9 月 2 日，無(wú)問(wèn)芯穹（Infinigence AI）宣布完成近 5 億元 A 輪融資，本輪融資聯(lián)合領(lǐng)投方為社保基金中關(guān)村自主創(chuàng)新專項(xiàng)基金（君聯(lián)資本擔(dān)任管理人）、啟明創(chuàng)投和洪泰基金。

跟投方包括聯(lián)想創(chuàng)投、小米、軟通高科等戰(zhàn)略投資方，國(guó)開(kāi)科創(chuàng)、上海人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金（臨港科創(chuàng)投擔(dān)任管理人）、徐匯科創(chuàng)投等國(guó)資基金，以及順為資本、達(dá)晨財(cái)智、德同資本、尚勢(shì)資本、森若玉坤、申萬(wàn)宏源、正景資本等財(cái)務(wù)機(jī)構(gòu)。

至此，無(wú)問(wèn)芯穹的累計(jì)融資金額已達(dá)近10億元。

值得一提的是，其過(guò)往投資方還包括百度、智譜、同歌創(chuàng)投等戰(zhàn)略股東，以及紅杉中國(guó)、礪思資本、徐匯資本、北極光創(chuàng)投、真格基金等眾多知名投資機(jī)構(gòu)。

而對(duì)于本輪融資的使用方向，據(jù)無(wú)問(wèn)芯穹戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng)SVP 王夢(mèng)菲介紹，首先，“最重要的方向還是技術(shù)的儲(chǔ)備，我們做的事情對(duì)人才密度要求高，所以在技術(shù)上會(huì)繼續(xù)做一些配置?！?/p>

其次，“是產(chǎn)品的商業(yè)化，雖然公司成立的時(shí)間還比較短，但我們?cè)谏虡I(yè)化上今年已經(jīng)有一些規(guī)?；氖杖肓?，明年會(huì)進(jìn)一步的擴(kuò)大市場(chǎng)份額，所以也會(huì)在商業(yè)化上加重布局。”

最后，“是生態(tài)的建設(shè)，我們需要上下游模型廠商、芯片廠商，包括大客戶和這個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上的很多關(guān)鍵的甲方都能夠認(rèn)可我們的生態(tài)，所以在生態(tài)建設(shè)上我們也會(huì)繼續(xù)投入?！?/p>

 

AI模型算力的“超級(jí)放大器”

大模型能夠支撐的實(shí)際產(chǎn)業(yè)規(guī)模，取決于AI模型的實(shí)際可用算力，是一個(gè)壁壘更高、玩家更稀缺、價(jià)值量更高的領(lǐng)域。

基于對(duì)AI行業(yè)的深刻理解和長(zhǎng)期實(shí)踐，無(wú)問(wèn)芯穹判斷，大模型的實(shí)際可用算力不僅取決于芯片的理論算力，還可通過(guò)優(yōu)化系數(shù)放大算力利用效率，通過(guò)集群規(guī)模放大整體算力規(guī)模。

由此，無(wú)問(wèn)芯穹提出“芯片算力×優(yōu)化系數(shù)（軟硬協(xié)同）×集群規(guī)模（多元異構(gòu)）=AI模型算力”公式。

遵循這一公式，無(wú)問(wèn)芯穹將通過(guò)軟硬件聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)，持續(xù)提升芯片算力在大模型任務(wù)中的利用率，并通過(guò)多元異構(gòu)算力適配技術(shù)，提升集群算力利用率，擴(kuò)大行業(yè)整體算力供給。

 

在軟硬件聯(lián)合優(yōu)化方面，當(dāng)前大模型推理需求逐步高漲，無(wú)問(wèn)芯穹通過(guò)自研的推理加速技術(shù)FlashDecoding++大幅提升主流硬件和異構(gòu)硬件的利用率，超越在先SOTA。

同時(shí)，完成了多個(gè)主流開(kāi)源大模型在AMD、華為昇騰、壁仞、寒武紀(jì)、燧原、海光、天數(shù)智芯、沐曦、摩爾線程、NVIDIA等10余種計(jì)算卡上的適配，并在部分計(jì)算卡上實(shí)現(xiàn)了行業(yè)第一的推理加速成果。

