Por Kereisi, desde Aofeisi
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Con 2,3 mil millones de yuanes, la proveedora de infraestructura de IA nativa Infinigence AI ha completado su ronda de financiación Serie C. Sumando las rondas anteriores, Infinigence AI ha recaudado un total de 4,3 mil millones de yuanes, estableciendo un nuevo récord tanto en una sola ronda como en el acumulado en el sector nacional de infraestructura de IA nativa.
Desde su fundación, el grupo de inversores de Infinigence AI ha reunido numerosas instituciones reconocidas, abarcando instituciones estatales, inversores industriales, instituciones de inversión financiera y otras categorías. Entre las instituciones estatales se incluyen Hangzhou Gaoxin Jintou, el Fondo de Seguro Social Zhongguancun (administrado por Legend Capital), Zhuhai Science and Technology Industry Group, Xiamen Guoxing Investment, Xuhui Capital, Futeng Capital, China Insurance Investment y Guokai Kechuang, entre otras; entre los inversores industriales figuran Dabanc Holding, Lenovo, Ubiquant Venture Capital, Tongge Venture Capital, Tencent y Baidu; y entre las instituciones de inversión financiera se encuentran Sequoia China, Hongtai Fund, Huiyuan Capital, Qiming Venture Partners, Fortune Capital, Shunwei Capital y Lisis Capital, entre otras reconocidas instituciones. Infinigence AI ya se ha convertido en una de las unicornios estrella más codiciadas del sector de AI Infra.
Esta empresa no entrena modelos ni desarrolla aplicaciones; se dedica a la capa intermedia entre los modelos y los chips. En concreto, conecta los modelos con los chips, logrando una eficiencia y una optimización de costes extremas entre múltiples algoritmos de modelos y múltiples tipos de hardware de chips.
El objetivo de esto es agregar y coordinar de manera eficiente recursos de cómputo heterogéneos, fragmentados y entre dominios, «exprimir» de cada vatio-hora de electricidad y de cada segundo de funcionamiento del chip Tokens de bajo coste, alta calidad y listos para uso en producción, e impulsar que esos Tokens entren en escenarios de negocio reales.
En el extranjero, el mercado ya le ha puesto precio a este negocio. Las tres empresas que se dedican a lo mismo han visto cómo sus valoraciones se dispararon como cohetes en el último año.
Fireworks AI pasó de 4000 millones de dólares a 17500 millones de dólares, un aumento del 337%; Baseten subió un 160%; Together AI subió un 151%.
Detrás de estas tres empresas está además el mismo inversor que conocemos bien.
NVIDIA.
NVIDIA, que ha ganado fortunes vendiendo palas en lo más alto de la cadena de suministro de GPU, ha entrado personalmente a apostar por el AI Infra de aguas abajo, con miedo de perderse el billete de la era de la gran explosión de la demanda de AI Infra.
Si hasta los que venden palas se están apurando, significa que el espacio potencial de este mercado ya es tan grande que los de aguas arriba no pueden quedarse quietos.
Aquello en lo que apuesta NVIDIA es claramente lo mismo que quieren apostar los inversores de Infinigence AI. Estos 2,3 mil millones inyectados apuestan precisamente por este mercado.
El déficit de cómputo es un pozo sin fondo
Para entender el contexto de esta financiación, hay que partir de un hecho.
Podría pensarse que, con chips más potentes y mayor capacidad de producción, el déficit de cómputo de IA se cerraría, pero en realidad la potencia de cálculo nunca ha sido suficiente, porque por más que se expanda la producción de chips, no puede alcanzar el crecimiento de la demanda.
Por ello, Dylan Patel, fundador de la agencia independiente de investigación y análisis SemiAnalysis, considera que la escasez de cómputo continuará.
Y la explosión de los Agentes ha ampliado este déficit en un orden de magnitud.
Cuando un Agente ejecuta una tarea, hay decenas de solicitudes de inferencia llamándose en cadena, un consumo de Tokens completamente incomparable con las conversaciones de un solo turno del pasado.
El capital tiene un olfato muy agudo y rápidamente entró con sus fondos.
Las tres empresas extranjeras de infraestructura de IA mencionadas al principio ya muestran una tendencia muy elocuente: todo el sector de AI Infra está siendo revalorizado.
Al hablar de su inversión en Fireworks AI, Harry Stebbings, fundador de 20VC, dijo que «se cerró en 15 minutos, es una de las decisiones más fáciles de mi década de carrera como inversor».
15 minutos: una persona que lleva diez años gestionando un fondo invirtió en una empresa de AI Infra en menos de lo que dura una comida.
