新火種
2024-09-04 
再融近5億！清華系A(chǔ)I創(chuàng)業(yè)新勢(shì)力，成最吸金“算力運(yùn)營(yíng)商”
一筆近5個(gè)億新融資，投向AI大模型領(lǐng)域。
新火種獨(dú)家獲悉，清華系A(chǔ)I創(chuàng)業(yè)公司無(wú)問(wèn)芯穹完成了近5億元A輪融資。加碼的股東陣容很全、很豪華：
一口氣新增15家股東，涵蓋北京上海等地的國(guó)資/地方基金，順為資本/達(dá)晨財(cái)智等市場(chǎng)化頭部VC，還有券商直投和產(chǎn)業(yè)CVC。
至此，這家成立1年零4個(gè)月的創(chuàng)業(yè)公司，已經(jīng)累計(jì)融資近10億元。
該公司沒(méi)有透露最新估值。但更具風(fēng)向意義的是，據(jù)統(tǒng)計(jì)，這已經(jīng)是目前國(guó)內(nèi)大模型賽道累計(jì)融資額最高的AI Infra公司。
沒(méi)有之一。
那么，問(wèn)題來(lái)了——如此吸金的AI創(chuàng)業(yè)公司，是怎么煉成的？
無(wú)問(wèn)芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO夏立雪，在對(duì)話中給出了答案。
融這么多的錢的，為什么是無(wú)問(wèn)芯穹？去年5月31日，無(wú)問(wèn)芯穹成立。
但這家公司在AI領(lǐng)域積淀的開(kāi)端遠(yuǎn)在這一天之前。
準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)，團(tuán)隊(duì)生根于清華NICS-EFC實(shí)驗(yàn)室。該實(shí)驗(yàn)室成立于2008年，全稱“Nanoscale Integrated Circuits and System Lab, Energy Efficient Computing Group”，專注于電子工程領(lǐng)域。
該實(shí)驗(yàn)室的領(lǐng)導(dǎo)者，正是無(wú)問(wèn)芯穹的發(fā)起人、也是這家公司的靈魂人物：清華電子系系主任——汪玉。
夏立雪是汪玉的學(xué)生，是汪玉做博導(dǎo)后帶的博士；聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO顏深根同為清華人，現(xiàn)在是電子工程系副研究員，曾任商湯科技數(shù)據(jù)與計(jì)算平臺(tái)部執(zhí)行研究總監(jiān)，帶隊(duì)搭建過(guò)萬(wàn)卡集群。
聯(lián)合創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)中的另一位重要成員，首席科學(xué)家、上海交通大學(xué)長(zhǎng)聘教軌副教授戴國(guó)浩，當(dāng)初也是從清華電子系拿下學(xué)士及博士學(xué)位。
怎么說(shuō)呢，這個(gè)陣容，就真的很清華（電子）。
這幾人帶隊(duì)，在無(wú)問(wèn)芯穹組建了150多人的隊(duì)伍，其中100多人專注于AI大模型軟硬件技術(shù)研發(fā)。
此謂人和。
咱們?cè)倮^續(xù)來(lái)說(shuō)清華NICS-EFC實(shí)驗(yàn)室。
往前看，2016年時(shí)，這個(gè)實(shí)驗(yàn)室成功孵化出AI芯片公司深鑒科技，兩年后，深鑒被全球最大的FPGA（可編程芯片）廠商賽靈思以3億美元收購(gòu)。
深鑒科技走的路線是從算法等軟件層面提升芯片效率，而其“發(fā)源地”NICS-EFC實(shí)驗(yàn)室，一直有另一條不同的路線：
協(xié)同軟硬件，做聯(lián)合優(yōu)化。
夏立雪說(shuō)，這條路線的價(jià)值在AI 1.0時(shí)代很受掣肘。
因?yàn)榉夯芰Σ蛔悖總€(gè)小場(chǎng)景都需要量體裁衣般單獨(dú)優(yōu)化，需要一個(gè)特定的模型。
不過(guò)，2022年底，ChatGPT問(wèn)世，大模型時(shí)代即AI 2.0時(shí)代轟轟烈烈開(kāi)始了。
