累计43亿融资要做"最高效的Token工厂"：无问芯穹不卖软件，它卖的是算力时代的"电"

一家名为无问芯穹的企业，近期完成了23亿元人民币的C轮融资，累计融资额达到43亿元，刷新了国内AI基础设施领域单轮融资的最高纪录。同时，该公司已秘密向港交所提交上市申请，计划在2027年挂牌。投资方包括腾讯和百度，而智谱、月之暗面等大模型公司则是其客户与合作伙伴。

这家公司既不涉足芯片制造，也不开发大模型。其业务可以用一句话概括：协调不同类型的芯片，以最低成本生成Token，再将Token出售。芯片业务由英伟达、华为负责，模型业务由智谱、DeepSeek承担，无问芯穹则处于两者之间，专注于那个无人愿意轻易触碰却不可或缺的“调度”环节。

创始人夏立雪将公司定位为“最高效的Token工厂”。

一、Token工厂：不卖软件，卖算力时代的“电”

首先明确无问芯穹的定位。

它不是芯片公司，不涉及英伟达或华为昇腾的产品；也不是模型公司，不参与智谱或DeepSeek的开发。它专注于中间层——“异构算力调度”，即将英伟达、昇腾、寒武纪等互不兼容的芯片统一协调，让用户使用起来如同水电般便捷。这是创始人夏立雪为公司设定的愿景。

但“调度”只是手段，并非核心业务。无问芯穹的真正生意是“Token工厂”——它通过协调异构芯片，以最低成本生产Token，然后将Token像“电”一样销售。

这一定位契合了正在发生的趋势：算力正逐渐成为标准化商品，Token则成为其计量单位。如同电力时代按“度”收费，算力时代按“Token”计费。无问芯穹的目标是成为“最高效的Token工厂”，谁的Token生产成本最低，谁就能在这个时代占据优势。

股东与客户名单的结合，恰好体现了这门生意的两端。腾讯和百度作为股东，拥有云服务和智能云业务，处于算力供给端；智谱、月之暗面作为客户，开发大模型，处于算力需求端。

一方出资成为股东，一方下单成为客户，但都离不开中间的“调度”环节。这表明，即便是这些大公司，也不愿或无法自行统一协调异构芯片，因此供给端选择投资一家“中立第三方”来承担这一繁琐任务。

虎嗅的一篇报道标题为“半年20余倍增长，一个中国Token工厂的生意飞轮”。Token工厂业务正在爆发，但背后隐藏着诸多未解问题。

二、巴别塔：异构芯片的语言，谁来翻译

Token工厂要运转，首先面临技术挑战。

不同芯片使用不同的“语言”。英伟达使用CUDA，华为昇腾使用CANN，寒武纪使用BANG，它们互不兼容。赛迪网将此问题称为“算力网的巴别塔”——芯片间语言不通，调度系统需充当“翻译”。

这种翻译的难度有多大？芯片的底层架构、指令集、内存模型和编译器各不相同。要让一段程序在英伟达、昇腾和寒武纪上都能高效运行，是一项极其艰巨的工程任务。无问芯穹的DeepLink方案旨在解决此问题——但全球都在攻克这一难题，尚未有人彻底解决。

为什么现在这个问题变得重要？因为英伟达芯片受限，国产芯片被迫加速发展。但国产芯片的问题在于碎片化——昇腾、寒武纪、海光、摩尔线程各自为战，未形成统一标准。这导致一个尴尬局面：国产芯片越多，越需要“翻译”，无问芯穹这类调度层的价值就越大。

这一需求的真实性有资金支持。DeepSeek据传押注国产算力，新一轮融资至少800亿元，其中相当一部分将投向华为昇腾等国产芯片。

当像DeepSeek这样的大模型公司开始绕过英伟达、拥抱国产芯片时，它立即会面临“碎片化”的障碍——要跨越这一障碍，就需要有人提供“调度”和“翻译”。无问芯穹恰好抓住了“国产算力崛起”这一时代背景下的结构性缺口。