基于這一方案取得的優(yōu)化效果，無(wú)問(wèn)芯穹也與AMD簽署戰(zhàn)略合作，攜手推動(dòng)商用AI應(yīng)用的性能提升。

在多元異構(gòu)算力適配方面，7月，無(wú)問(wèn)芯穹發(fā)布的大規(guī)模異構(gòu)分布式混合訓(xùn)練系統(tǒng)HETHUB，是業(yè)內(nèi)首次在華為昇騰、天數(shù)智芯、沐曦、摩爾線程和AMD、NVIDIA共六種芯片“4+2”組合間實(shí)現(xiàn)了千卡規(guī)模的異構(gòu)算力混合訓(xùn)練。

集群算力利用率最高達(dá)到97.6%，平均高出基準(zhǔn)方案約30%，這意味著，在相同的多元芯片機(jī)房條件或者集群條件下，無(wú)問(wèn)芯穹可將訓(xùn)練總時(shí)長(zhǎng)壓縮30%。

當(dāng)前，無(wú)問(wèn)芯穹主要聚焦于 GPU 異構(gòu)，不過(guò)，除 GPU 架構(gòu)芯片外，當(dāng)前市場(chǎng)上也出現(xiàn)了一些專用芯片。

對(duì)此，王夢(mèng)菲向 AI 科技評(píng)論介紹表示，“未來(lái)可能會(huì)有很多專用場(chǎng)景的芯片，這方面我們也有在做一些布局和預(yù)研的工作，我們也對(duì)這個(gè)方向比較看好。”

 

打造Infini-AI異構(gòu)云平臺(tái)

近年來(lái)，國(guó)際上模型層與芯片層逐漸形成“雙頭收斂”格局，而中國(guó)的模型層與芯片層依然持續(xù)呈現(xiàn)由“M種模型”和“N種芯片”構(gòu)成的“M×N”格局。

然而，不同硬件平臺(tái)需要適配不同軟件棧和工具鏈，異構(gòu)芯片間長(zhǎng)久存在著難以兼用的“生態(tài)豎井”現(xiàn)象。

隨著越來(lái)越多國(guó)產(chǎn)異構(gòu)算力芯片被應(yīng)用于全國(guó)各地方算力集群，異構(gòu)算力難以被有效利用的問(wèn)題日益嚴(yán)峻，逐漸成為中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸。

無(wú)問(wèn)芯穹依托軟硬協(xié)同、多元異構(gòu)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，已基于多元芯片算力底座打造出Infini-AI異構(gòu)云平臺(tái)。該平臺(tái)向下兼容多元異構(gòu)算力芯片，可有效激活全國(guó)各地沉睡異構(gòu)算力，現(xiàn)已運(yùn)營(yíng)的算力覆蓋全國(guó)15座城市。

此外，Infini-AI異構(gòu)云平臺(tái)還包含一站式AI平臺(tái)（AIStudio）和大模型服務(wù)平臺(tái)（GenStudio）。

據(jù)無(wú)問(wèn)芯穹介紹，AIStudio一站式AI平臺(tái)為機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者提供高性價(jià)比的開(kāi)發(fā)調(diào)試、分布式訓(xùn)練與高性能推理工具，覆蓋從數(shù)據(jù)托管、代碼開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署的全生命周期。

而GenStudio大模型服務(wù)平臺(tái)則為大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)者提供高性能、易上手、安全可靠的多場(chǎng)景大模型服務(wù)，全面覆蓋了從大模型開(kāi)發(fā)到服務(wù)化部署的全流程，有效降低了開(kāi)發(fā)成本和門(mén)檻。

自平臺(tái)上線以來(lái)，已有Kimi、LiblibAI、獵聘、生數(shù)科技、智譜AI等多個(gè)大模型行業(yè)頭部客戶在Infini-AI異構(gòu)云平臺(tái)上穩(wěn)定使用異構(gòu)算力，并享受無(wú)問(wèn)芯穹提供的大模型開(kāi)發(fā)工具鏈服務(wù)。

 

大模型時(shí)代的“算力運(yùn)營(yíng)商”