“大模型的出現(xiàn)是一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)，因?yàn)樗苡孟嗤哪Ｐ蛠?lái)支持不同的場(chǎng)景。”夏立雪解釋道，“這樣一來(lái)，我們之前積累的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)只需進(jìn)行一次優(yōu)化，就能解決多個(gè)場(chǎng)景的需求。”
與此同時(shí)，AI 2.0也給AI Infra層帶來(lái)了更大的未來(lái)價(jià)值。
大模型時(shí)代的到來(lái)，無(wú)疑給無(wú)問(wèn)芯穹的成立和后續(xù)發(fā)展帶來(lái)了“天時(shí)”。
而無(wú)問(wèn)芯穹之所以備受市場(chǎng)看好，除了上述的人和、天時(shí)，地利也不可或缺。
當(dāng)下的形勢(shì)，外部算力入口變細(xì)，而國(guó)內(nèi)芯片仍處于成長(zhǎng)期。
不完全統(tǒng)計(jì)，宣布擁有千卡規(guī)模的中國(guó)算力集群已不少于100個(gè)，絕大部分集群已經(jīng)或正在從同構(gòu)轉(zhuǎn)向異構(gòu)。
骨感而特殊的本地需求，迫切呼喚有人能把不同廠商的異構(gòu)芯片資源整合起來(lái)，發(fā)揮出最高效率。
“唯一具備全棧技術(shù)能力的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)”于是此次宣布的A輪、四種資方入股的投資，也算是無(wú)問(wèn)芯穹做這件事的底氣所在。
無(wú)問(wèn)芯穹自己算了一筆賬，提出了一個(gè)AI模型算力公式：
芯片算力 × 優(yōu)化系數(shù)（軟硬協(xié)同）× 集群規(guī)模（多元異構(gòu)）= AI模型算力
這個(gè)公式有三個(gè)影響因子：
芯片算力：指單芯片的理論算力，可以用單位能量的乘法計(jì)算數(shù)量來(lái)衡量。優(yōu)化系數(shù)：指在單芯片算力有限的情況下，無(wú)問(wèn)芯穹通過(guò)軟硬件聯(lián)合優(yōu)化，提升芯片算力的利用效率，讓單芯片在任務(wù)上發(fā)揮出更大價(jià)值。集群規(guī)模：指無(wú)問(wèn)芯穹通過(guò)多元異構(gòu)算力適配技術(shù)，喚醒更多沉睡算力，擴(kuò)大行業(yè)可用的整體算力規(guī)模。這一公式最終結(jié)果，代表著國(guó)內(nèi)能夠支撐的AI的體量。具體的值的意義，遠(yuǎn)不如其所提供的一種認(rèn)知，即軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)與多元異構(gòu)適配，能夠在產(chǎn)業(yè)鏈中提供何等價(jià)值。
算力市場(chǎng)空間之廣闊有目共睹，理所當(dāng)然的，背后的技術(shù)層棧要求也很高。
無(wú)問(wèn)芯穹要實(shí)現(xiàn)模型與算力垂直打通，決心打造全棧技術(shù)能力。
為什么要做技術(shù)全棧？
首先，無(wú)問(wèn)芯穹自問(wèn)能做好。
從上層模型應(yīng)用到底層算力硬件，能拆出好幾個(gè)層次來(lái)，包括集群層面、模型任務(wù)優(yōu)化層面、框架層面、算子層面、硬件定制化和優(yōu)化層面。
夏立雪分享到，過(guò)去一年里，團(tuán)隊(duì)已經(jīng)積累了100多位技術(shù)成員，“我們是國(guó)內(nèi)除大廠外，唯一具備全棧技術(shù)能力的團(tuán)隊(duì)。”
其次，全棧技術(shù)有助于提供產(chǎn)品化服務(wù)。
具體案例是無(wú)問(wèn)芯穹在今年發(fā)布的Infini-AI異構(gòu)云平臺(tái)。
