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原载于《中国青年》杂志2026年第9期

文－本刊记者 韩冬伊 通讯员 潘浩

“在新一轮AI浪潮中，建立高能效的Token（词元）工厂，把我国能源结构优势，转化为高质量的Token，切实提升 Token 的实际生产力，那人类将开启怎样的生活图景？”对上海无问芯穹智能科技股份有限公司首席执行官夏立雪来说，这不只是矢志，亦是躬行。

2023年，无问芯穹公司成立。“无问”，致敬清华校歌里的“立德立言、无问西东”；“芯穹”，意指浩瀚求索。“自由探索，也脚踏实地。”他说。首先要笃行，然后致远。

夏立雪

《中国青年》：无问芯穹成立3年，迅速成长为AI基础设施领域的高新技术企业，从科研到创业的初心和契机是什么？

夏立雪：在AI大模型时代，数据、算法和算力是核心。但面对中国市场的特点和算力供需的不匹配，AI的发展并不容易。怎么能突破硬件限制，提升算力效率？怎么降低AI开发的成本和门槛，让AI普及？这是我们努力的方向，更是我们创业的初衷。

当时我所在的清华大学电子工程系NICS-EFC实验室，从2008年开始就一直在做面向各种场景的软硬件联合优化，已经积累了十几年经验。大模型的机遇告诉我们，大模型统一了模型的结构，不仅实现了一种更通用的任务，更涌现了一种新需求，需要通过软件和硬件的联合打通做极致优化。

步入2021年，我们实验室内开始频繁讨论，AI 爆发后，我们的技术能力能为产业提供什么价值？实验室的多年技术积累和时代机遇相结合，在清华大学电子工程系汪玉教授的发起下，我和联合创始人兼首席科学家戴国浩，连同实验室的同学们，一起成立了无问芯穹，使命是“释放无穹智能，让AGI触手可及”。

《中国青年》：当前，AI大模型快速迭代，如何看待国内AI算力行业的现状与现实难题？

夏立雪：有一个对照很直观。今年2月，在全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter上，中国模型的周调用量冲上了5.16万亿次，3周内增长了127%，首次全面超越美国模型。“龙虾”横空出世、Agent应用的全面爆发，让AI算力从“够用还是不够用”的温和问题，变成了“根本不够用”的紧迫危机。

自今年1月初起，无问芯穹大模型服务平台上的Token调用量也出现了大幅增长，日均调用量在3月底已增长至1月初的10倍左右，部分顶尖模型甚至迎来百倍增长。

事实上，在“龙虾”引发新一轮热潮之前，单纯依靠“堆硬件”来换取性能增长的传统模式就已经触及天花板。随着模型能力跨越关键门槛，以Agent（智能体）为代表的深度应用开始大规模扩散，基础设施层面临的挑战也发生了质变：当下的核心命题不再只是单纯的硬件规模，而是如何提供有效算力、如何极大程度地提升算力利用效率，以及基础设施层对复杂 Agent 任务并发时的支持效果。

因此，我们目前面临的最大现实难题是供需间结构性的错配：一方面，大量的AI开发者和产业应用端找不到充足、高性价比的算力供给；另一方面，国内涌现出了许多优秀的国产芯片，如果每种模型都要和每款芯片做一次单独适配，这将会是巨大的资源浪费。

上海无问芯穹智能科技有限公司

《中国青年》：“无问芯穹”正在打造的“Token工厂”如何解决“优质算力不够用、普通算力不好用”的问题。

夏立雪：为解决这个问题，无问芯穹推出了M种模型XN种芯片的技术新范式，实现模型与芯片间的极致效率与成本优化。我们推出了“多元异构、软硬协同、自主式AI”三大核心技术。面向未来，Token工厂不仅要制造Token，其本身的运转也要实现高效与智能化。

无问芯穹的目标是打造“AI-Made in China”（中国制造人工智能）的新增长引擎。在新一轮AI浪潮中，我们将建立高能效的Token工厂，把我国能源结构优势，转化为高质量的Token，切实提升 Token 的实际生产力，输出给全球开发者与企业。这一次，我们将成为“世界的Token工厂”。

《中国青年》：怎样看待AI算力行业在未来3－5年的发展趋势与前景。

夏立雪：如果说过去两年是AI大模型的“能力爆发期”，那未来3－5年将是AI真正深入产业、走进日常的“落地加速期”。算力需求会继续呈指数级增长，但增长的驱动引擎在变。过去的算力增长，主要来自训练时的大规模投入；但在Agent时代，驱动力变成了推理侧的海量消耗。未来几年，随着Agent从数字世界向物理世界渗透，算力需求还会持续爆发。

这种爆发正在加速与传统产业及日常生活的深度融合。在产业端，大模型正在攻克最硬核的工业壁垒。以我们在智能制造领域的实践为例，无问芯穹为客户提供了从训练到推理两端的系统级优化方案，让模型在处理复杂芯片设计任务时能够保持高效稳定的输出。

在贴近大众生活的传统内容与创意产业，算力的普惠也正在释放极大的创造力。超百万月活AI虚拟角色创作平台“捏Ta”，被称为二次元爱好者的天堂。经过与无问芯穹的合作，显著减少了在算力适配、模型集成、安全部署等方面的投入，同时还将迭代速度提升了5倍。智能体开发得以从一个高度工程依赖、重复劳动密集型的困境中解脱出来，转变为以目标为导向、智能自动实现的新范式。

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监制：陈章乐终审：陈敏审校：刘晓 刘博文编辑：雨虹

【来源：中国青年杂志】

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