推理优化初创企业Infinity以1亿美元估值融资1500万美元，用于在异构芯片上运行AI推理。

早期AI基础设施研究公司Infinity Inc.获得1500万美元的种子轮融资，用于开发能够自动为新的人工智能芯片准备推理工作负载的软件。本轮融资对该公司的估值为1亿美元（以融资后估值计）。

Infinity将利用这笔资金扩展工程团队、扩大自动化研究平台的规模，并加快与包括d-Matrix Corp.在内的芯片制造商的合作。该公司已经从芯片设计合作伙伴关系中获得数百万美元的年经常性收入。

该公司的核心技术是Ignition，这是一个AI代理，可以生成、测试和优化在不同处理器上高效运行模型所需的低级软件。Infinity瞄准的是潜在NVIDIA竞争对手面临的一个长期难题：即使他们的硬件具有竞争力，也缺乏与NVIDIA的CUDA相当的成熟软件生态系统。据该公司表示，其技术可以通过在数小时或数天内生成实际上是CUDA级别的软件栈，来帮助减弱NVIDIA在AI处理器市场上的控制力。

创始人兼首席执行官Jeremy Nixon表示，Ignition可以自动化"调试器、分析器、编译器、内核的创建，以及推理中内核的编排和许多其他步骤"。

计算内核是在AI芯片上执行核心数学运算的专用软件程序。传统上，工程师必须为处理器架构和模型的每种组合编写和调整它们，这使得新硬件很难跟上快速变化的AI技术。

Infinity表示，人类工程师确定Ignition应该创建什么工具，而代理处理实现。为了与专有指令集配合工作，该公司开发了反编译器，将可执行代码转换回可以使用标准编程语言操作的高级源代码。

Nixon表示："人类决定AI将构建什么工具，比如内存布局编译器，而Ignition负责构建。"

经过一天的自动优化，Ignition将Qwen3-8B模型的推理吞吐量相比广泛使用的vLLM框架提高了34%。Nixon表示，该测试使用了单个NVIDIA H100图形处理器，目前尚未获得独立验证。

在与d-Matrix的一个项目中，Infinity的软件在10小时内达到了d-Matrix Corsair加速器理论峰值性能的92%。它通过在全部32个计算单元上分配矩阵乘法运算来实现这一点。Infinity表示，它在10天内让Qwen3、Qwen3.5和Gemma4完整运行在该芯片上。

Infinity用能够强制执行所需内存和数值行为的工具来测试生成的软件。Nixon表示："我们构建了'逐位'精确检查系统、内存覆盖检测器等。"

该初创公司将Ignition描述为一个递归自我改进系统，这意味着它记录成功和失败、构建工具以保留成功的技术，并为以前解决的问题构建表示，以使后续优化运行更高效。

Infinity的收入模式将补偿与其产生的改进挂钩，而不是软件许可费。根据Nixon的说法，优化协议通常给Infinity约20%的额外计算购买成本节省，这是根据相比约定基线的模型吞吐量收益计算的。

该公司由Nixon在一年前创立，他是前Google Brain研究人员，也是AGI House Labs Inc.的共同创始人，该公司是一个混合社区中心、应用AI实验室和风险投资公司。Infinity表示，新融资将也支持与其他芯片公司的讨论。

Touring Capital LLC是本轮融资的重要参与者，此外还有Principal Venture Partners LP以及来自OpenAI、Anthropic和芯片制造商的未命名高管和天使投资者。