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身道：“如此一来，只需拖得数年，我军便会粮草不济，不得不退兵！”

> 厂商新闻《首发｜珠海上海联手，投了一对清华师徒》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-28 01:22

• 编辑:CN

继国家队和北京、上海国资对无问芯穹投资之后，正积极在AI和机器人发力的珠海也加入了资方阵营。

投中网获悉，无问芯穹完成近5亿元的A+轮融资，由珠海科技集团、孚腾资本（元创未来基金）领投，惠远资本、尚颀资本和弘晖基金跟投，老股东洪泰基金、达晨财智、尚势资本&海棠资金、联想创投、君联资本、申万宏源、徐汇科创投、元智未来追投。

事实上，这轮融资早在今年上半年就已敲定，随后公司走完了技术成果转化的程序，今日正式披露。至此，清华“科研-验证-产品化-产业化”的科技成果转化链路上，新增了一个来自无问芯穹的范本。

无问芯穹成立于2023年5月，由清华大学电子工程系教授、系主任汪玉教授发起，清华大学电子系博士毕业的夏立雪任联合创始人和CEO，属于教授+学生组合创业，公司业务定位AI基础设施，目标是做Agentic AI时代首选的“算力运营商”。

去年，我们曾对无问芯穹的A轮融资做过首发报道。那是一轮份量很足的融资，甚至可以说实现了一把国资、产业、市场化资金的满贯。详见《刚刚，“国家队”投了一对清华师徒》。

一方面，无问芯穹无疑是科学家创业的优质样本，发起人清华汪玉教授在一级市场享有相当高的口碑，业内评价“少见的学术水平和产业认知都非常高的学者”。但另一方面，相对于机器人、大模型、AI应用这类高声量赛道，基础设施并不显山露水，公司作风也十分低调。

但就无问芯穹的产业定位而言，可以说是人工智能产业链最佳卡位之一。事实也给出了答案——年初Deepseek一举改写了中国乃至全球大模型的技术走向和行业叙事，无问芯穹等来了更大的施展空间。

去年和今年，投中网两次对话CEO夏立雪。你可以感受到这位90后身上带着一种生逢其时，施展抱负的锐意。某种程度来说，他也是被时代选中的年轻人。

以下是对话：

投中网：今年一级市场有个共识，几乎所有的热钱都流进了AI和具身。无问芯穹上一轮融得非常漂亮，这一轮体感如何？


夏立雪：这两年资本市场的视角变得更加立体了，关注点逐渐从单点爆发式技术覆盖到全产业链，更加成熟。尤其Deepseek-R1被更多人关注到之后，它把中国的人工智能产业生态带得更加繁荣和丰富，资本对AI的关注点也逐渐从大模型延展到了上下游。

AI基模、应用、具身，都离不开算力优化，基础设施是一个没那么高声量，但重要的领域。我们是其中体量最大的公司，也有非常亮眼的市场成绩，这几轮融资确实都有超募。

投中网：这一轮的领投方是珠海的地方国资，也是继北京、上海之后的第三个地方国资，合作契机是怎样的？

夏立雪：珠海是一个AI禀赋好且有前瞻性的城市。我们双方是在一次活动中接触的，沟通下来发现彼此在很多关键问题上的认知非常一致。珠海高层对人工智能的规划有比较深入的思考和论证。有共识，合作就是水到渠成了。

投中网：坦率说，因为你们上一轮势能很强，市场情绪又高，本以为新一轮的节奏会来得更快。

夏立雪：是，确实这一轮今年上半年就敲定了，期间公司走完了技术成果转化的程序，所以最近才公布。另外我们希望公司持续稳健发展，融资、估值都配合实际业务的增长进行。

投中网：拉通上下游是你们业务的高频词，考虑过做投资或者基金吗？

夏立雪：确实，算力运营商是灵敏的“探测器”，比较清楚哪些公司发展得更好。但更重要的是我们认为，AI的魅力在于它能极大地释放个体的创造力，人正在被深度赋能，许多优秀的创新不再必然依赖大厂的体系，也能辐射出可观的影响力。我们很希望给到一些特别有想法，特别有AI创造力的创业者团队一个很好的支撑，无论是用什么方式，不论是信息、资源还是推荐，这种松耦合的模式其实已经跑得很多。

投中网：路径是通的，只是还没有亲自肉身去做这个事。

夏立雪：不一定非得自己干，精力占用是个关键问题，目前还是想以业务为主要导向。

投中网：去年下半年我们聊过一次，你对AI在中国的落地有绝对信心，但当时国内大模型的走势并不明朗。几个月后Deepseek横空出世，直接改写了中国甚至全球大模型的科技路线和产业叙事，国内的主流命题也不再是“能不能干出OpenAI”，包括月之暗面、Minimax都在转型发力做应用。这一变量带给无问芯穹的影响是什么？更好还是更糟？

夏立雪：Deepseek是一个非常神奇，很难复现的事件。对我们来说，这绝对是一个惊喜的变量。从去年到今年，我们看到推理的市场增长了10倍以上。

不过在我们看来，Deepseek的促进作用不单纯是拉升算力需求，它用一个卓越的开源模型，形成了社会巨大共识，使突破性技术的产业化变得更加快速和顺畅。我们一直认为人工智能只有实现商业化闭环，才能获得真正的生命力。

