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南湖基金小镇打造“基金小镇-投融圈”，致力于搭建“线上+线下”双重对接的投融资对接平台，为投融资双方提供高效、精准的服务。近期，“基金小镇-投融圈”推出【行业投融资月报】，针对上月的投融资情况进行整理分析。本文为简要月报，详细报告请联系“投融圈信使”（微信号：nanhutown）或扫描文末二维码。
Monthly report
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据公开信息统计，2025年7月1日至7月31日，国内共完成融资826笔。其中，先进制造完成融资418笔，占据行业热门位置，占总投资的51%；医疗健康行业排名第二，完成融资126笔，占总投资的15%。排名第三的是人工智能行业，完成融资75笔，占总投资的9%；
图表1-1 11月份投资行业分布表
图表1-2 11月份投资行业分布图
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2025年11月1日至11月30日，共完成融资826笔。其中A轮189笔，占总投资的22.9%；其次是天使轮和A+投资，分别完成融资187笔和125笔，各占总投资的22.6%、15.1%。
图表1-3 11月份投资轮次分布表
图表1-4 11月份投资轮次分布图
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综上所述，2025年11月1日至11月30日，从行业投资事件分布来看，先进制造为本月投资事件数榜首，医疗健康位居第二，人工智能本月位列第三；从投资行业轮次分布来看，A轮位居首位，天使轮和A+位列第二、第三。
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（一）人工智能行业热度分析
2025年11月，人工智能行业合计国内发生75起投融资事件。
（二）热门细分领域
10月份中零售电商领域中较大的融资事件是上海自然堂集团有限公司（以下简称“自然堂”）完成新一轮融资。本轮融资中，加华资本投资3亿元人民币，全球美妆巨头欧莱雅集团作为产业资本也参与其中。
1、市场概况
（1） 产业链结构
上游（基础层）：包括数据服务（数据采集、标注、存储）、硬件设备（AI芯片、智能传感器、算力中心）、软件平台（操作系统、开发框架）等，为AI发展提供基础支撑。中游（技术层）：涵盖算法研发（机器学习、深度学习、大模型）、开发技术（计算机视觉、自然语言处理、语音识别）等，是技术创新的核心环节。下游（应用层）：覆盖消费电子（智能家居、AI助手）、企业服务（智能客服、流程自动化）、行业解决方案（医疗、金融、制造、交通等），是AI技术落地应用的场景。
（2）市场规模
全球市场：据IDC预测，2025年全球AI市场规模将突破2.3万亿元人民币（约合3500亿美元），北美和中国是主要增长引擎。中国市场：2024年中国AI产业规模突破7000亿元，预计2025年达8662亿元，年增长率超20%，在全球占比超30%。
（3）技术发展
大模型时代：以GPT、文心一言、豆包等为代表的大模型推动自然语言处理、多模态生成等技术突破，成为AI应用的核心驱动力。智能体（Agent）兴起：具备自主推理、规划和执行能力的智能体成为2025年技术热点，广泛应用于办公、医疗、金融等领域。技术融合趋势：AI与5G、边缘计算、物联网等技术深度融合，推动“云边端”一体化发展，实现实时智能响应。
（4）应用领域
消费端：智能音箱、AI助手、智能穿戴设备普及，AI在娱乐、教育、健康管理等领域广泛应用。企业端：AI客服、智能办公、供应链优化等应用降低企业成本，提升效率。行业端：医疗领域AI辅助诊断、新药研发；金融领域智能风控、投顾；制造业智能质检、生产优化；交通领域自动驾驶、智能物流等。
2、行业政策-2025年最新政策与扶持方向
政策名称 | 时间 | 要点摘要 |
《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》 | 2025年8月 | 明确“人工智能+”作为国家战略行动，提出到2027年、2030年、2035年的阶段性目标，覆盖科技、产业、消费、民生、治理、全球合作六大领域，构建“创新驱动、应用牵引、安全可控、开放共享”的发展框架。 |
《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》 | 2025年9月 | 推动人工智能在能源领域的应用 |
《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》 | 2025年9月 | 部署自动驾驶、智能交通等场景应用。 |
《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》 | 2025年11月 | 推动医疗AI辅助诊疗、数据共享等应用。 |
3、发展趋势
（1）AI 技术范式从"模型中心"转向"系统智能"：竞争焦点从单一模型系统，转向由多模型、知识库、推理引擎等够成的整体系统效能，模型的"智商"重要，但系统能否自主规划、纠错、进化的"智慧"更为关键。
（2）AI Infra不再局限于堆算力，进入"价值驱动"的精细化运营阶段：算力追求从"堆规模"变为"控成本、提效率"，混合云、异构计算、细粒度调配成为标配。
（3）AI工具层-Agent编持平台成为"新操作系统"：企业AI应用开发从"编写代码"转向"编排智能体"，低代码/无代码的Agent工作流编排平台，成为连接AI能力与业务需求的核心枢纽与新的技术底座。
