【摘要】2026年5月21日，無問芯穹發布公告：自6月26日起，平臺將停止向個人用戶提供大模型按量調用、ComfyUI工作流、智能體平臺、Infini編碼套餐（Coding Plan）等服務。

部分已注冊用戶表示，目前未到停止服務日期，但已經無法正常使用平臺服務，登錄后頁面即顯示退款或報錯。同時，平臺已不再接受新用戶注冊、新購、續費及改配。

對于不少曾受益于無問芯穹百億Token免費配額的用戶而言，這一關停來得有些突然，但這一業務收縮也恰恰反映出企業面臨的現實困境。

據知情人士透露，無問芯穹此次關停C端業務的一個重要原因是算力資源不足。目前，公司的算力主要來源于英偉達等國際大廠，國產芯片作為補充力量，正處于持續優化部署的狀態。

在Token需求迎來堪比3G時代流量爆發的當口，無問芯穹選擇全面押注B端市場與自研AI芯片的轉型策略又是否能夠奏效？

以下為正文：

圖片來源：無問芯穹登錄界面

01

從百億補貼到Token工廠

成立僅三年的時間中，無問芯穹的發展戰略經歷了多次迭代。

2024年，公司發布無穹Infini-AI大模型開發與服務平臺，向所有實名注冊的個人和企業用戶提供百億Token免費配額。彼時，公司的發展策略是通過免費Token配額吸引大量開發者入駐，進而提高平臺的生態粘性。

在AI行業發展的早期，免費試用確實是最快積累用戶規模和調用量的方式，不過，這種模式的脆弱性也很明顯。企業需要承擔高昂的Token調用成本且短期內難以產生有效回報，對于尚未跑通規模化商業模式的初創公司來說，對個人用戶的補貼是一筆難以長期承受的開銷。

為了解決這一問題，進入2024下半年，無問芯穹的戰略重心就已明顯向B端傾斜。

公司提出了“M×N中間層”的產品思路，上承M種模型算法，下接N種芯片，通過異構混訓混推，實現多種大模型在多元芯片上的統一部署。

為了支撐這一戰略調整，2024年至2025年，無問芯穹也完成了多輪大額融資。2024年9月，公司完成近5億元A輪融資，投資方包括社保中關村基金、國開科創、聯想創投、小米順為等15家機構；2025年11月，公司再獲近5億元A+輪融資，由珠海科技集團、孚騰資本領投，老股東持續追投。

我們通過分析可以發現，在這兩輪融資中，國家隊資本與產業方占比顯著提升，成為投資主力。這種資方結構的變化，也從側面反映出公司的商業走向，即在資本結構與客戶結構上進一步向企業市場靠攏，從廣撒網轉向聚焦大客戶。

進入2026年，公司在5月宣布完成超7億元新一輪融資，至此已經累計融資已超過22億元。本輪融資不僅有杭州高新金投、惠遠資本聯合領投，秦淮數據、卡萊特等產業方跟投，也有老股東們的繼續加碼。

值得一提的是，本輪融資之前，無問芯穹已完成股份制改造，這意味著其后續融資窗口或將逐步關閉，上市進程有望提速。

從百億Token補貼到打造最高效的Token工廠，無問芯穹在三年時間內逐漸完成了向B端市場聚焦的戰略轉型。在沖刺上市的關鍵節點，關停個人服務、向資本市場講出更清晰的B端故事幾乎是必然的選擇。

02

個人用戶為何被“優化”？

如果說向B端轉型的戰略變化是無問芯穹關停個人服務的表層原因，那么Token調用量帶來的盈利考驗、算力考驗則是企業從C端業務抽身的深層動因。

根據中國證券報報道，截至2026年4月底，無問芯穹Agentic MaaS大模型服務平臺的日均Token調用量較去年底已增長超20倍。

從企業盈利能力的角度來看，企業級客戶是公司本輪調用量指數級增長的主要力量，也是企業能夠實現盈利的主要來源。

目前，月之暗面、智譜、DeepSeek等頭部大模型廠商均為無問芯穹的合作客戶，這些B端大客戶的客單價往往更高；對比之下，個人用戶的消費習慣相對零散，對服務的價格變化更為敏感，此外面向海量個人用戶提供服務需要涉及內容安全與數據隱私，進而產生審核成本和合規風險。