Impulsado y acelerado por los Agentes, el déficit de cómputo no solo no se cerrará, sino que solo se hará cada vez más grande, y este negocio no tiene techo a la vista.
En esta misma pista, en el extranjero ya han surgido empresas con valoraciones de decenas de miles de millones de dólares, mientras que en China acaba de nacer un nuevo récord de financiación en este sector.
Además, Infinigence AI optó por no construir sus propios centros de datos, tomando un camino diferente.
Sin construir centros de datos también se puede hacer AI Infra
Para hacer AI Infra, en realidad solo hay dos caminos.
La forma más tradicional es construir centros de datos propios, intercambiando activos pesados por escala, pero esto bien podría significar expandirse endeudándose.
La otra va hacia el extremo opuesto: ni tocar los centros de datos, sino recopilar la capacidad de cómputo dispersa en todas partes y, mediante orquestación de software, tejerla en una red.
Wuwen Xinqiong eligió la segunda opción. No posee centros de datos físicos propios; sus recursos de cómputo están dispersos en centros de cómputo de diversas localidades, y los fabricantes de chips son verdaderamente «de todas las nacionalidades».
El sistema tecnológico de Wuwen Xinqiong tiene tres palabras clave: heterogeneidad múltiple, cooperación software-hardware e IA autónoma.
Empecemos por la heterogeneidad múltiple: la plataforma de Wuwen Xinqiong ya se ha adaptado a 16 tipos de chips, incluyendo NVIDIA, AMD, Huawei Ascend, Biren, Hygon, Moore Threads, MetaX, Enflame y T-Head, dando servicio a 37000P de cómputo.
Incluso si llega un chip nuevo, el equipo solo necesita 2 días hábiles para completar la adaptación, reduciendo en más de un 70% el costo de adaptación de los chips nacionales.
Hoy en día, la cadena de suministro de chips es cada vez más compleja, y poder alternar con fluidez entre diferentes chips, sin que los clientes queden atados a uno solo, es una capacidad realmente contundente. Y no solo no se ata a un chip: Wuwen Xinqiong además mantiene su neutralidad y, como plataforma independiente que conecta modelos, chips y necesidades de los clientes, organiza la capacidad dispersa de los modelos y el cómputo heterogéneo, optimizando continuamente la eficiencia de conversión desde los recursos de base hasta la productividad en IA.
Wuwen Xinqiong fue la primera en lograr el entrenamiento híbrido heterogéneo de chips a escala de mil tarjetas, con una tasa de utilización de la capacidad de cómputo del 97.6%. Más concretamente, Wuwen Xinqiong utilizó cuatro tipos de chips nacionales —Huawei Ascend, Tianshu Zhixin, Muxi y Moore Threads— junto con dos tipos de chips importados, AMD y NVIDIA, para completar el entrenamiento híbrido heterogéneo de un gran modelo de 70.000 millones de parámetros. Fue el primero en la industria.
El entrenamiento transregional también es un indicador exigente.
Wuwen Xinqiong, en colaboración con China Telecom, completó el primer caso nacional de entrenamiento mixto transdominio de un gran modelo a más de 4000 kilómetros, conectando la capacidad de cómputo de Hami, en Xinjiang, y Shenzhen, en Guangdong, para realizar un entrenamiento conjunto sobre un modelo de 30.000 millones de parámetros, con una mejora de rendimiento del 165%.
Además, el equipo logró el entrenamiento conjunto multi-centro de datos de 4 clústeres de GPU de diferentes generaciones y modelos, así como el entrenamiento mixto en nube híbrida entre clústeres privados locales y cómputo en nube pública, con mejoras de rendimiento del 41% y del 68%, respectivamente.
Por supuesto, la adaptación es solo un paso; en la operación real, la velocidad también es un indicador importante.
Al fin y al cabo, un Agent no tiene tiempo de esperar a que el modelo vaya escupiendo palabra por palabra.
Eso es lo que la cooperación software-hardware debe resolver.
Wuwen Xinqiong realizó toda una serie de optimizaciones en la pila de software, desde la orquestación y búsqueda paralelas automatizadas y la optimización de operadores y grafos de cálculo, hasta la superposición de cómputo y comunicaciones y la orquestación y programación dinámicas, convirtiendo eficientemente los recursos de cómputo en un rendimiento de modelo de alta calidad y una capacidad de servicio de Tokens.
El resultado final es que, sobre la infraestructura optimizada por Wuwen Xinqiong, el throughput de entrenamiento de un modelo MoE de billones (trillion) de parámetros es entre un 41% y un 75% superior al de los frameworks de código abierto convencionales.
En cuanto a la inferencia, mediante una serie de innovaciones tecnológicas, Wuwen Xinqiong redujo en un año el costo de inferencia a la décima parte del original.
