AI基础设施公司Infinity周一宣布完成1500万美元融资，投后估值达1亿美元。本轮参投方包括Touring Capital、Principal VC，以及来自OpenAI和Anthropic等公司的研究人员。
Infinity致力于开发降低AI模型运行门槛的软件。英伟达凭借高性能芯片及CUDA软件生态确立行业主导地位，主流开发框架PyTorch和TensorFlow均构建于CUDA之上，使开发者能便捷地在英伟达芯片上部署应用。然而，多数应用层初创企业缺乏编写底层内核软件的专业能力，难以将应用移植至其他AI芯片。
构建类CUDA替代方案
针对这一痛点，Infinity正构建一种适用于SRAM、GPU、手机芯片及脉动阵列等各类硬件的类CUDA替代内核软件。作为削弱英伟达市场主导地位的新兴力量之一，该公司旨在打造可在所有芯片上运行的通用推理库，使硬件能够自动复现最新研究成果。
Infinity由前谷歌大脑研究员、AGI House创始人杰里米·尼克松（Jeremy Nixon）于去年创立。尼克松痴迷于“自动化发明”理念，认为AI系统可作为一种元技术。他曾发明名为Omega的机器学习算法，该算法能在反馈循环中自动创建并评估新的机器学习算法。
AI代理自动优化底层代码
受此启发，尼克松将目光转向硬件领域，认为自动化系统可生成提升芯片效率所需的底层代码。Infinity推出的AI研究代理“Ignition”，专为英伟达替代芯片编写AI推理所需的底层代码。该系统能测试、调试并测量硬件性能，必要时自动重写代码以提升效率。
据尼克松介绍，Ignition具备自优化能力，能适应包括专有设计在内的不同芯片架构，最终实现达到CUDA级别的软件栈。尽管人类仍提供高层指导，但代理承担了繁琐的基础工作。案例研究显示，该代理将原本需数月甚至数年的流程缩短至几小时或几天，速度远超单人操作。
在商业模式上，Infinity不收取前期许可费，而是从性能提升和成本节省中抽取分成，并通过每秒令牌数（tokens per second）的变化来衡量成果。目前，Infinity拥有26名员工，涵盖设计、运营和工程等领域。客户方面，除了AI芯片制造商D-Matrix，公司正与其他大型芯片及云厂商进行洽谈。
【星途科讯 图文丨王宇洲 首发于ZAKER科技，转载请注明出处】
