园区企业清昴智能完成数千万元Pre-A+轮融资|分布式数据库|清昴智能|融资|计算机

近日，园区企业清昴智能科技（北京）有限公司（以下简称“清昴智能”）完成数千万元Pre-A+轮融资，启赋资本、达晨财智领投，老股东奇绩创坛跟投。据了解，本轮资金将主要用于人才梯队组建，产品研发和市场落地。此前，清昴智能已获得某世界500强科技巨头公司千万元战略投资。

清昴智能通过提供AI模型的推理和部署优化工具链，从而降低下游客户模型的部署和使用成本以及门槛。早在Stable Diffusion等AIGC模型爆发的风口，清昴智能团队便开始着手布局模型部署和推理优化工具链的研发。

针对AIoT（AI物联网）、自动驾驶等智慧场景，清昴智能推出第一代AI模型推理优化工具链MLGuider，针对当前主流的硬件环境进行适配与优化。除英伟达外，MLGuider还支持AMD、昇腾、寒武纪、天数、燧原等多款芯片，让客户有更多选择，致力于打造适配任何硬件环境的优化与推理引擎。

基于市场需求，MLGuider功能和框架也进行了不断迭代。清昴智能CEO关超宇表示，早期MLGuider主要针对边端芯片和传统小模型，采取量化、蒸馏、稀疏化等一系列优化方法。随着市场对大模型的需求爆发，清昴智能联合模型优化、分布式优化和编译优化等优化技术栈，打造了面向基础模型和底层算力硬件的全链路工具链，着重对大模型和底层AI芯片，尤其是国产芯片的适配优化进行功能迭代。

图片来源：清昴智能微信公众号

以国产头部硬件昇腾为例，在2024昇腾开发者大会上，清昴智能作为昇腾伙伴代表首发了基于昇腾原生开发环境的MLGuider-Ascend工具链，解决了AIGC模型在落地国产昇腾硬件过程中模型-算力不匹配、技术栈复杂、迁移与优化成本高等问题。

除模型推理部署优化工具链外，清昴智能还推出企业级基础模型开发部署平台LLMOps、大模型一体化整机方案、大模型本地化及边端部署方案等解决方案矩阵。

关超宇认为，中间层厂商的困境，往往在于如何让商业化成规模。对此，清昴智能在直接面向企业客户提供解决方案的同时，还着力与芯片厂商、地方算力中心达成生态合作。“我们能够通过链接芯片、服务器以及模型解决方案商等生态伙伴，为客户提供端到端的整体解决方案。”关超宇解释。

模型推理部署工具链，做的是算力层和模型层的软硬件适配工作，因此也被称作中间层。关超宇认为，中间层的任务就是将模型运行效果能无限趋近于硬件峰值性能，充分挖掘模型和硬件的潜能。

在人才组织层面，清昴智能核心成员主要来自清华大学、华为、阿里等高校和公司。创始人兼CEO关超宇毕业于清华大学计算机系，2021年西尔贝学者奖学金获得者（全球不到百人），并带队研发世界首个自动图学习项目AutoGL。科学家顾问朱文武为清华大学计算机科学与技术系教授，曾任微软亚洲研究院主任、英特尔中国研究院首席科学家。

作为一家AI模型推理优化与芯片适配解决方案提供商，清昴智能旨在为各行业客户提供顶尖的AI优化和工程化能力，致力于解决复杂AI模型的落地难、性能差、资源耗费高、硬件适配难等问题。未来，清昴智能将持续在实践中完善产品能力，为推动智能化进程，助力产业升级做出积极贡献。