突發(fā)!上海殺出超級(jí)獨(dú)角獸:一把融了近 5 億

創(chuàng)投圈
2024
09/04
21:22
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評(píng)論

 

9 月 2 日,上海無(wú)問(wèn)芯穹智能科技有限公司(下稱無(wú)問(wèn)芯穹)宣布完成近 5 億元 A 輪融資。

本輪融資聯(lián)合領(lǐng)投方為社保基金中關(guān)村自主創(chuàng)新專項(xiàng)基金、啟明創(chuàng)投和洪泰基金,跟投方包括聯(lián)想創(chuàng)投、小米、軟通高科等戰(zhàn)略投資方,國(guó)開科創(chuàng)、上海人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金、徐匯科創(chuàng)投等國(guó)資基金,以及順為資本、達(dá)晨財(cái)智、德同資本、尚勢(shì)資本、森若玉坤、申萬(wàn)宏源、正景資本等。

無(wú)問(wèn)芯穹創(chuàng)辦于 2023 年 5 月,定位為大模型落地過(guò)程中的中間層,以打造大模型軟硬件一體化方案,鏈接上下游。據(jù)智能涌現(xiàn)報(bào)道,無(wú)問(wèn)芯穹的中間層平臺(tái) " 無(wú)穹 Infini-AI" 相當(dāng)于做了一個(gè)大模型算力領(lǐng)域的 " 淘寶 ",下游的大模型廠商和應(yīng)用方,一鍵可以買到好用、高效的算力。比如," 無(wú)穹 Infini-AI" 能夠支持了 Llama2、Baichuan2 在內(nèi)的 20 多個(gè)模型,以及 AMD、壁仞、寒武紀(jì)、燧原、天數(shù)智芯、沐曦、摩爾線程、英偉達(dá)等 10 余種計(jì)算卡。

無(wú)問(wèn)芯穹發(fā)起人為清華大學(xué)電子工程系教授、系主任汪玉,聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO 是汪玉的學(xué)生夏立雪。

汪玉是安徽樅陽(yáng)人,生于 1982 年 3 月,1998 年考入清華大學(xué)電子工程系。2007 年博士畢業(yè)后留校任教。38 歲時(shí),汪玉成為電子工程系系主任,是該系首位 80 后系主任,也歷史上第二年輕的系主任(1959 年李傳信任無(wú)線電電子學(xué)系系主任時(shí) 33 歲)。

2016 年,汪玉參與創(chuàng)辦 AI 芯片公司深鑒科技。深鑒科技采取研產(chǎn)結(jié)合、師生聯(lián)手的模式:汪玉牽頭,學(xué)生姚頌、單羿分別擔(dān)任擔(dān)任 CEO 和 CTO。深鑒科技獲得來(lái)高榕資本、金沙江創(chuàng)投、賽靈思、三星風(fēng)投融資。2018 年,深鑒科技被 AI 巨頭賽靈思收購(gòu)。

夏立雪也是從本科到博士都在清華,于 2018 年電子工程系獲得博士學(xué)位。曾在阿里巴巴計(jì)算平臺(tái)事業(yè)部任高級(jí)研發(fā)工程師。夏立雪還是汪玉當(dāng)教授后帶的第一位博士。

2022 年 11 月,OpenAI 發(fā)布 ChatGPT,自此全球掀起生成式 AI" 軍備競(jìng)賽 "。汪玉意識(shí)到,如果中國(guó)企業(yè)參與這場(chǎng)競(jìng)賽,單靠芯片工藝提升或多元芯片的迭代已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,需要建立一個(gè)大模型生態(tài)系統(tǒng),讓不同模型能自動(dòng)部署到不同硬件上,讓各種算力得到有效利用。

2023 年初,汪玉與夏立雪開始籌備無(wú)問(wèn)芯穹,同樣是研產(chǎn)結(jié)合、師生聯(lián)手的模式。無(wú)問(wèn)芯穹另一位聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO 顏深根則在中國(guó)科學(xué)院大學(xué)獲得博士學(xué)位,曾任職商湯科技、小紅書等。

2023 年 8 月,無(wú)問(wèn)芯穹獲得首輪融資,投資方包括紅杉、北極光創(chuàng)投、金沙江創(chuàng)投等;2023 年 11 月,又獲得第二融資,投資方包括騰訊、百度、真格、啟明等。

到現(xiàn)在,無(wú)問(wèn)芯穹累計(jì)融資額已近 10 億元,參投方近 40 家投資機(jī)構(gòu)。

據(jù)夏立雪介紹,無(wú)問(wèn)芯穹主要為生成式 AI 產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)解決 " 算力貴、找不到和不會(huì)用 " 的問(wèn)題,客戶主要分為三類:大模型廠商,用大模型去升級(jí)自身業(yè)務(wù)的軟件廠商,以及基于模型去做 AI 原生應(yīng)用的小企業(yè)。

由于算力很貴,很多創(chuàng)業(yè)公司卡在算力上,無(wú)問(wèn)芯穹能夠有效地整合和優(yōu)化算力資源,緩解大模型企業(yè)面臨的算力緊缺狀況,降低算力成本。

一旦算力成本降低,有望更充分地釋放大模型技術(shù)的潛力,為各行各業(yè)帶來(lái)智能化變革的可能性。

來(lái)源:鉛筆道

THE END
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