2026年，AI产业一个非常明显的改变是，竞争重心从大模型参数比拼转向算力基础设施工程化落地。近日，无问芯穹完成23亿元C轮融资的消息，被多家媒体竞相报道。其单轮及累计融资额均创下中国AI原生基础设施赛道最高纪录，引发了人们对于AI Infra这一新赛道的关注和期待。
无问芯穹、基流科技、趋境科技、硅基流动四家脱胎于清华科研体系的创业企业，我们暂且称为“清华系AI-Infra四小龙”，这一集群的集中崛起，标志着国内AI创新开始从上层模型应用，向算力调度、模型编译、集群运维等底层共性基础设施纵深突破，本土具备高性能计算、异构调度能力的硬核创业团队，迎来规模化产业落地的窗口期。
全球算力重构 本土第三方服务商迎来结构性窗口
先看海外AI基础设施市场，以英伟达生态为主线，云厂商、芯片企业、模型厂商深度绑定。早期行业资源集中于大模型预训练的超大规模算力集群建设。进入2025-2026年，产业拐点显现，随着AI Agent、多模态应用走向规模化落地，推理算力消耗规模逐步超过训练算力，Token吞吐能力、端到端延迟、算力调度效率成为产业新的考核指标。
海外市场诞生了诸如Fireworks AI、Together AI、Baseten等独立AI Infra 创业企业，它们聚焦推理服务、异构算力编排、Token生产平台，获得资本市场青睐，部分企业年化收入已突破10亿美元。但是我们也注意到，海外整套方案深度依托英伟达GPU，在异构算力兼容、技术自主可控层面存在短板，无法直接适配国内产业环境。
国内AI算力市场呈现明显割裂特征：公有云厂商基础设施优先支撑自有模型业务；国产芯片厂商配套平台与自家硬件深度绑定；头部大模型企业自建算力集群，形成封闭生态。大量政企客户、行业机构、中小模型开发者面临共性痛点：硬件品类繁杂，跨芯片适配门槛高企，算力资源闲置与算力短缺问题并存，很难快速起搭建稳定、低成本的推理服务体系。
过去行业普遍将AI Infra简单理解为租赁GPU、建设机房这类重资产业务。随着Token需求呈指数级扩张，产业认知悄然发生了变化。AI Infra实际是一套整合算力调度、推理引擎、模型适配、服务治理、异构硬件兼容的系统工程，其核心价值在于将零散异构算力封装成标准化、可弹性调度的Token供给能力。
在政策层面，算力网络被纳入国家新型基础设施规划，各地智算中心持续开工建设；在产业端，AI+行动持续落地，金融、能源、制造、通信等行业批量接入大模型，推理侧需求持续释放。市场不仅需要算力芯片，更需要能够屏蔽硬件差异、降低模型部署门槛的中间层基础设施。正是在这样的产业背景下，清华系AI Infra四小龙集中走向台前，成为本土AI Infra赛道具有代表性的创业主体。
清华系AI-Infra“四小龙”集中崛起
一、共性底色
1. 团队同源
四家公司的创始团队均源自清华实验室体系，依托清华计算机、电子工程、高性能计算方向长期的科研积累。核心成员具备底层系统、芯片、高性能计算工程能力。
2. 赛道定位一致
四家公司全部聚焦AI Infra领域，避开通用大模型训练赛道，主攻算力调度、推理加速、异构适配、算力运营等底层能力，定位AI产业的“卖水人”角色。
3. 目标趋同
四家公司都致力于破解国内异构算力碎片化难题，压低大模型落地部署成本，提升Token生产效率，打造中立、不绑定单一芯片厂商或云厂商的算力底座，支撑AI Agent、行业大模型规模化落地。
4. 时代背景相近
四家公司基本在2023年前后成立，踩到了推理算力爆发周期。在资本端同时获得了国资、产业资本、市场化VC的关注，目标客户覆盖地方智算中心、模型厂商、行业企业。
二、差异化路径
无问芯穹：AI原生全栈基础设施，面向Agent时代算力集散
作为AI原生基础设施服务商，无问芯穹提出了Agentic Infra理念，旨在打造算力集散中心与Token工厂，面向智能体时代提供全链路算力供给，业务兼顾训练、推理场景。
无问芯穹聚焦于异构算力集群搭建、AI原生算力调度、面向智能体场景的算力资源管理。它通过自研底层算力编排系统，打通不同品牌算力硬件，将硬件资源封装成可统一调度的智能资源，面向算力运营商、大型政企、模型企业交付整套AI算力底座。据媒体公开报道，其算力集散平台覆盖16种主流芯片，支持国产芯片与海外GPU混合训练，算力利用率最高可达97.6%。
