无问芯穹筹备港股 IPO

10月3日，张通社获悉，中国AI云基础设施提供商上海无问芯穹智能科技股份有限公司（以下简称：无问芯穹/Infinigence AI)正准备最早于2027年上半年赴港上市，以把握人工智能模型和智能体对算力资源日益增长的需求。

知情人士称，这家总部位于上海的公司近几个月已秘密提交香港IPO申请，计划募资数亿美元。无问芯穹获得腾讯控股、百度及智谱等支持，自2023年成立以来已累计融资43亿元人民币，上市前估值为143亿元人民币。

知情人士表示，相关细节仍在敲定中，IPO时间和规模等目标均可能发生变化。无问芯穹发言人不予置评。

若顺利挂牌，无问芯穹将成为港股市场又一家以AI基础设施为核心业务的上市企业，为AI大模型和智能体提供算力底座的赛道增添新的资本样本。

无问芯穹成立于2023年5月，脱胎于清华大学电子工程系NICS-EFC实验室。公司联合创始人兼CEO夏立雪，学士与博士均毕业于清华大学电子工程系，师从清华大学电子工程系主任汪玉教授。

公司名称“无问芯穹”取自“无问西东”之意，核心定位是面向人工智能最前沿技术与应用落地打造高性能AI基础设施。成立仅三年多，公司便完成了从实验室技术到商业化产品的跨越，目前已服务Kimi、智谱、百川智能、生数科技、联想集团、理想汽车、新华三、中国移动等头部人工智能及智能体企业客户，以及北京中关村学院、上海人工智能实验室、之江实验室、智源研究院等人工智能科学研究机构。

无问芯穹的核心产品体系，围绕“Agentic Infra”这一概念展开。2026年7月，夏立雪在世界人工智能大会上首次发布Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局，将产品体系拆解为三类核心产品与服务：作为“算力集散中心”的Agentic Infra自主式基础设施平台、作为“Token工厂”的Agentic MaaS大模型服务平台，以及作为“AI生产力商店”的行业解决方案。

在算力侧，无问芯穹重点解决异构、分散算力的聚合与调度问题。公司已打造面向异构集群的大模型跨域训练系统，通过计算通信重叠的流水编排、自适应的通信流调度和异构算力调度机制，提升跨区域、跨集群算力协同效率。该系统已完成超远距离聚合、多数据中心聚合、混合云算力聚合等训练实践，目前相关跨域训练系统已在全国部署触达超37000P算力、覆盖16种主流芯片。

在推理侧，Agentic MaaS大模型服务平台定位为“Token工厂”。智能体推理需求具有上下文长、交互轮次多、缓存命中率高等特点，对吞吐、时延和缓存复用提出更高要求。无问芯穹发布跨集群异构PD分离架构，实测数据显示该架构可使首Token延迟降低51.5%，单Token成本降低37.5%。

当前，Agentic MaaS平台已上线160余种大模型，均支持开箱即用，并针对智谱、Kimi、DeepSeek、通义千问、MiniMax等国产主流开源模型提供高性能的服务优化。

夏立雪用一个形象的比喻描述了公司的定位：“在Token经济时代，AGI基础设施扮演的角色，如同石化产业链中的炼化厂，它把能源转化为数字石油（Token），为各类AI终端应用和服务输出基础资源，是Token经济的关键枢纽。”

从商业化进展来看，无问芯穹的平台调用量呈现出爆发式增长态势。

据公司披露的数据，从2025年12月至2026年7月，平台日均Token调用量增长40倍，其中95%以上的推理任务与Agent相关。截至2026年4月底，Agentic MaaS平台的日均Token调用量相较于2025年底增长超20倍，系统吞吐量较行业平均水平提升2至3倍，首字延迟控制在500ms以内，精度对齐率超99.9%。

产业人士预计，2027年以后，机器自主消费的Token规模将开始远超人类，推动全球Token需求大规模爆发式增长。

无问芯穹的融资节奏，在AI基础设施赛道中处于领先位置。

公司自2023年成立以来累计融资43亿元人民币，上市前估值达143亿元人民币。2024年9月，公司完成近5亿元A轮融资，成立仅一年多便累计完成近10亿元融资。2025年11月，公司完成近5亿元A+轮融资。

2026年5月，公司再获超7亿元融资，规模位居中国AI原生基础设施公司融资规模之首，联合领投方为杭州高新金投集团和惠远资本，跟投方包括国兴资本、秦淮数据、广发乾和、力合清瞳、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，老股东君联资本、上海国投孚腾和元智未来追加投资。

股东阵容方面，公司历史投资方包括联想创投、小米、百度、腾讯、智谱等产业资本，以及红杉中国、北极光创投、金沙江创投、SEE Fund无限基金、徐汇资本等机构投资者。腾讯、百度、智谱三大股东的联合押注，对应着模型层、应用层和云基础设施层的产业协同逻辑。

无问芯穹所处的AI基础设施赛道，正处于AI从训练向推理、从人机交互向智能体演进的结构性转折期。

夏立雪指出，从预训练、后训练，到推理时扩展和智能体扩展，多条Scaling Law正在共同推动模型训练和推理需求增长。仅依靠产能线性增长堆叠算力，已经难以弥合供需缺口，AI基础设施需要以更高效率服务更大规模。基于此，无问芯穹提出“AI生产力=智能资源规模×Token转化效率×AI生产力转化效率”的思路，将计算资源转化为高质量Token，再进一步转化为面向行业场景的AI生产力。

在行业应用层面，无问芯穹已推出覆盖文娱游戏、医疗健康、法律终端、能源电力等领域的Agentic Infra行业解决方案，并在具身智能领域展开探索，包括面向大规模具身任务的云边端一体化管理与调度平台，以及面向具身智能训练和机器人端侧部署的相关技术升级。

选择港股上市，对于无问芯穹而言，既是为了把握AI算力需求爆发的窗口期，也是为后续产能扩张和生态建设储备资本弹药。秘密递表的形式意味着公司的详细财务数据和估值水平仍需招股书正式刊发后方可完整评估。

从清华实验室走出的三年多时间，无问芯穹用43亿元融资和143亿元估值，在AI基础设施赛道建立了从异构算力调度到Token工厂再到行业解决方案的全栈能力。日均Token调用量增长40倍、触达超37000P算力、覆盖16种主流芯片，这些数据勾勒出这家上海AI基础设施企业在智能体时代的卡位能力。

腾讯、百度、智谱的联合押注，以及国资产业基金的密集参与，反映了产业链对AI基础设施赛道战略价值的认可。随着AI Agent从概念走向规模化落地，Token正在成为驱动数字经济的新型核心资源，而无问芯穹所定位的“算力集散中心”与“Token工厂”，恰好处于这一资源转化链条的关键枢纽位置。

若成功挂牌，后续无问芯穹能否在港股的资本支持下，将Agentic Infra的技术布局转化为可持续的规模化收入，将是观察AI基础设施赛道商业模式成熟度的重要样本。