與此同時，在公司累計融資超22億元之后，其還面臨著如何向投資人兌現回報的商業化考驗。若公司有較為明確的上市計劃，其財務表現就需要經得起更多投資者的審視。

從企業算力供應的角度來看，國際大廠算力芯片的資源已經部署并提供穩定服務，國產芯片作為補充力量，尚且處于持續優化部署的狀態。B端業務的快速增長需要短期內快速優化資源分配，并向盈利目標傾斜。因此C端服務在企業的這輪轉型過程中進行了調整。

有知情人士透露，目前，無問芯穹仍主要采用英偉達等國際大廠提供的算力芯片，國產算力芯片短期還未能形成支撐效應。這就意味著企業暫時面臨更高的芯片采購成本與算力供應受限，因而無問芯穹也需要投入較多資源對英偉達和其他國產芯片做混訓，這也是其核心亮點之一。

未來，如何提升盈利能力、如何保障算力供應的穩定性，這都是無問芯穹下一步需要關注的重中之重。

03

行業的邏輯拐點

無問芯穹關停個人服務的變化，不能只被簡單理解為一家公司單獨的戰略調整，而是釋放了一個重要的行業信號——在AI大模型賽道，“規模擴張”正在向“效率和盈利”轉變。

很長一段時間里，大部分的AI創業公司都遵循著和無問芯穹相似的敘事：先通過免費服務積累海量用戶，再通過付費轉化實現商業化。舉例而言，豆包計劃在今年6月下旬正式上線付費服務，分為標準版、加強版和專業版三檔，按年費計算分別為688元、2048元、5088元。

對AI大模型企業而言，Token經濟具有一定的的特殊性，其成本結構剛性較高。在數據分析、音視頻制作等專注復雜任務和生產力的場景中，大模型業務所產生的Token成本并不會隨著個人用戶量增加而下降。

伴隨著Token規模逐漸起量，AI大模型的賽道分化和用戶需求逐漸清晰，企業也就從如何獲客轉向如何盈利。換句話說，市場規模已經初見端倪，但怎樣讓用戶資源快速轉化為業績成果，這其中最關鍵的就是需要對更愿意付費、更有能力付費的用戶群體進行篩選。

在這種轉變之下，自然產生了一個新的疑問：未來，AI大模型的個人服務模式將何去何從？

可以預判的是，個人用戶在AI大模型時代仍將產生重要的價值，只不過那種免費的、無差別的、難以實現商業閉環的個人服務模式已經逐漸走到了盡頭。

一方面，Token的剛性成本不會因為AI工具的普惠而消失，未來個人用戶能使用的免費服務將逐步局限于較低Token消耗的簡易場景；另一方面，未來個人用戶對大模型的調用將由底層基礎設施轉向應用層產品，并不會面臨沒有模型可用的場景，只是需要為更高質量、更高Token額度的服務付費。

總的來看，AI大模型行業對盈利效率的關注度提升，是其商業化、資本化長期發展的必然，但個人服務模式不會消亡，更大可能上是從廣撒網式的免費模式轉向精準定位的分層付費模式。

04

尾聲：轉身之后，走向何方？

無問芯穹關停個人服務的轉身，為AI大模型行業提供了一個值得深思的樣本。在AI商業化走向“算經濟賬”的今天，服務所有人的普惠敘事正在讓位于服務關鍵客戶的商業邏輯。

但在這種普遍的轉型之外，無問芯穹還需要解決自身發展所面臨的特殊性考驗。在資本化沖刺之下，如何提升算力資源的優化配置、如何盡快部署自研芯片提高生產效率、如何打造更高性價比的Token工廠，這些才是企業在長期市場競爭中最關鍵的考驗。