市场销售模式方面，无问芯穹以大型客户项目制为主，与地方智算中心、大型产业集团深度协作，承接整体算力基础设施建设与运营服务，工程落地属性较强，核心客户多为B端大型机构。
融资与上市进展：2026年完成23亿元C轮融资，公司累计融资总额43亿元。公司处于上市筹备阶段。
硅基流动：独立Token供应平台，以MaaS推理API为核心
作为第三方独立词元（Token）供应平台，硅基流动不自研硬件、不开发自有大模型，而是定位于算力、模型、应用之间的中间软件层，目标是成为国内头部独立Token服务商。
硅基流动重点关注大模型推理服务、异构算力调度、多模型统一API，业务重心落在推理侧Token生产与交付。硅基流动自研推理加速引擎，通过一套统一API接入超过170款主流模型，并且兼容英伟达、昇腾、沐曦等多类芯片；其产品矩阵包含无服务器按量API、企业专属算力实例、私有化本地部署、算力联合运营四类。其招股书披露，截至2026年4月，平台注册用户突破千万，企业客户超过1.3万家。
硅基流动在销售模式上是开发者生态与企业客户双线并行。面向海量开发者提供线上自助API调用；面向金融、电信、能源等行业客户交付私有化部署方案，属于轻资产平台化运营，客户覆盖面广，中小开发者基数庞大。
融资与上市进展：2026年6月30日正式向港交所主板递交上市申请。递表之后，公司又完成B +轮二期、C轮两轮融资，2026年内新增融资合计近29亿元，资金用于推理引擎研发、异构算力调度、Token平台建设。
基流科技：全栈自主AI算力集群服务商，聚焦智算中心工程化落地
作为AI算力集群服务商，基流科技主打智算中心全栈建设，打通算力集群工程部署、调度、运维一体化能力，偏向算力集群配套底层系统，助力算力中心快速交付可用AI算力。弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）的报告认定其为国内少数具备AI算力集群全栈产品与服务能力的厂商，也是国内最早落地万卡集群的独立AI算力集群服务商之一。
基流科技擅长智算中心集群部署、算力集群运维、异构算力底层调度，业务偏向算力基建交付环节。它面向智算中心场景打造全栈算力系统，覆盖集群部署、资源管理、运维监控一体化方案，核心产品为Venus智算集群运行管理平台，服务智算中心项目落地。公开数据显示，其万卡集群算力利用线性度超96%，MFU提升30%，年化SLA可达99.97%。
基流科技也主要采用项目制模式，对接地方国资、算力园区、算力运营方，跟随智算中心新建项目落地，工程实施属性突出，客户以算力基础设施建设主体为主。
融资与上市进展：2026年4月29日正式向港交所递交上市申请。公司自天使轮起持续获得资本加注，至递表前累计融资超22亿元，D轮后估值91.6亿元。
趋境科技：高性能推理优化与模型编译，聚焦软件层性能极致优化
趋境科技是一家专注模型编译、推理引擎、算子优化的底层软件企业，深耕模型到芯片的编译层，其核心能力是提升单卡、集群推理吞吐，压低推理延迟，主打高品质AI Token生产服务，提出了“少模型、深优化”的技术路线，围绕核心生产模型做深度调优，而非广泛接入大量模型。
趋境科技强在模型编译、算子库、推理引擎优化，属于AI Infra中底层软件内核赛道。它自研模型编译与推理加速栈，针对大模型做算子、计算图、量化压缩等优化，兼容异构芯片，相关技术组件可嵌入算力平台、智算中心、大模型厂商系统内部；另外还自研了ATaaS高效能Token生产服务平台。
趋境科技采用技术授权+项目定制调优模式，客户包含芯片企业、大模型公司、算力平台厂商，以输出底层技术组件为主，不直接面向终端应用开发者。
融资与上市进展：2026年7月宣布完成A轮融资，叠加此前Pre-A轮融资，半年内累计募资超过10亿元。
综上，四家企业在AI Infra产业链上形成上下游互补，覆盖算子优化、集群调度、智算中心建设、上层MaaS推理服务的完整链条。
集群崛起的底层逻辑
清华系AI-Infra四小龙的集中涌现并非偶然，是全球产业博弈、市场演进、技术迭代、Token经济多重因素共振的结果。
