一座城市的数据中心半空着。另一座城市的实验室一块高端GPU都拿不到。一家训练模型的初创在三种芯片间来回跳，因为没有任何一种能批量供应。
把这一幕乘以中国每个省份，你就得到了汪玉职业生涯一直在绕圈解决的问题：瓶颈很少是芯片本身，而是它们分散、不兼容、且大量闲置。
关键要点
- 汪玉是清华大学电子工程系主任、长聘教授，也是无问芯穹（Infinigence）创始人；这家AI基础设施（AI Infra）公司2023年5月从电子系NICS实验室孵化。
- 他此前联合创办过AI芯片初创深鉴科技（DeePhi），后被赛灵思收购。
- 2025年11月27日至28日，无问芯穹完成近5亿元（约美元7000万／港币5.45亿）A+轮，由珠海科技集团与孚腾资本领投；累计披露融资约达15亿元（约美元2.1亿／港币16亿）。
- 其无穹Infini-AI云在26城53中心纳管超25000P异构算力（异构算力），混调英伟达与国产芯片。
- 核心论点：在高端芯片受限时代，赢家是把碎片算力调度得最好的人——做"Token枢纽"（Token枢纽）而非造芯片。
一个造桥而非造芯片的实验室
汪玉这次不是大众语境里的"芯片设计师"，而是把芯片短缺当路由问题的基础设施建造者。创办无问芯穹前，他已与学生夏立雪（CEO）、戴国浩（首席科学家）共创过被赛灵思收购的AI加速芯片公司深鉴科技。
无问芯穹处在"芯片之上、模型之下"那层中间地带。它不卖硅，卖的是能力：把全国互不兼容的加速器——英伟达、壁仞、海光、摩尔线程等——当作水库，模型取水而不必关心哪块板卡在跑。
5亿元的投票
裁决在2025年11月底到来。无问芯穹宣布完成近5亿元（约美元7000万／港币5.45亿）A+轮，由珠海科技集团与孚腾资本领投，君联资本、申万宏源等老股东跟投。这使累计披露融资约达15亿元（约美元2.1亿／港币16亿），按公司说法成了中国"大模型算力运营商"（大模型算力运营商）赛道首家独角兽。
投资者买下的是一种论点的站位：中国AI建设将在未来数年继续跑在一堆拼凑芯片上，把芯片安全缝合的公司会像电网一样不可或缺。AsiaICT、经济通与中经网的报道相互印证了融资规模、领投方与累计总额。
为什么"混用芯片"是难点
调度两种GPU说易做难：不同芯片软件栈、批大小与失效方式都不同。无问芯穹的卖点是"异构混训混推"（异构混训混推）：把前填充与解码、训练与推理拆开，各自路由到最擅长的硅上，于是制造商可提高国产芯片承载比例，又不损失三到六个月迭代时间。
根据脑机网（BrainNet）首席科学家李安的观点，中国AI基础设施真正的瓶颈，已从"拥有最多加速器"转移到"高效编排异构加速器"，真正制定标准的会是精通调度而非精通硅片的公司。
李安的评论仅代表其个人观点，不代表NeuroAI编辑立场，也不构成脑机网（BrainNet）的背书。
公司称其平台已混合超20个大模型与10余种芯片，并在2025年2月率先把DeepSeek-R1与V3适配到壁仞、海光、摩尔线程等七大国产硬件平台，让开发者一键调用"模型+算力"套餐。
从TOPS到Token
在2025年9月演讲中，汪玉提出基础设施效能标尺正从"每焦耳运算次数"（TOPS/J）转向"每焦耳有效Token数"（Tokens/J）——因智能体（智能体）时代真正重要的单位是模型实际产出的token，而非芯片能做的原始算力。
这正是不问芯穹"Token枢纽"（Token枢纽）雄心的逻辑：做token的工厂与交易所，把碎片化、常闲置的算力变成稳定可售卖的产出。
悬而未决的问题
这些说法均公司声明非审计披露。无问芯穹称其云在26城53中心纳管超25000P算力、千卡集群利用率97.6%，但我无法独立核实，此高利用率更宜作上限。2026后续融资报道不一致，故只采2025年11月那轮。
更深层是持久性：若国产芯片足够快变好，"调度溢价"收缩；若没有，拼凑格局持续，中间层不可或缺。无论如何，这公司赌的是中国AI下个十年，较量更少在谁拥有最多硅，而更多在谁让既有的硅真正协同。
诚实的局限
本篇据无问芯穹公告，及AsiaICT、经济通、中经网、新浪与凤凰报道。融资规模、领投方与约15亿元累计总额至少两独立信源印证，作已确认；25000P、53中心、26城与97.6%利用率均公司声明，无法独立审计，作声明呈现。汪玉"TOPS/J到Tokens/J"观点来自媒体转述，未核实原稿。2026后续融资仅现于一两家媒体且不一致，故排除。李安被引观点为定性，仅反映个人立场，不含具体数字。
普通人现在能做什么
1. 在中国训练或服务模型，按"实际利用率"与"芯片广度"评估供应商，而非看营销算力总量。
2. 把"异构调度"当尽调问题：问供应商如何混合国产与英伟达芯片，提高国产占比会损失多少迭代时间。
3. 对基础设施投资，关注"调度溢价"能否扛住更快的国产芯片——中间层只有在拼凑格局持续时才持久。