它集成了全球首個(gè)支持單任務(wù)千卡規(guī)模異構(gòu)芯片混合訓(xùn)練平臺(tái)，具備萬(wàn)卡擴(kuò)展性，支持包括AMD、華為異騰、 天數(shù)智芯、沐曦、摩爾線程、NVIDIA這6種芯片在內(nèi)的大模型混訓(xùn)，可一鍵發(fā)起700億參數(shù)大模型訓(xùn)練。
向上直接對(duì)接各種集群，向下讓做模型和用模型的人簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單就能用起來(lái)，打通中間層，這就是無(wú)問(wèn)芯穹最主要的差異點(diǎn)。
這一思路還體現(xiàn)在無(wú)問(wèn)芯穹的核心理念上。
自創(chuàng)業(yè)之初，“MxN”就是他們的核心理念。
什么是“MxN”？就是打破不同芯片不同模型的阻隔，通過(guò)軟硬件協(xié)同優(yōu)化的手段，實(shí)現(xiàn)M種模型和N種芯片的整合統(tǒng)一。
展開(kāi)來(lái)說(shuō)，是通過(guò)提供高效整合異構(gòu)算力資源的好用算力平臺(tái)，以及支持軟硬件聯(lián)合優(yōu)化與加速的中間件，來(lái)達(dá)到大幅提升主流硬件和異構(gòu)硬件利用率的目的。
打造一個(gè)AI原生的基礎(chǔ)設(shè)施，適應(yīng)多模型、多芯片格局，最終讓異構(gòu)芯片的算力表現(xiàn)媲美（甚至超過(guò)）英偉達(dá)。
值得注意的是，無(wú)問(wèn)芯穹很早就喊出了自己的目標(biāo)：
實(shí)現(xiàn)大模型落地成本10000倍下降。
據(jù)了解，無(wú)問(wèn)芯穹基本已經(jīng)做到了1000倍下降。這1000倍是針對(duì)大模型，結(jié)合了在算法層、硬件層、軟件層多個(gè)層次的聯(lián)合優(yōu)化。
也正是因?yàn)樽隽丝鐚哟温?lián)合優(yōu)化，才能產(chǎn)生“化學(xué)效應(yīng)”，實(shí)現(xiàn)在模型層做壓縮，對(duì)應(yīng)的在硬件層真實(shí)實(shí)現(xiàn)這些壓縮的加速算子。
不過(guò)，千倍和萬(wàn)倍看上去只有一個(gè)“0”的差異，但并非多走幾步就能達(dá)成。
夏立雪表示：“我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了較深層次的軟硬協(xié)同，再往‘萬(wàn)倍成本下降’會(huì)涉及到硬件，也就是說(shuō)，若要實(shí)現(xiàn)模型與硬件的深度耦合，必須對(duì)硬件結(jié)構(gòu)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。”
所以，真正邁向成本萬(wàn)倍下降，需要與芯片廠商共同在終端應(yīng)用場(chǎng)景中探索并設(shè)計(jì)適應(yīng)新需求的芯片結(jié)構(gòu)。這不僅僅是一個(gè)理論上的構(gòu)想，還需要真正投入到新芯片的設(shè)計(jì)和流片過(guò)程中。
這無(wú)疑是一個(gè)巨大的項(xiàng)目。
對(duì)此，無(wú)問(wèn)芯穹表示，A輪融資所得款項(xiàng)中，有一部分將專門用于探索端上模型與端芯片的融合落地項(xiàng)目。
One More Thing在商業(yè)模式上，無(wú)問(wèn)芯穹沒(méi)有走最常見(jiàn)的軟件付費(fèi)模式。
而是選擇了成為一個(gè)“淘寶”。
做智算領(lǐng)域的運(yùn)營(yíng)商，把軟件直接嫁接在各種集群的硬件基礎(chǔ)之上，賣tokens。
國(guó)內(nèi)AI大模型領(lǐng)域頭部梯隊(duì)的許多熟面孔，譬如智譜AI、Kimi、生數(shù)等，都是它的客戶。
從這個(gè)角度講，無(wú)問(wèn)芯穹已經(jīng)初步搞定了在技術(shù)能力、產(chǎn)品能力、業(yè)務(wù)能力和商業(yè)模式的驗(yàn)證。
下一步，無(wú)問(wèn)芯穹的選擇是進(jìn)行規(guī)模擴(kuò)展。
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