算力成为AI行业关键命题 - 全球AI产业面临顶级芯片产能短缺、国产芯片生态割裂、千卡集群算力利用率不足35%的严峻挑战[1] - 大模型竞争焦点从"GPU数量"转向"算力利用效率"，异构融合技术可将资源利用率提升至97.6%[1] - 上海市徐汇区已形成"北斗七星"AI生态布局，包含稀宇科技、商汤科技等7家标杆企业[1] 无问芯穹发展现状 - 公司成立两年累计融资近10亿元，团队规模近200人，成为AI基础设施领域代表企业[2] - 创始人夏立雪为清华博士，专注AI系统软硬件协同优化，团队正解决"多源芯片并存"等行业痛点[2] - 商业模式采用按效果计费（如token调用量），为中小企业提供弹性算力服务[4] 国产芯片应用进展 - 国产芯片在整体算力部署中占比接近50%，但大模型预训练仍以海外高端算力为主[5] - 国产算力已具备服务推理场景和部分训练场景的商业化能力，形成商业闭环[5][6] - 需通过整合拆解任务、优化芯片配合来提升国产芯片渗透率，目前依赖大量工程师人工调优[8] 产业生态整合策略 - 通过算法与硬件联合优化，可删除接近无效的计算以节省30-50%资源[9] - 公司致力于打造中国自有模型从系统到硬件的生态闭环，类似英伟达的开发者生态模式[10][11] - 需解决技术互通、算力协调和服务标准化等障碍，使零散算力具备高稳定性低延迟特性[12]