

两年半时间里，无问芯穹基本完成了从“AI Infra”到“Agentic Infra”的原生转身。

过去的 AI 基础设施，更多解决的是“模型如何更高效地训练和推理”，核心在算力供给、资源调度和成本优化。而在智能体时代，问题变成了：如何让成千上万的智能体可以被规模化生产、快速部署、持续演化，并高效协同？

无问芯穹给出的答案，是把“生产智能体、协同智能体、服务智能体”（Into Agent, With Agent, For Agent）当成基础设施设计的起点，而不是终点。

在无问芯穹的定义里，基础设施不再只是冷冰冰的机房、集群和 API，而是智能体的“产线、能源与操作系统”：它既要支撑智能体的训练、管理和版本迭代，又要让智能体真正有机会在复杂现实环境中“活”起来，并通过反馈与强化学习不断变得更聪明。

联合创始人、CEO 夏立雪博士的表述颇具代表性：“Agentic AI 的变革，不只是一次技术窗口，更是时代给基础设施建设者的一道长题。无问芯穹要做的，不是简单跟随模型迭代，而是提前为智能体时代预制好可以学习、可以协同、可以进化的基础底座。”

“智能体基础设施 ×（AI 云 + 终端智能）”：从云到端的整体解法

为了支撑这种新范式，无问芯穹搭建了一套完整的“智能体基础设施 ×（AI 云 + 终端智能）”架构——云端是智能体的大脑工厂和能源系统，终端是它们进入现实世界的身体与触角，两者之间由统一的工具链与系统能力贯穿。

在云端，无问芯穹构建了“无穹 AI 云”，这是一套面向大模型与智能体原生设计的 AI 云基础设施。目前，无穹 AI 云已经纳管超过 25,000P 的算力，覆盖全国 26 座城市的 53 个核心数据中心，在异构算力调度、训练与推理优化上保持技术领先。

在这套云端基础设施之上，无问芯穹提供智能体服务平台与人工智能服务平台等标准化产品能力，为企业提供从模型研发、托管部署到推理服务的一站式支撑，帮助其在保证性能的前提下降本增效。

这套体系已经被一批行业头部玩家验证——百川智能、Kimi、联想集团、猎聘、理想汽车、Lovart、Sand.ai、生数科技、Soul、VAST、新华三、智谱、中国移动、中兴终端等人工智能与智能体企业，均在不同阶段接入了无穹 AI 云；在科研侧，上海人工智能实验室、上海算法创新研究院、之江实验室、智源研究院、中关村学院等机构，也将无问芯穹作为重要的基础设施合作伙伴。

如果说云端解决的是“智能体如何被大规模生产和托管”，那么终端解决的是“智能体如何真正走向世界”。

在终端侧，无问芯穹打造了“无垠终端智能”方案，用“端模型 + 端软件 + 端 IP”三位一体的方式重构终端智能能力。端侧大模型“无穹天权”（Infini-Megrez）在仅需 3B 级计算成本、7B 内存资源的前提下，实现接近 21B 模型水平的智能表现，并支持全模态理解，直接对标终端设备有限的算力与能耗约束。

终端推理加速引擎“无穹开阳”（Infini-Mizar），在主流硬件上将时延压缩至原来的三分之一，同时节省约四成能耗与内存占用；自研的终端推理 LPU IP“无穹天璇”（Infini-Merak），则在能效翻倍的基础上进一步降低大模型推理成本，让端侧智能从“演示 demo”变成可以规模部署的现实方案。

这意味着，智能体不再只是“挂在云上的一个 API”，而是真正可以落进手机、车机、可穿戴设备和具身机器人，成为人们随时可调度的“个人与企业级助手”。

让基础设施本身也变成智能体

很少有基础设施公司，会把“让基础设施自己也变成智能体”写进产品路线图，无问芯穹是一个例外。

在完成云、端底层能力布局之后，无问芯穹开始用 Agentic AI 思路重塑基础设施自身的运行方式——用智能体去管理智能体，用智能化系统去调度智能计算。

在云端，他们推出了由 Agentic AI 驱动的基础设施智能体蜂群 Infra Agents，让资源调度、负载均衡、推理分发、任务编排等不再完全依赖人工规则，而是借助智能体协同进行自适应优化；在终端，他们发布了 Kernel Mind 通用推理加速与优化平台，让端侧推理链路能够“自学习、自调参”，持续挖掘硬件潜力。

