①一位知情人士告诉《科创板日报》记者,摩尔线程已完成股份制改造,正在准备上市,近期或将启动上市辅导; ②近期,国产GPU独角兽迎来IPO潮。
《科创板日报》9月2日讯(记者 黄心怡)无问芯穹(Infinigence AI)今日宣布完成近 5 亿元 A 轮融资。在成立短短 1 年 4 个月内,无问芯穹累计已完成近 10 亿元融资。
无问芯穹本轮融资涵盖北京上海等地的国资/地方基金,顺为资本/达晨财智等市场化头部VC,还有产业CVC。其中,联合领投方为社保基金中关村自主创新专项基金(君联资本担任管理人)、启明创投和洪泰基金,跟投方包括联想创投、小米、软通高科等战略投资方,国开科创、上海人工智能产业投资基金(临港科创投担任管理人)、徐汇科创投等国资基金,以及顺为资本、达晨财智、德同资本、尚势资本、森若玉坤、申万宏源、正景资本等财务机构。
而无问芯穹的过往投资方还包括百度、智谱、同歌创投等战略股东,以及红杉中国、砺思资本、徐汇资本、北极光创投、真格基金、惠隆创投、经纬创投、无限基金 SEE Fund、金沙江创投、星连资本、绿洲资本、南山资本、光源资本、七熹投资等众多知名投资机构。
吸引如此豪华阵容的无问芯穹,是一支清华系的AI创业团队,发起人是清华大学电子工程系主任汪玉教授。公司CEO夏立雪、首席科学家戴国浩均是汪玉的学生。CTO颜深根同为清华人,现在是电子工程系副研究员,曾任商汤科技数据与计算平台部执行研究总监,带队搭建过万卡集群。
▌国产算力难以有效利用
无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪向《科创板日报》记者称,创立无问芯穹的初心是解决国内算力难以被有效利用的问题。“非常多的算力、硬件,没有被很好地发挥出效率、效能。”
这是由于当前中国的模型层与芯片层持续呈现由“M种模型”和“N种芯片”构成的“M×N”格局,异构芯片间长久存在着难以兼用的现象。随着越来越多国产异构算力芯片被应用于全国各地方算力集群,异构算力难以被有效利用的问题日益严峻,逐渐成为中国大模型产业发展的瓶颈。
在夏立雪的设想里,希望把算力变成像水电煤一样非常标准的资源,供给到智能生态里提供服务或应用方来使用,无问芯穹则在其中扮演算力运营商的角色。
在2024年世界人工智能大会上,无问芯穹发布了全球首个千卡规模异构芯片混训平台,具备万卡扩展性,支持包括AMD、华为异腾、 天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA这6种芯片在内的大模型混训,可发起700亿参数大模型训练。
夏立雪透露,目前与国内绝大部分的硬件厂商都已达成合作关系,还协助地方企业来搭建算力集群。
“比如在上海和仪电,在北京和京能集团,与宁夏电信都有着深度的合作。此外,也和大模型公司开展合作,这样一方面能跟进模型本身快速的变化,另一方面为大家提供适配于未来需求的更好用的算力资源。”
▌预计3到5年内实现盈利
无问芯穹战略运营SVP王梦菲表示,与上下游伙伴相比,无问芯穹是一个相对轻资产运营的公司。“上游主要是跟各地方已建设的完备智算中心,或者在计划中建设的智算中心合作,把他们的算力更好地给经营起来。”
在盈利模式方面,目前无问芯穹的最大来源是算力云的收入,预计3到5年内能够规模化实现盈利。
“我们的商业模式是整合上游资源,通过技术能力将其变为标准化算力产品,然后进行单位化定价,再拿到市场上售卖。这种商业模式与云厂商有一定的类似,这也意味着我们做的是较为规模经济的事情,盈利能力与公司的市场份额和整个AI市场的蓬勃发展高度挂钩。与上游或者下游做大模型、芯片的厂商来比,无问芯穹并不是一个特别烧钱的公司。通过比较谨慎地测算,我们认为3到5年之内肯定能够规模化地实现利润。”王梦菲介绍。
王梦菲还透露, 今年公司在商业化方面已有一定的规模化收入。这次的融资除了产品和技术投入外,还会用于产品的商业化布局,以进一步扩大市场份额。此外,在生态的建设方面也将继续投入。“我们需要上下游模型厂商、芯片厂商,包括大客户和这个产业链上的很多关键甲方都能够认可我们的生态,所以在生态建设上也会继续地投入。”