5月7日泰州保温护角专用胶，国产AI基础设施服务商问芯穹（Infinigence AI）宣布完成新轮7亿元规模的融资。

本轮融资由杭州新金投集团和惠远资本联投，跟投阵营包括国兴资本、秦淮数据、广发乾和、力清瞳、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，同时老股东君联资本、上海国投孚腾和元智未来追加投资。

在力供需矛盾、底层芯片架构分散的行业背景下，这笔融资揭示了长期被低估的“AI基础设施服务”赛道的真实商业价值。

公司将其业务模式精确为“力运营商”，即公司运营的是力资源，而其研发的软件平台是实现资源调度的工具。

当前，大模型产业面临的核心痛点是“M×N”的适配难题，即上游有N种不同架构、不同生态的AI芯片，下游有M种不同结构的大模型。

由于不同硬件的子库和编译环境互不兼容，模型厂商在迁移力时面临昂的时间与研发成本。

问芯穹切入的正是这“软硬解耦”的中间件空白地带。其核心产品是Agentic MaaS大模型服务平台及配套的软硬件联优化工具链泰州保温护角专用胶。

如果将大模型视作现代工业的“电力”，芯片是“发电机”，那么问芯穹扮演的就是“变电站”和“智能电网”的角。

通过将异构力池化、虚拟化，问芯穹屏蔽了底层硬件的差异，为上层应用提供标准化的力接口，从而获取基于Token吞吐量、力租赁及私有化部署的服务收入。

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和AI的爆发同节奏，问芯穹成立于2023年5月，凭借清晰的商业路径，在资本市场的吸金速度快，加上新宣布的轮融资，公司累计融资金额已近22亿元。

此次7亿元的新轮融资落地，其背后的出资名单透露出严密的产业协同逻辑。

面， 杭州新金投集团的投带有明确的产业基建布局意图。在各地大规模建设智中心的当下，地政府不仅需要物理机房，需要能够盘活这些异构力资产的技术运营，以提力设备的整体利用率。

同时还有来自产业上下游的绑定，跟投中出现了秦淮数据（IDC数据中心服务商）、卡莱特（图像显示控制硬件提供商）等实体企业。这表明问芯穹的业务范畴正在向物理基础设施和终端硬件延伸，试图在力供应链中建立稳固的上下游作关系。

能被资本集中青睐，也是因为其确实有定的技术沉淀。

据了解，问芯穹的核心班底源于清华大学电子工程系的NICS-EFC实验室，创始人汪玉与夏立雪这师徒组在度学习软硬件联优化、EDA（电子设计自动化）和AI芯片架构域有着长期的数据与技术积累。

资本对问芯穹的重注，建立在其各项核心运营数据的持续兑现上。

在执行精度层面，其Agentic MaaS平台在支撑复杂工具链时，与原厂模型的精度对齐率过99.9。在计率上，平台将系统整体吞吐量提升了2到3倍，系统时延缩减50，pvc管道管件胶并将字延迟严格控制在500毫秒以内。

此外泰州保温护角专用胶，业务规模化扩张的数据验证了力调度市场的盛需求。

宏观层面，截至2026年3月，我国日均Token调用量已突破140万亿，比上年末增长40。在这行业红利下，截至今年4月底，问芯穹大模型服务平台的日均Token调用量相较于去年底，实现了20倍的爆发式增长。

数据的爆发揭示了行业计费逻辑的根本重构。

随着大模型API价格战逼近边际成本，市场对力的采购基准正从按“GPU租赁时长”计费，转向以“Token吞吐量与生成率”为核心的Token经济学。

在这新范式下，问芯穹的商业闭环得以跑通，其不赚取硬件倒差价，而是通过子重构和模型压缩，在同等硬件损耗下榨取并交付远均值的有Token数量。这种基于致降本增获取的技术优化溢价，正是支撑其7亿元融资的底层财务逻辑。

本轮融资后，行业关注的焦点将落在问芯穹如何消化估值并进步扩展业务边界。

问芯穹提出了“AI生产力公式”，将其定义为“智能规模 × Token生产率 × Token价值转化”的乘积，这标志着公司正试图将行业叙事从“力调度”拔至建立特“Token经济学”的层。

实际的商业落地中，AI基础设施服务商仍需跨越几道显门槛。

要挑战来自硬件厂商的生态收敛。随着英伟达等头部企业持续强化其CUDA生态，以及国内自主芯片大厂逐步出原生的软硬体化解决案，三中间件厂商须在层次的底层编译和子重构上证明其不可替代，以避被上下游“厂商管道化”。

长远的变量在于计架构的去中心化。

随着力需求从纯云端向端侧甚至物理AI延伸，力网络的复杂将呈指数上升。在这面，问芯穹已经开始布局，其“垠”终端智能系统试图提供“端模型+端软件+端IP”的体化解决案。

在未来为严苛的车端或机器人端侧的功耗、散热及延迟限制下，如何实现跨云、边、端的力调配，将是决定这明星公司能否真正成为AI时代“安卓系统”的关键大考。

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