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一家创立仅半年的大模型公司，集齐了红杉、腾讯、百度、智谱、经纬、真格等一系列VC机构和大厂股东。  科技有限公司、腾讯完全持股的广西腾讯创业投资有限公司、以及北京智谱华章科技有限公司等。 完整的股东名单更是阵容豪华，红杉、无限基金、砺思资本、启明创投、金沙江、经纬、真格……都在其中，加上本轮的两家大厂，无问芯穹可以说是得到了国内大模型领域头部机构和科技巨头的集体青睐。 服务过大模型企业的投行人士对创投日报记者表示，无问芯穹是赛道里的明星项目，创始人是各个机构都会关注的“明星创业者”，从创立初期就被资本所追逐，一般的机构很难拿到份额。现在大模型创业公司的分化也格外明显，头部项目拿到了绝大部分的融资份额，腰部以下的公司确定性不高，反而难有机构问津。 红杉、腾讯、百度、智谱都出手了 创立于2023年5月的无问芯穹，目标是打造大模型软硬件一体化*解决方案，目前FlashDecoding++已被集成于无问芯穹的大模型计算引擎「Infini-ACC」中。在「Infini-ACC」的支持下，无问芯穹正在开发一系列大模型软硬件一体化的解决方案，其中包含大模型「无穹天权」、软硬件一体机等。 目前为止，无问芯穹已经历了三轮股东变化，众多大厂和VC机构扎堆挤了进来，但无问芯穹和机构们都并未对外官宣融资情况。 创投日报记者联系到多家机构，其中有机构表示，公司和投资人暂时都没有对外分享的计划，一切以低调为主。 从公开信息来看，无问芯穹几乎是一成立就被头部机构锁定了。根据工商变更记录显示，早在今年6月，即创立的第二个月，红杉就通过旗下红创科兴科技有限公司(以下简称为“红创科兴”)，出现在了北京无问芯穹的投资人列表。 随后在今年9月，在目前无问芯穹的主体——上海无问芯穹中，红创科兴再次现身，并已是该公司的投资人。与红杉同时入股的，还包括砺思资本的曹曦、清华的无限基金、金沙江、徐汇资本。 紧接着，无问芯穹在近期完成了新一轮股权变更，这一次新增了十三家股东，包括腾讯、百度、启明创投、经纬、真格、智谱AI等。 从股东情况来看，互联网时代崛起的VC机构和大厂又一次站到了一起。其中，红杉和砺思资本的曹曦对无问芯穹格外重视。最新持股情况显示，红杉共持有无问芯穹约10.722%股份，系*外部机构股东；曹曦个人持有无问芯穹约3.571%股份。同时，红杉和曹曦都拥有无问芯穹的董事席位。 本轮进入的腾讯、百度、经纬、真格，在持股比例上都相对靠后，其持股比例及最终受益股份均为1.952%；智谱AI持股比例及最终受益股份则均为0.651%。 “星光璀璨“的创业团队 被资本追逐的无问芯穹，有一支“星光璀璨”的创业团队。 其“灵魂人物”是清华大学电子工程系系主任、ACM FPGA技术委员会亚太地区*成员的汪玉教授。他长期从事智能芯片、高能效电路与系统研究，主要面向并行电路分析、低功耗系统设计方法、特定应用的硬件计算、MPSOC的片上通信/控制策略等方面。 更关键的是，汪玉在产业界也颇有建树。 2016年，汪玉以知识产权转化入股而创立AI芯片公司深鉴科技，其学生姚颂、单羿是该公司其他创始成员。2年后，深鉴被全球*的FPGA厂商赛灵思收购，汪玉功成身退，与姚颂、单羿一起向母校清华大学捐赠500万美金。 2020年，年仅38岁的汪玉就任清华大学电子工程系第十任系主任，直至今天。据悉，他是该系创办以来第二年轻的系主任。2021年年底，汪玉当选IEEE Fellow。 无问芯穹的创立是汪玉的又一次尝试。今年7月，他对外表示，“现在大家都在做各种各样的非常厉害的芯片，但是，怎样去把模型更好地部署在这些芯片上，让做应用开发等领域的人员，不会花费额外代价，其实会极大推动大模型研发。无问芯穹就是想要推动大模型技术设施发展进入各行各业，这也是我们努力的方向。” 这次他拉起的队伍也相当豪华，合作伙伴包括北京大学科研副教授、商汤原数据与计算平台部执行总监、小红书原AI平台部负责人颜深根，上海交通大学长聘副教授、DAI Group负责人戴国浩——此人与公司法人代表曾书霖同为汪玉学生。 据悉，无问芯穹的团队规模还在不断扩大，到今年9月员工已经有60多人。其主要瞄准的方向是大模型算法向大算力芯片的高效部署问题， 无问芯穹副总裁李枫在演讲中表示:“为解决模型和算力之间的瓶颈，无问芯穹致力于提供大模型软硬一体化自动化优化方案。向上，服务多家大模型算法企业。向下，联动多家国产芯片公司。产品上，实现大模型在多种硬件上的 M×N 一键部署平台，降低大模型的使用门槛，让模型部署越快越好，真正成为 AI 2.0 时代大模型的基础设施。” 其核心产品是以无穹大模型能效优化工具包为基础，整合国产芯片算力， 构建统一算力底座，提供包括NVIDIA、AMD、海光、天数等多种加速算力的云服务，屏蔽硬件差异，开箱即用。面向大模型私有化部署场景，整合计算加速卡、自研IP、优化工具包、行业大模型，构建大模型一体机，*化优化大模型落地ROI。 目前，无问芯穹宣称将着力于解决四个痛点需求: 1. 支持长文本或大输入:比如之前支持 2K token 的模型，可以用快速推理和训练，使它支持 32K token，这样就可以做好例如专业长文本的信息检索、生成、会议聊天助手等应用； 2. 提升性价比:把语言和多模态生成模型，部署到消费级显卡甚至手机等终端设备上，让广大客户用得起； 3. 垂直领域适配:用大模型通用能力帮助各行各业的人们提升体验和效率； 4. 一键式部署:让大模型能低人力成本部署到各种场景，让每个工厂、学校、家庭甚至个人，都能用到它的能力。 |
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