跳至内容
上海加速推进“算力券”补贴力度，以减少预期空置挑战，从而实现到2025年末上海全市智能算力规模突破1万亿亿次浮点运算（100EFL0PS）。
钛媒体App 2月21日消息，今天举行的2025年全球开发者先锋大会（2025 GDC）模速空间专场发布会上，全国首个大模型创新生态社区“模速空间”，清华系 AI 算力公司“无问芯穹”以及国有企业INESA上海仪电，联合牵头推出国内首个“算力生态超市”——模速空间算力生态平台。
据悉，模速空间算力生态平台主要是以全产业链生态方式提供AI算力服务，并将为入驻企业提供便捷、高效的一站式算力和大模型服务支持。其中，算力扶持计划专区将展示政府算力券补贴政策，让完成注册的入驻企业可“免申即享”由徐汇区、模速空间和无问芯穹三方共同定制的100万元等价算力大礼包，并以灵活的计费方式有效降低算力使用成本。包括蜜度蜜巢、奇点星宇、达卯智能、万能小in、看见概念、星图比特、酷爱科技、魂伴科技、嘉帕科技、才多对等10余家企业该算力生态平台首批入驻企业。
无问芯穹上海公司总经理，001号员工曾书霖表示，破解算力资源分散、交易低效的行业痛点，模速空间算力生态平台不仅是算力资源的交易枢纽，更将成为大模型全产业链生态的核心基础设施。无问芯穹将链接上下游企业，持续汇聚异构异地异属算力，建设可控智算支撑底座，打造模型到应用到芯片的闭环，推进算力资源的有效配置与产业数字化转型进程，推动国产AI大模型产业链建设，孵化繁荣的大模型应用生态。
值得注意的是，模速空间是由上海市和徐汇区共建的国内首个大模型创新生态社区，2023年9月挂牌，如今定位于“全球最大人工智能孵化器品牌”。截至2024年底，模速空间所在的徐汇区已有255家大模型企业、34个备案大模型和100余家投资机构落地，比如阶跃星辰、MiniMax、秘塔AI搜索、无问芯穹等AI公司都入驻了“模速空间”。
此次重要参与方无问芯穹，成立于2023年5月，创始团队来自清华大学电子工程系，依托行业领先且经过验证的AI计算优化能力与算力解决方案，追求大模型落地的极致能效，打造“M 种模型”和“N种芯片”间的“M×N” 中间层产品，实现多种大模型算法在多元芯片上的高效、统一部署，链接上下游，建立AGI（通用人工智能）时代大模型基础设施。
2024年9月，无问芯穹宣布完成近 5 亿元 A 轮融资，本轮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，共计超过16家机构。
至此，在成立短短16个月内，无问芯穹累计已完成近10亿元融资。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。
目前，无问芯穹提供算力推理平台、一整套 AI infra解决方案、“端模型+端软件+端IP”端上智能一体化解决方案等。
如今，上海正在加速提升 AI 算力规模，无问芯穹等企业或将以此加速商业化。就在2025年1月，上海市印发《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》的通知，到2025年底，上海要建成世界级 AI 产业生态，力争全市智能算力规模突破100EFLOPS，形成50个左右具有显著成效的行业开放语料库示范应用成果，建设3-5个大模型创新加速孵化器，建成一批上下游协同的赋能中心和垂直模型训练场。
“建设智能算力集群、语料供给体系、虚实融合实训场、行业基座大模型等基础底座，打造智能终端、科学智能、在线新经济、自动驾驶、具身智能等关键领域生产力工具，聚焦金融、制造、教育、医疗、文旅、城市治理等重点行业加速应用赋能。”通知中指出。
据钛媒体AGI了解，就在近期，无问芯穹宣布，其平台支持通过Infini-AI异构云平台，一键获取DeepSeek系列模型与多元异构自主算力服务，尤其是上线满血版DeepSeek-R1、V3 API服务，无需邀请即可免费用Token。此外，预计近期无问芯穹还将公布端侧大模型推理处理器LPU进展。
无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪表示，DeepSeek的突破激发了越来越多的下游应用创造力，未来行业日均tokens消耗量将达到百万亿级别，不仅将激发国产芯片的市场需求，也为打造全国产AI产业闭环，实现更可控的自主算力发展创造了有力条件。
“DeepSeek作为开源模型，其之于AI 2.0时代，正如Android之于移动互联网革命，将重构整个产业生态，引发链式反应，加快上层应用发展和下层系统‘统一’增速，由此广泛调动起跨越软硬件和上下游的生态，一起加大投入‘模型-芯片-系统’协同优化和垂直打通，从而继续‘打薄CUDA生态’。某种程度上来说，CUDA已经是历史了”。夏立雪称。
（文：钛媒体AGI）