配套的 RLinf 强化学习框架，为智能体提供了长期、持续、与真实业务反馈深度绑定的演化机制；Cache to Cache 通信框架，则在智能体间构建起高效、低损的“记忆共享与交流通道”，帮助多智能体协同在复杂场景中形成更稳定的全局策略。

简而言之，无问芯穹希望构建的是一个“自带智能的基础设施”：它不是被动承接调用的冷冰冰系统，而是可以根据业务负载、模型特征与环境变化做出主动决策的智能网络。这恰恰是 Agentic Infra 与传统 AI Infra 最大的分水岭。

资本视角：为什么是无问芯穹会被押注为“智能体底座公司”？

从投资机构的表态中，可以部分看清这家公司被看好的逻辑。

珠海科技产业集团首席投资官刘飞虹认为，智能体技术正在引领人工智能进入以自主感知与协同决策为核心的新阶段，与之匹配的基础设施能力，将直接决定这一阶段能否走向规模化产业落地。在他看来，无问芯穹在过去两年里，通过扎实的技术积累与工程实践，已经在“云+端”全栈体系中搭建出成熟的产品矩阵和多行业落地案例，为下一代 Agentic Infra 的布局打下了坚实基础。珠海科技集团也将依托粤港澳大湾区丰富的智能制造、智慧城市与产业应用场景，与无问芯穹共同推动“技术—产业—应用”的闭环建设。

孚腾资本（元创未来基金）更加看重的是“时间点”和“系统性能力”的叠加。他们判断，智能体技术正在从概念验证期走向产业落地的关键窗口，而无问芯穹所提出的 Agentic Infra 新范式，精准对齐了这一时期智能体对基础设施的真实诉求：软硬协同优化、多元异构算力统一调度、端云一体架构，以及围绕头部客户构建起来的商业化闭环。换句话说，这是一个技术前瞻性与商业确定性同时具备的标的。

惠远资本总裁张珊珊则把无问芯穹放在更宏大的政策与产业格局中来看。她认为，无问芯穹在 AI 智能体生态中的布局，实际上是在为中国构建一套贯通云端基础设施、国产算力体系与终端智能生态的底座，这与国家在新质生产力和智能产业方向上的中长期规划高度契合。通过从云端服务出发，串联国产 GPU、智能体应用与终端一体化方案，无问芯穹正在帮助中国 AI 行业在“自主可控的 Agentic Infra”上迈出关键一步。

把智能体做成“像水电一样的基础资源”

在更长的时间尺度上理解无问芯穹，可能更准确的方式是把它视作一个“未来二十年产业地层的建设者”。

当智能体以不同形态渗入产业：在工厂里参与排产与质量管理，在供应链中进行风险预警与路径规划，在城市中参与交通调度与能耗优化，在终端设备里成为每个人的“数字分身”和“专业助手”，它们都需要同一类东西——稳定、可进化、可协作的基础设施。

那是一条可以持续生产智能体的产线，是一张覆盖云、边、端的智能网络，是一套让智能体在真实世界中不断试错、学习与升级的长期机制。

无问芯穹正在尝试把这些全部打包在一套系统里，并用“Into Agent，With Agent，For Agent”将其抽象为一句足够简单、却又足够有野心的使命表达。

从这个视角回看这笔近 5 亿元的 A+ 轮融资，它更像是一个起点而非终点。资本在押注的，不只是一家做算力、做云、做终端的公司，而是一套正在成形的智能体时代基础设施范式——一个希望把智能体做成“像水和电一样的基础资源”的长期工程。

当智能体真正成为社会运行系统的一部分时，人们或许不会每天都记得无问芯穹的名字。但那一层在数据中心深处、城市网络背后、终端设备之下悄然运转的基础设施，很可能已经写进了下一代智能社会的底层源码。（转载自Z Finance）