（4）AI应用入口"去中心化"，进入"生态位"竞争：AI交互入口无处不在，竞争从功能比拼升维到对用户心智、使用习惯和场景的占据，AI应用从"千人千面"迈向"一人千面"的共创式陪伴。
（5）垂直行业解决方案成为价值高地，Know-How是核心壁垒：通用模型能力普惠化，决胜关键在于行业流程、数据和痛点的深度理解，能提供"开箱即用"、直击行业核心价值的解决方案将赢得市场。
（6）具身智能在"三高"场景实现价值闭环：在高重复、高危险、高成本的工业、物流等特定场景，具身机器人从演示走向实干，可衡量的投资回报率成为其规模化落地的唯一标准。
（7）AIfor Sclence成为主流科研范式，深度嵌入科研全生命周期，并实现重点领域规模化应用。
（8）企业AI战略重心从"技术探索"转向"业务价值闭环"：企业AI投入更加理性，清晰的ROI成为项目立项和存续的唯一标准，AI与核心业务流程的深度耦合成为必选项。
（9）AI资产成为企业核心竞争力，运营体系是关键保障：企业从"采购技术"转向"运营智能资产"，专属知识库、训练好的模型、智能体工作流等成为核心资产，通过专业的AI运营体系实现其持续增值和复用。
（10）AI治理变为"刚性底座"：随着法规完善和应用深入，安全、合规、伦理不再是事后补救，而是内置于A生命周期的每一个环节，成为AI应用上市/启用的基础门槛。
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尚颀资本
项目名称 | 北京无问芯穹科技有限公司 |
细分行业 | 人工智能——AI基础层 |
融资轮次 | A+轮 |
融资金额 | 5亿 |
项目简介 | 北京无问芯穹科技有限公司成立于2023年5月8日，无问芯穹（Infinigence AI)作为国际领先的AI基础设施企业，致力于人工智能计算优化和算力解决方案，专注于推动大模型在多元芯片上的高效部署与落地应用，成为大模型时代首选的算力运营商。依托“多元异构、软硬协同”的核心技术优势，打造了连接“M种模型”和“N种芯片”的“MxN”AI基础设施新范式，实现多种大模型算法在多元芯片上的高效协同部署。创始团队由来自清华大学等顶尖机构的专家组成，具备丰富的AI技术研发和商业化经验。 |
投资逻辑 | 无问芯穹是一家AI基础设施企业。致力于成为大模型时代首选的算力运营商。依托“多元异构、软硬协同”的核心技术优势，打造了连接 “M 种模型” 和 “N 种芯片” 的 “M×N” AI 基础设施新范式，实现多种大模型算法在多元芯片上的高效协同部署。无问芯穹基于多元芯片算力底座，向大模型开发者提供极致性价比的高性能算力和原生工具链，为大模型从开发到部署的全生命流程降本增效。 成立两年半以来，无问芯穹始终面向人工智能最前沿技术与应用落地打造高性能 AI 基础设施，以软硬件联合优化与多元异构算力服务，打造了面向人工智能开发与服务的“无穹 AI 云”及“无垠终端智能解决方案”，突破人工智能产业应用的算力瓶颈。已服务百川智能、Kimi、联想集团、猎聘、理想汽车、Lovart、Sand.ai、生数科技、Soul、VAST、新华三、智谱、中国移动、中兴终端等头部人工智能及智能体企业客户，以及北京中关村学院、上海人工智能实验室、上海算法创新研究院、之江实验室、智源研究院等人工智能科学研究机构，助其释放每一份算力的智慧潜能。 以智能体为代表的人工智能技术正逐步从数字世界走向物理世界，在各种生产劳动场景中，借助云端基础设施、移动终端设备与具身机器人等载体影响现实。作为国际领先的人工智能基础设施企业，秉持“生产智能体、协同智能体、服务智能体”理念，无问芯穹进一步构建了完整的“智能体基础设施 ×（AI 云 + 终端智能）”技术与产品架构，支撑数字世界与物理世界的智能体应用效能突破与持续进化。 在云端，无问芯穹积累了深厚的人工智能原生 AI 云基础设施技术与建设积淀——无穹 AI 云。于多元异构算力的纳管调度、AI 训练及推理优化领域保持技术领先，在无穹 AI 云中提供智能体服务平台、人工智能服务平台等标准化产品能力，构建起端到端的商业化服务栈。目前，已在全国完成超 25,000P 算力纳管，覆盖 26 座城市的 53 个核心数据中心，面向智能体及人工智能研发、托管，提供原生工具链支持与充沛的高性能算力保障，为百余家 AI 企业的 AI 应用开发与部署全流程降本增效。 在终端，无问芯穹打造了“端模型 + 端软件 + 端IP”终端智能一体化解决方案——无垠终端智能。已推出全球第一款端侧全模态理解端模型无穹天权（Infini-Megrez），其大语言版本以 3B 的计算成本、7B 的内存需求与 21B 级智能水平，突破终端资源瓶颈；无问芯穹终端推理加速引擎无穹开阳（Infini-Mizar）在主流硬件上实现3倍时延降低、40%的能耗节省和40%的内存占用，极致挖潜终端算力；自研终端推理 LPU IP 无穹天璇（Infini-Merak），在能效翻倍的基础上，进一步大幅降低大模型推理成本。 近期，无问芯穹更连续发布了由Agentic AI 驱动的云端基础设施智能体蜂群 Infra Agents 与终端通用推理加速优化平台 Kernel Mind 两款智能体产品，以及配套的智能体技术——支持智能体持续进化的强化学习框架 RLinf 和支持智能体更高效无损交流的通信框架 Cache to Cache 等，目标是让云、端基础设施也成为智能体落地的试炼场，身体力行帮助智能体从演示品真正走向规模化的新质生产力，成为像水和电一样的基础资源并自然流入千行百业与千家万户。 |
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