9月2日，电广传媒旗下达晨财智宣布，近日，达晨财智完成对AI基础设施企业——无问芯穹的投资。至此，在成立短短一年四个月时间里，无问芯穹累计已完成近10亿元融资。本轮融资联合领投方之一为社保基金中关村自主创新专项基金。

上证报中国证券网讯（记者 夏子航）9月2日，电广传媒旗下达晨财智宣布，近日，达晨财智完成对AI基础设施企业——无问芯穹的投资。至此，在成立短短一年四个月时间里，无问芯穹累计已完成近10亿元融资。本轮融资联合领投方之一为社保基金中关村自主创新专项基金。

据介绍，大模型能够支撑的实际产业规模，取决于AI模型的实际可用算力，是一个壁垒更高、玩家更稀缺、价值量更高的领域。

基于对于AI行业的深刻理解和长期实践，无问芯穹超前判断大模型的实际可用算力不仅取决于芯片的理论算力，还可通过优化系数放大算力利用效率，通过集群规模放大整体算力规模，由此，无问芯穹提出“芯片算力×优化系数（软硬协同）×集群规模（多元异构）=AI模型算力”公式。遵循这一公式，无问芯穹将通过软硬件联合优化技术，持续提升芯片算力在大模型任务中的利用率，并通过多元异构算力适配技术，提升集群算力利用率，扩大行业整体算力供给。

简单来说，无问芯穹致力于打造大模型软硬件一体化方案，链接上下游，建立AGI（通用人工智能）时代大模型基础设施，相当于是大模型算力领域的“淘宝”，向上帮助算力芯片了解大模型需求，向下帮助大模型企业实现算力自由，助力大模型应用开发降本增效。

在软硬件联合优化方面，无问芯穹通过自研的推理加速技术FlashDecoding++大幅提升主流硬件和异构硬件的利用率，完成多个主流开源大模型在AMD、华为昇腾、壁仞、寒武纪、燧原、海光、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA等10余种计算卡上的适配，并在部分计算卡上实现了行业第一的推理加速成果。基于这一方案取得的优化效果，无问芯穹已与AMD签署战略合作，携手推动商用AI应用的性能提升。

在多元异构算力适配方面，无问芯穹7月发布的大规模异构分布式混合训练系统HETHUB，首次在华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程和AMD、NVIDIA共六种芯片“4+2”组合间实现了千卡规模的异构算力混合训练，集群算力利用率最高达到97.6%，平均高出基准方案约30%，这意味着，在相同的多元芯片机房条件或者集群条件下，无问芯穹可将训练总时长压缩30%。