从算力生态超市到国产芯片突围：无问芯穹如何重构AI设施新范式(ltl算力生态)

当全球科技巨头疯狂囤积英伟达GPU时，中国AI创业者却面临另一种困境：一边是国产芯片利用率不足35%的闲置浪费，一边是中小企业因算力饥渴而步履维艰。在WAIC2025现场，无问芯穹CEO夏立雪抛出一个尖锐问题："我们是否正在用19世纪的电力使用方式，来运营21世纪的算力网络？"

解构“算力生态超市”：从毛坯房到精装公寓

无问芯穹的解决方案直击行业痛点——将分散的国产算力转化为标准化服务。其异构融合技术实现97.6%的资源利用率，对比行业平均35%的千卡集群利用率，相当于把三座"发电站"的产能压缩进一座。

这种模式兼具"链家"与"装修工"双重角色：既通过底层硬件优化提升芯片性能，又搭建跨区域调度平台。以适配DeepSeek推理服务的7款国产芯片为例，企业可像淘宝购物般自由组合算力资源，单次任务成本降低62%。

国产芯片的“新任务”：从能用走向好用

生态割裂是国产芯片最大掣肘。夏立雪团队打造的芯片间"世界通用语言"，解决了硬件架构、接口协议差异导致的开发效率低下问题。目前国产芯片在推理场景已占据半壁江山，但训练场景的能效仍待突破。

无问芯穹推动的协同闭环颇具启示：通过促成模型厂商与芯片厂商的深度联动，形成类似"英伟达-OpenAI"的生态关系。其千卡异构芯片混训平台证明，国产组合在特定场景下效率可达国际水平的91%。

普惠算力的产业价值：中小企业的“水电煤”

徐汇区"北斗七星"AI集群验证了标准化算力的乘数效应。无问芯穹的按token计费模式，使中小团队推理成本降至每千次0.03元，相当于将算力门槛从"买发电站"降到"付电费"。

这种变革背后是商业逻辑的重构：当算力从固定资产变为流动服务，创新成本曲线将被彻底改写。正如夏立雪所言："我们不是在卖水，而是在铺设自来水管道。"

这场静默的基础设施革命，正在改写AI产业的游戏规则。从芯片适配到生态协同，无问芯穹证明了中国方案的特殊价值——用系统级创新弥补单点差距，或许这才是突破卡脖子的真正密码。当算力真正像电力般触手可及，中国AI的爆发式增长才刚拉开帷幕。