En la WAIC de 2026, la empresa presentó además PDD (Prefill-RelayDecode-MainDecode), una arquitectura de separación PD heterogénea entre clústeres, pionera en la industria, que reduce la latencia del primer Token en un 51.5% y el costo por Token en un 37.5%.
Con la aplicación a escala de PDD, en el futuro el costo de inferencia aún tiene un margen de reducción de diez veces.
Pero en la era de los Agentes hay otro problema: los modelos no destacan en las mismas capacidades, así que decidir qué modelo invocar para cada tarea concreta y cuánto cómputo usar se convierte en algo que exige atención.
Wuwen Xinqiong entregó esa cuestión de juicio al sistema, es decir, lo que ellos llaman «IA autónoma».
En concreto, se introduce un mecanismo de colaboración adaptativa entre modelos grandes y pequeños: el sistema asigna las tareas complejas a los modelos grandes para la planificación y el razonamiento, mientras que las respuestas ligeras en tiempo real se delegan a los modelos pequeños, conmutando dinámicamente según la complejidad de la tarea, los requisitos de latencia y el costo de los Tokens.
Sobre este mecanismo, Wuwen Xinqiong ha desplegado además un enjambre de agentes inteligentes, que actualmente incluye tres subconjuntos: un sistema de agentes de gestión de plataforma orientado al usuario, un sistema de agentes de operación y mantenimiento orientado a los clústeres, y un sistema de agentes de generación de operadores orientado a los chips. Mediante las capacidades de Agent, impulsa que toda la AI Infra forme un circuito cerrado de iteración autónoma y autooptimización, haciendo que la infraestructura se fortalezca con el uso.
Puestas juntas estas capacidades, es fácil entender lo que hace Wuwen Xinqiong.
Con pie en la infraestructura, hacia abajo aglomera energía y chips, y hacia arriba sostiene los modelos y las aplicaciones: no solo eleva al extremo la escala y la eficiencia de conversión de los recursos de base en productividad de IA, sino que posee la capacidad más distintiva de la era de la IA Agéntica, la capacidad nativa de IA: usar el enjambre de agentes de infraestructura para habilitar la expansión de la escala de recursos y mejorar la eficiencia de producción de Tokens, apoyando la evolución continua de la IA Agéntica, con visión prospectiva del negocio.
Cómputo, modelos e industria: tres niveles de negocio a la vez
Hechas las cuentas del lado tecnológico, pasemos a la comercialización.
Wuwen Xinqiong propuso una disposición estratégica de «tienda al frente, fábrica atrás y un centro», que en concreto consiste en dividir el negocio en tres niveles.
El nivel más bajo es el centro de distribución de cómputo (Agentic Infra, plataforma de infraestructura autónoma), cuya labor es aglomerar de forma unificada, programar de manera elástica y distribuir bajo demanda los recursos de cómputo dispersos y heterogéneos, consolidando para los niveles de modelos y aplicaciones una base de cómputo abundante, estable y escalable, de modo que los clientes no tienen que preocuparse por las diferencias del hardware subyacente: se conectan y ya pueden usarlo.
El nivel intermedio es la fábrica de Tokens (Agentic MaaS, plataforma de servicios de modelos grandes), que sirve la producción de Tokens a escala y de alta calidad con eficiencia extrema. Actualmente, esta plataforma ha establecido una estrecha colaboración con compañías líderes de modelos grandes como Zhipu y Moonshot AI (YueZhiAnMian), con más de un centenar de modelos grandes disponibles; los clientes no necesitan desplegarlos por sí mismos: eligen el modelo y funciona al instante.
El nivel más alto es la tienda de productividad de IA (soluciones industriales), que ofrece a las empresas soluciones industriales Agentic Infra. Para un mismo escenario industrial, diferentes escalas de modelos y diferentes configuraciones de hardware pueden corresponder a costos de Token completamente distintos. Wuwen Xinqiong adopta la tecnología de autoadaptación a escenarios agénticos como vía tecnológica central para mejorar la eficiencia de conversión de la productividad de IA, y ya ha lanzado soluciones industriales Agentic Infra que cubren áreas como entretenimiento y videojuegos, salud, servicios legales, energía y electricidad, convirtiendo aún más los Tokens en productividad industrial ejecutable y entregable.
Tras la explosión de las aplicaciones de Agentes, el uso diario de Tokens de la plataforma de servicios de modelos grandes de Wuwen Xinqiong creció más de 40 veces en medio año, y más del 95% de las tareas de inferencia provienen de Agentes.