投中网：市场天花板变高，对你们是很大的利好。另外注意到公司路线的叙事口径也有了变化，去年是AI Infra（人工智能基础设施），现在是Agentic Infra（智能体基础设施）。

夏立雪：对。Deepseek之后，中国的开源模型越来越强，打造出一个“中国的OpenAI”或者“中国的Gemini 3”不再是唯一追求，整体上单纯扩大规模的回报在边际递减，但算力需求却没有下降。如果把模型制造和使用方当作一个整体玩家，你会发现从去年到今年初，基本全部算力资产都配置在了“如何造模型”，今年“如何用模型”的算力开始起量，这是一个良性的变化。

至于叙事口径的变化，其实是起源很早，诞生之初我们就在思考，我们和互联网时代的基础设施有什么本质不同，结论是，在赚钱的前提下，我们应该最率先把各种AI技术应用在自己的架构中。

一开始还没机会，因为我们不想抱着理想死掉，就先把能干的事情干了，很开心这么快就等到了这样一个时间点。

Agentic Infra包含两个要素，一是帮助客户，我们希望能够给我们的伙伴去提供一些能生产Agent并与Agent协作的平台能力和接口；二是现在人工智能不再是一个工具，而是一个协作者。我们的 infrastructure本身应该是充分AI化的，要先让自己人享受到与Agentic AI合作的便利性。

所以我们说明白了三个事，生产智能体，协同智能体和服务智能体，Into Agent、With Agent、For Agent，这里面协同智能体就是指，以Agentic的方式把我们的各种服务模块自动化，所以也会有对应的一些新产品和新技术公布出来。

投中网：去年你谈过好几次使命。现在形势变了，怎么描述新使命？

夏立雪：使命没有本质变化，我们的核心技术在主流的体系结构上已经能发挥不错的市场价值，但说实话，拿旧地图找不到新大陆，我们不愿意说这里不会诞生异构的体系或者说新的体系，但这是中国很重要的大机会，因为中国还没有一家英伟达。

投中网：听上去是摩尔线程和沐曦的那种叙事？

夏立雪：不具体评论某一家公司，做公司都要兼顾商业化和和业务发展。在我的视角中，这是一个很重要的新机会，而且不一定属于top one。这是我抛开所谓的家国使命，单纯从技术路径上看到的大机会。

回到你说的使命感，主要还是在于我认为这个时代，可以说，是中国从工业革命开始以来，第一次能够以技术引领者，而不是追随者的身份站在世界产业革命中。作为一个技术出身的人，我是非常被激励的。

投中网：汪玉教授在一级市场的评价很高，“少见的学术水平和产业认知都非常高的学者”，而且之前有过成功经验。无问芯穹也是汪玉教授牵头创办，你们是怎么一拍即合的？

夏立雪：我本科就在清华电子系了，也是汪老师成为博导之后的第一个博士生，算是开山弟子之一，读博时期跟汪老师紧密配合做了很多研究工作。之后拿了阿里星的offer去了阿里云，进了管理序列培养。当时汪老师曾想留我做学术，但是我说想离产业近一些，跑了，汪老师开玩笑说你早晚会回来，其实我心里也这么觉得。

期间我们一直是保持着很密切的联系，中间出现过不少产业机会，比如区块链，但我们没被触动到。22年底大模型出来，算法发生了从专用算法到通用算法的质变，它未来的应用场景非常宽阔，让我们能用20%的工作去支持80%的场景，对于我们系统层的研发者来说是一个绝对重要的时代机会，在这个共识下我们开始频繁去讨论切入方向，2023年初的基本上确认这是值得做的一件事情。

投中网：市场上有一个看法，你们的切入点很聪明。一方面，在AI争霸算力卡脖子的语境之下，算力基础设施是个大势风口；另一方面，相比GPU和大模型，又是一个相对轻资产、风险小甚至偏保守的一个切口。你会想反驳这个看法吗？

夏立雪：我们现在看到的人工智能行业，算法和硬件，两个力量同时往前走——算法迭代速度更快，最先进的算法明确了要干什么之后，硬件跟上支持，让算法跑得更好。AI和GPU——OpenAI和英伟达。

国内现在这两者之间的循环节奏还是不闭环、不协同的，我们再去做一个新的芯片公司或者大模型公司意义不大，把这两股力量融到一起去的价值可能更大——让做芯片的企业知道现在的客户需求，快速发现问题再去迭代下一代芯片，同样，我们也能促进国内的大模型企业，或者想要用到大模型的企业更好的把新的算力用起来，扩大大家的算力池子，然后自己还赚钱。

做这件事，需要很多技能点，技术的、生态的、商业化的。

投中网：无问芯穹是新产业时期的新物种，它的终局可能是什么形态？

夏立雪：目前来看，说终局或者说比较不错的状态，至少我们希望无问芯穹能成为国内一个很大的算力运营方，把中国的芯片硬件事业也好，算力服务事业也好，人工智能事业也好，形成一个系统性的打通和提效，真正让AI走进千家万户。

当然，也需要很多伙伴一起，我们可能更像是“幕后工作人员”。

投中网：去年聊到最大的挑战，你说是时间不够，今年呢？

夏立雪：今年的挑战是，如何把时间花在关键问题上。去年说时间不够，后来我反思了一下，本质是优先级问题。这一年里有很大改善，今年我花了更多时间去思考。

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