無(wú)問(wèn)芯穹構(gòu)建的 Infini-AI異構(gòu)云平臺(tái)不僅可幫助下游客戶屏蔽硬件差異，高效使用底層異構(gòu)算力的強(qiáng)大能力，還將有力打破國(guó)內(nèi)異構(gòu)算力的生態(tài)困境，加速上層應(yīng)用逐漸向異構(gòu)算力基座遷移，有效整合并擴(kuò)大國(guó)內(nèi)大模型產(chǎn)業(yè)可用算力的規(guī)模，將異構(gòu)算力轉(zhuǎn)化為能用、夠用、好用的大算力，助力構(gòu)建具有中國(guó)特色的本土化異構(gòu)算力生態(tài)。

遵循算力利用率提升思路，結(jié)合軟硬件聯(lián)合優(yōu)化實(shí)力，無(wú)問(wèn)芯穹在端側(cè)大模型和LPU IP領(lǐng)域亦有所布局，致力打造“端模型+端芯片”閉環(huán)能力。

無(wú)問(wèn)芯穹堅(jiān)信端側(cè)場(chǎng)景快速增長(zhǎng)和應(yīng)用爆發(fā)的必然趨勢(shì)，AI PC、AI手機(jī)將成為未來(lái)人機(jī)交互的重要接口，將助力每一個(gè)終端實(shí)現(xiàn)AGI級(jí)別的智能涌現(xiàn)。

以“釋放無(wú)穹算力，讓AGI觸手可及”為使命，無(wú)問(wèn)芯穹致力于成為大模型時(shí)代首選的“算力運(yùn)營(yíng)商”，目前正在強(qiáng)力推進(jìn)和產(chǎn)業(yè)鏈中最具價(jià)值的客戶建立戰(zhàn)略合作，再推廣到更廣泛的市場(chǎng)中實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、批量化復(fù)制，建立規(guī)模優(yōu)勢(shì)。

通過(guò)激活多元異構(gòu)算力和軟硬件聯(lián)合優(yōu)化，無(wú)問(wèn)芯穹目標(biāo)讓大模型的落地成本降低10000倍，如同“水電煤”一般，成為行業(yè)觸手可及、廣泛受益的新質(zhì)生產(chǎn)力，加速AGI的普惠進(jìn)程。

而“算力運(yùn)營(yíng)商”的定位也意味著無(wú)問(wèn)芯穹與國(guó)內(nèi) AI Infra 企業(yè)存在較大差異性。

無(wú)問(wèn)芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO 夏立雪在接受 AI 科技評(píng)論等媒體采訪時(shí)表示，“我們認(rèn)為在國(guó)內(nèi)AI Infra往往會(huì)被大家理解為比較單點(diǎn)優(yōu)化工具或軟件。在過(guò)往的很多實(shí)踐當(dāng)中，證明了這一類的商業(yè)模式在國(guó)內(nèi)其實(shí)存在著一些難題?！?/p>

夏立雪認(rèn)為，“從客戶的視角出發(fā)，他們并不期望我們僅僅提供單一的工具解決方案，再由他們自行整合?？蛻粽嬲胍氖且环N已經(jīng)優(yōu)化完善、即插即用的算力服務(wù)。因此，我們的工作定位為一步到位的滿足客戶需求，減少他們對(duì)技術(shù)細(xì)節(jié)差異的理解負(fù)擔(dān)?！?/p>

同時(shí)，“技術(shù)PK或者和客戶講誰(shuí)的技術(shù)更好并不是最優(yōu)的方案，我們希望的是致力于把算力做到足夠的標(biāo)準(zhǔn)化，降低客戶使用算力的難度和門(mén)檻。這也是我們跟市面上一些AI Infra初創(chuàng)公司從愿景上的區(qū)別?！毕牧⒀┻M(jìn)一步說(shuō)道。

值得一提的是，從海外 AI Infra 公司方面對(duì)比，王夢(mèng)菲也表示，“我們實(shí)際上是無(wú)法直接對(duì)標(biāo)海外其他公司的，我們所做的事情和我們的商業(yè)模式是比較符合中國(guó)國(guó)情的，另外中國(guó)的客戶更希望面向的是All in one平臺(tái)，而非專業(yè)化、細(xì)致化，每人只做其中一部分這樣的平臺(tái)?！?span style="color: #FFFFFF;">雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))雷峰網(wǎng)

 

 

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