第一，全球算力博弈倒逼自主基础设施体系建设。全球算力供给存在外部约束，国产芯片生态碎片化，单纯依靠海外软硬件栈，难以支撑国内AI产业长期自主发展。国内需要一套独立于海外生态、兼容多款国产芯片的中间层基础设施。这项工程不是单一芯片厂商能够独立完成的，而是需要高性能计算、系统架构、调度软件、推理编译等复合型团队。清华在高性能计算、电子工程、计算机体系结构领域长期积淀，天然具备输出这类硬核团队的人才土壤，这是四小龙诞生的根基。四小龙的核心价值是补齐算力中间层短板，让国产硬件真正实现可用、好用、低成本规模化运行。
第二，从“拼模型参数”向“拼算力运营效率”的跃迁。如今AI产业发展已经迈入新的阶段。之前，行业竞争的重心集中在大模型参数、模型能力的比拼，资本主要向模型公司倾斜。进入2026年，大量模型完成原型开发，但在落地阶段普遍遭遇算力成本高、部署难度大的瓶颈。模型厂商的核心痛点不再是训练出一个大模型，而是如何持续、稳定、低成本对外输出Token。产业价值的重心已从模型本体转移到算力基础设施。
由于市场需求结构发生根本性转变，政企客户采购AI服务，核心关注点落在Token单价、时延、稳定性、数据安全。这催生对独立第三方AI Infra服务商的需求。四小龙的崛起，恰逢产业从原型验证迈向规模化商业落地的拐点。
第三，异构算力时代，系统软件价值超越硬件单品。单一芯片一统算力市场的时代已经结束，国内算力环境长期是国内外多芯片并存的异构格局。异构场景的最大难点不在硬件本身，而是跨芯片的模型编译、调度、负载均衡。AI Infra系统软件正是高效调度大量异构芯片所必须的。
底层系统软件价值凸显，为专注调度、编译、推理加速的创业公司创造了独立生存空间，像趋境科技、硅基流动这类偏软件的团队才可以独立发展，而不必依附于芯片厂商。
第四，Token经济重塑产业链价值分配。Token已经成为AI产业核心计量单位。Token消耗量快速增长催生出全新商业模式：算力不再是一次性服务器硬件采购，而是按Token使用量计费的持续性服务。
传统IDC业务售卖服务器、带宽。Token经济之下，服务商交付标准化词元服务，收入规模直接和Token吞吐量挂钩。像硅基流动、无问芯穹的商业模式，都是建立在Token生产、调度、交付这套经济逻辑之上。这一赛道具备跟随AI应用扩张持续增长的收入潜力。
未来比拼什么？
AI Infra赛道未来的竞争焦点将集中在以下四大方向。
第一，异构全栈适配能力，这是第一道门槛。客户不会长期只使用单一品牌芯片。能否实现跨芯片、跨架构统一调度，在国产硬件上稳定跑出高性能推理，是区分普通算力服务商与头部厂商的核心标尺。
第二，Token成本持续优化能力，决定商业生命力。行业长期比拼单位Token 的综合成本，涵盖硬件折旧、调度损耗、推理优化、运维成本等。随着算力供给持续扩容，价格竞争难以避免。只有具备全链路优化能力、能够持续压低Token单价的企业，才能持续扩大份额。
第三，工程落地与大规模集群运营能力。AI Infra并非实验室Demo，而是需要7×24小时稳定运行的生产系统。万卡级异构集群的负载调度、故障自愈、流量治理，考验的是大规模工程交付能力。不少团队算法能力突出，但大规模集群运维、项目交付能力不足，这也是无问芯穹、基流科技这类重项目交付企业的核心壁垒。
第四，生态壁垒，模型、芯片、应用多方协同。AI Infra平台需要接入足够丰富的模型，并且与芯片厂商深度联合调优，以吸引更多开发者、行业应用接入，形成正向循环。平台接入模型越多，客户规模越大，Token产出规模越高，单位成本越低，反过来能够吸引更多模型、芯片厂商合作。生态一旦成型，后来者的追赶门槛会显著抬升。
但是在机遇之外，赛道挑战同样突出：项目资本投入巨大，重资产模式下现金流承压；公有云大厂、芯片厂商自研基础设施会挤压独立创业企业的市场空间；行业统一标准尚未成型，客户项目定制化程度高，规模化复制难度大；底层系统、高性能计算高端人才供给稀缺。
AI Infra的中国路径
无问芯穹23亿元大额融资，不仅是一家独角兽企业的资本里程碑，更是国内AI Infra赛道走向成熟的标志性事件。
如果说大模型是AI时代的“软件灵魂”，那么AI Infra就是承载灵魂的“算力骨架”。全球AI竞争的下半场，算力基础设施能否自主、高效、低成本供给，决定了整个产业的发展上限。期待未来能够涌现出更多像清华系AI Infra四小龙一样的创新企业，扎根底层、立足工程、坚持自主创新，抓住Token经济与算力国产化的时代红利，持续打磨异构算力底座，走出属于中国本土算力基础设施的产业路径。