Dentro de los tres niveles de negocio de Wuwen Xinqiong, el centro de distribución de cómputo consolida para los niveles de modelos y aplicaciones una base de cómputo abundante, estable y escalable; la fábrica de Tokens, mediante una serie de innovaciones tecnológicas originales, mejora enormemente la eficiencia de inferencia de los modelos grandes y reduce el costo de inferencia; y la tienda de productividad de IA convierte los Tokens de manera eficiente en una productividad de IA de alta calidad reconocida por la industria.
Ya en 2025, Wuwen Xinqiong fue pionera en la industria al proponer el cambio de paradigma de la Agentic Infra. Hoy, el valor industrial de la Agentic Infra para sostener la operación a escala y la evolución continua de los agentes está siendo validado constantemente. Cuando el viento realmente llegue, ya estará situada en el punto donde sopla.
Con 2.300 millones de yuanes invertidos, ¿en qué se apuesta?
La tecnología ya funciona, la demanda ha sido validada; lo que sigue es la cuestión de la escala.
Infinigence (无问芯穹) recaudó 2.300 millones de yuanes en esta ronda de Serie C y, sumando las rondas anteriores, su financiación acumulada ya alcanzó los 4.300 millones de yuanes, estableciendo un nuevo récord en la categoría china de infraestructura de IA, tanto por monto de una sola ronda como por total acumulado.
Este capital es precisamente la energía clave para que Infinigence avance hacia su expansión a gran escala.
Además, según Bloomberg citando a personas familiarizadas con el asunto, Infinigence presentó hace unos meses, de forma confidencial, una solicitud de OPI ante la Bolsa de Hong Kong (HKEX).
Tras recaudar 4.300 millones de yuanes en total, este proveedor de infraestructura nativa de IA ya ha hecho sonar la trompeta de su OPI.
Que los inversores estén dispuestos a pagar este precio en este momento depende de tres cosas: el equipo, la posición y el momento.
Primero, el equipo. Infinigence es una empresa típica de la estirpe de la Universidad de Tsinghua: su impulsor, Wang Yu, es profesor titular de por vida del Departamento de Electrónica de Tsinghua, exjefe de dicho departamento e IEEE Fellow; el CEO Xia Lixue, el científico jefe Dai Guohao y el CTO Li Boxun son todos egresados del Departamento de Electrónica de Tsinghua.
Desde Zhipu hasta Moonshot AI, la estirpe de Tsinghua ya ha producido una serie de empresas líderes en el ámbito de la IA, y el ADN de Infinigence está en esa misma línea.
Este equipo investiga desde sus años de doctorado la aceleración por hardware del aprendizaje profundo y la optimización de sistemas heterogéneos; combinado con una sólida experiencia industrial, posee capacidades de I+D e ingeniería de primer nivel tanto en software como en hardware.
Veamos ahora la posición.
Infinigence ocupa un punto central de la cadena industrial: hacia abajo se conecta con la energía y los chips, hacia arriba sostiene los modelos y las aplicaciones, y se enfrenta a cargas de trabajo reales de miles de industrias; por cada cliente adicional que incorpora, la complejidad de la programación y la adaptación a los escenarios sube un escalón.
Por último, el momento. En los últimos dos años la competencia era sobre quién tenía el modelo más potente, pero las diferencias entre modelos se están reduciendo.
Cuando todos pueden entrenar modelos similares, la competencia se desplaza al nivel inferior: quien pueda hacer que modelos parecidos funcionen más rápido, más barato y más estable es quien de verdad gana dinero.
Además, los jugadores que se adelantaron han acumulado datos y experiencia, y a los que llegan después les resultará muy difícil alcanzarlos simplemente inyectando dinero.
En este aspecto, Infinigene ha seguido puliendo y acumulado una gran cantidad de experiencia de optimización en escenarios de negocio reales, y ya ha lanzado soluciones sectoriales de Agentic Infra que abarcan entretenimiento y videojuegos, salud, servicios jurídicos, energía eléctrica y otros campos. A su vez, esa vasta experiencia empresarial retroalimenta la rápida iteración tecnológica, impulsando mejoras simultáneas en el rendimiento y la fiabilidad de la plataforma, formando un círculo virtuoso de comercialización.
En la categoría de AI Infra, Infinigence, fundada hace tres años, ha llevado a cabo exploraciones en torno a los recursos de cómputo, la producción de Tokens y las aplicaciones de agentes inteligentes sectoriales. Partiendo de necesidades industriales reales, su práctica de resolver mediante innovación tecnológica propia problemas como la utilización del cómputo, los costos de servicio y la conversión en aplicaciones la ha llevado hasta hoy, renovando el récord de la categoría tanto en financiación de una sola ronda como en total acumulado.
La guerra de escala en la infraestructura de IA apenas comienza, e Infinigence ya se encuentra en la vanguardia.