但这里存在一个自身无法回避的问题：其价值建立在“国产芯片碎片化”的前提上。如果未来国产芯片统一，例如昇腾一家独大，那么“异构调度”的需求将消失。无问芯穹赌的是“碎片化将持续”，这一赌注是其所有价值的根基，也是最大的不确定性。

三、中间层的宿命：三层夹击，和那个“自曝”

比技术更困难的是商业。

Token工厂业务处于三层夹击的位置。上游，芯片碎片化导致算力资源难以规模化供给；中游，推理成本高企限制Token价格下降；下游，Token价格战导致Token越来越便宜。

钛媒体的一篇报道标题点明了这一处境：“算力荒，但Token却便宜了”。上游芯片供应受限（算力荒），下游Token价格战（Token便宜），中间层被两头挤压。Token工厂正卡在这一最难受的位置。

这场Token价格战已激烈到有人开始喊“词元通胀”——Token越来越多、越来越便宜，可能成为数字经济的系统性风险。这一担忧背后是Token工厂的残酷现实：当Token便宜到一定程度，“薄利多销”就变成了“越卖越亏”。

此外，无问芯穹并非唯一玩家。硅基流动从事“第三方MaaS”（模型即服务），2026年6月完成超20亿元B轮融资，估值77.4亿元，创下国内第三方MaaS赛道的纪录。它与无问芯穹本质上是同一门生意——都处于算力和模型之间，最终都销售Token。这场“中间层”的战争，是“谁能将Token成本降到最低”的价格战。

最令人意外的是，无问芯穹自己的首席科学家戴国浩公开承认了词元工厂的三大挑战：第一，算力资源碎片化，难以形成规模化供给；第二，推理成本高企，制约词元价格下探；第三，模型迭代速度快，对生产架构的灵活性要求高。

这三条相当于无问芯穹自己人将Token工厂的软肋摊在桌面上：上游碎片化、中游成本高、下游变化快。它自己比谁都清楚这门生意的难度。

更值得注意的是第三条——“模型迭代速度快，对生产架构灵活性要求高”。这条常被忽略，但可能是最致命的一点。

Token工厂要盈利，依赖“稳定、大规模、低成本”地生产Token，如同工厂一样。但模型迭代太快，今天的主流架构明天可能被取代。

一个“工厂”最怕的就是“产品天天变”——这意味着刚建成的生产线可能很快需要推倒重建。对Token工厂来说，“工厂”这两个字本身就是最难兑现的承诺。

回顾历史，中间层公司的宿命大多不乐观。云计算时代，也有一批做“多云管理、异构调度”的公司——Enstratius、Dell的多云管理方案，最后要么被收购、要么被放弃、要么消失。

原因相同：中间层公司夹在上下游之间，上游（芯片厂、云厂）想自己把控生态，下游（客户）想直接找源头。中间层要么做大变成平台，要么被两头挤死。

无问芯穹是否会重演这一宿命？目前来看，它拥有累计43亿元融资、腾讯和百度的背书，以及2027年上市的窗口，这比当年那些多云管理公司更具优势。但“Token工厂”业务的底层困境并未因资金充足而消失——这43亿元只是让它在被上下游挤压之前有了更长的跑道，而非改变其位置。

回到无问芯穹。它赌的是一件事：算力将像电一样，变成标准化的、按Token计费的商品，而它要成为“最高效的Token工厂”，通过异构调度将Token成本降到最低。

这一赌注的逻辑是通的——算力确实在商品化，Token确实在变成“电”。但它的三道坎也显而易见：巴别塔能否被翻译、Token价格战下利润从何而来、中间层是否会被上下游吸收。

累计43亿元融资，买的是这个赌注。至于赌对与否，得看它能否先将其首席科学家提出的三个挑战一一克服。而它提交港交所上市申请、抢在2027年挂牌，也说明了一件事：它需要二级市场的资金来支撑它跨过这三道坎。这43亿元填不平这三道坎，每一道都还需要时间慢慢解决。