完成近5亿元融资的无问芯穹能否做好“算力运营商”?
时间:2024-09-02 22:40:23 来源:<新程序_sjbxin> 责任编辑:榎木淳弥,鬼头明里,芹泽优,上坂堇,小原好美

界面新闻记者 | 伍洋宇

界面新闻编辑 | 宋佳楠

  9月2日,无问芯穹(Infinigence AI)宣布完成近5亿元A轮融资,本轮资金将用于加强技术人才吸纳与技术研发,推动产品商业化发展,强化生态合作等方面。至此,该公司在成立不到一年半时间内已累计完成近10亿元融资。

  无问芯穹成立于2023年5月,由清华大学电子工程系推动成立。在AI 2.0主导的新一轮投资潮中,它是通用大模型和AI应用两个火热赛道外,在算力层面最具“明星效应”的创业公司之一。

  更早之前,百度、智谱、红杉中国、砺思资本、北极光创投、真格基金、经纬创投、金沙江创投、光源资本等尤为关注AI领域的企业和机构,也都已加入无问芯穹投资方阵营。

  该公司之所以能吸引大量资本目光,与其业务定位和商业模式有直接关系。

  按照无问芯穹所称,中国AI领域的模型层和芯片层可以抽象为“M种模型”和“N种芯片”构成的“M×N”格局。无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪表示,M和N之间存在不适配或难以高效部署等问题,而公司想要通过解决这些问题,将算力像“水电煤”一样进行标准化。

  与此同时,面对国内算力整体受限、异构芯片算力难以被有效利用等困境,无问芯穹也希望整合各地智算中心等上游算力资源,搭建出一套低成本、高效率提供算力的AI基础设施,以服务大量有算力需求的下游厂商。

  也就是说,无问芯穹要做的事情是成为“MxN”的中间层,即“算力运营商”。

  “我们本质上是给市场上增加了一些大家原本没有用好,或者说没有想到可以去用的算力资源。”夏立雪说。

  据界面新闻了解,这项业务的技术壁垒在于,一方面要通过软硬件协同方案优化芯片的算力利用效率,另一方面要搭建多元异构芯片集群,以放大整体算力规模。同时,为了尽可能最小化对用户使用习惯的影响,团队需要在解决方案上让新增算力和原有算力无缝衔接。

  目前,无问芯穹建立的Infini-AI 异构云平台已运营的算力覆盖了全国15座城市,服务了Kimi、LiblibAI、猎聘、生数科技、智谱AI等多个大模型行业客户。

  该公司战略运营SVP王梦菲对界面新闻记者表示,现阶段最核心的客户还是算力需求更大的、做大模型训练的公司。“可能3年或5年后,效率消耗最大的(客户)画像会发生一些改变。”她说,“我们也会针对未来可能会起来的很多AI应用场景做好技术储备。

  只是无问芯穹仍需要面对来自云厂商的竞争。对此,王梦菲表示,虽然远期看会有一些业务重合,但无问芯穹当前更强调芯片集群的异构能力,以及如何更好利用国产算力芯片,“这一层很多大厂是不做的,那大家就不会有什么正面竞争。

  即便不是云厂商,互联网大厂也开始搭建自己的AI Infra(AI基础设施)业务,这意味着无问芯穹存在提高技术壁垒的难题。夏立雪的看法是,技术壁垒当然要不断打磨和提升,但无问芯穹的价值更多体现在规模化、普及性和打通产业链上下游上。

  相比其他大模型公司,无问芯穹的盈利路径相对清晰。因为整体偏轻资产运营,其自认为不是一家“烧钱”的公司,且在成立之初就确定了“售卖标准化定价的算力”这一商业模式。在比较谨慎的测算下,公司认为未来3到5年内大概率能够实现规模化利润。

责任编辑:刘万里 SF014

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