成立刚满一年，连续完成三轮融资，总金额数亿元。
最新一轮，临芯投资领投，华控基金继续加码——一个新投资方入场，一个老股东追投。
拿到钱的这家公司，叫词元无限（Tokens Infinity AI），一家面向企业软件工程的 AI Agent 基础设施公司。
CEO杨萍，此前在字节跳动做出了MarsCode和Trae，主导过数万人级研发体系的 AI 化改造。一年前，她转身离开，创办词元无限。
起点，来自她当时的一个判断：
AI Coding 真正的大机会，不在 To C 工具，而在 To B 的软件工程现场。
一年过去，这个判断正在成为行业共识。
过去一年，AI 生成代码的能力已经被充分验证—— AI 写代码的速度，是人的 10 倍以上。
但一个矛盾也越来越刺眼：企业真正关心的交付效率，并没有同步放大 10 倍。
一位大厂研发负责人曾公开分享过一组数据：个体提效可以做到 10 倍，但激进使用 AI 的部门，整体研发提效也只有约 60%。
中间差掉的那部分，去哪了？
答案藏在软件工程的全链路里。要真正吃下这波红利，企业需要的不是又一个写代码的工具，而是一套能进入研发主流程、连接上下文、需求、评审、测试与交付结果的AI Agent 基础设施。
资本连投三轮，看中的正是这一层。
某种意义上，「词元无限」这个名字本身，也踩中了当下 AI 应用的一条暗线——
当模型调用、Token 消耗、Agent 运行成为企业 AI 成本与效率的基本单位，怎么让每一个 Token 真正转化为结果，正在成为新的产业命题。
客户不为工具买单，只为结果买单
AI Coding 最早让人兴奋的点在于，它把「写代码」这件事真的自动化了。
从 Copilot、Cursor，到 Claude Code、Codex、Trae、Qoder，一批批工具已经证明：大模型可以显著提升个人开发者的编码效率。
但软件研发，从来不只是写代码。
真实链路里，还有需求理解、架构设计、代码评审、测试验证、上线发布和长期维护——任何一个环节卡住，前面的代码生成效率都会被吃掉。
企业级场景尤其如此：动辄几十万、上百万行的存量代码库，盘根错节的调用依赖，严格的测试评审与安全要求。以银行为例，90% 以上的开发工作是存量系统迭代，而不是从零写个新应用。
这也解释了，为什么通用 Agent 平台一进严肃场景，就「使不上劲」。
所以对企业来说，AI 写了多少行代码，反而不是重点，重点是：需求能不能更快上线？稳定性和质量能不能兜住？这笔投入 ROI 最后划不划算？
杨萍告诉量子位，企业客户和个人用户的付费逻辑并不一样：
个人用户可能会为兴趣和效率买单，但企业客户永远主要为结果买单。我们的技术要为结果服务，产品要为结果服务，最终落到客户现场的能力，也要为结果服务。
她打了个很生活化的比方：
走进一家餐馆，你并不关心一碗面是怎么被做出来的。把需求讲清楚，最后端上来一碗能吃、好吃、符合预期的面，这件事才成立。
软件也一样。没有人为代码本身付钱——企业为软件付钱，是因为它满足了需求、解决了问题，并且能稳定运行。
顺着这个逻辑，词元无限把商业模式也往前推了一步：从卖席位、卖 API 调用、卖 Token 消耗，走向「结果即服务」（Result-as-a-Service）。
因为旧的计量方式，回答不了那个越来越尖锐的问题：AI 到底帮企业交付了什么？
值得一提的是，词元无限给客户的提效目标也很实在：不吹「人人 10 倍」，而是通过统一的 Agent Infra 与 Harness 框架，把团队整体提效做到 2 倍、并向 3 倍 4 倍推进——对一个百人乃至上千人的研发组织来说，这是巨大的真实价值。
这就把 AI Coding 的竞争焦点往前推了一步：第一阶段，比的是谁写得快；进入企业之后，比的是谁交付得稳。
尤其在银行、保险、政企、大型软件服务商这些严肃场景里，企业并非不敢尝试 AI，而是不能接受一个不可控、不可审计、不可解释的 Agent 直接进入生产系统。
「全自主」意味着企业可以完全掌控自己的 AI 基础设施。词元无限从设计之初就保持了模型中立，不与任何单一模型绑定，支持全套私有化部署。代码、数据、业务流程全部运行在自有环境中，企业拥有完整的数据主权和产品主权。
「高安全」是对 Agent 运行时边界的系统性管控。Agent 进入研发生产系统，必须有明确的权限边界、数据边界和能力调用边界。词元无限的安全体系覆盖从权限管控、数据隔离到操作审计的完整链路，做到过程可追踪、风险可阻断。
「自进化」则指向 AI 能力的持续生长。词元无限的平台并非一次性交付的工具，每一次落地反馈和业务上下文理解都回流到产品中，在真实任务和代码评审中持续沉淀企业自己的工程知识，让 Agent 越用越懂客户的系统、流程和标准。
因此，词元无限给企业级 AI Agent 基础设施定下三个关键词：全自主、高安全、自进化。
这与刚刚结束的 2026 世界人工智能大会释放的风向，刚好呼应：AI 要更快进入千行百业，同时必须把安全、可靠、可控放在更重要的位置。
七个产品，一座金字塔
拆开词元无限的产品体系，是一条清晰的搭建路径，整体呈金字塔结构。
第一层，是具体干活的 Agent——从 AI Coding 和测试两个场景切入。
InfCode，数字程序员。面向企业级复杂代码开发，覆盖存量代码理解、任务拆解、代码生成、代码评审和测试生成，把需求落成可执行的代码变更。
InfTest，数字测试工程师。负责质量验证与质量门禁，覆盖单元测试、接口测试、回归测试等多层测试场景，自动生成用例、执行测试、分析缺陷，并与开发 Agent 联动。
InfCode 与 InfTest 之间里还藏着一个有意思的机制：生成—测试—对抗。
在模型能力不足以一次性搞定复杂问题时，让代码生成与测试互相对抗、反复迭代——用 CTO王伟的话说，就是把「抽卡」式的不确定过程，变成可靠交付。
为什么先做 Coding 和测试？因为这两个场景高频、刚需，而且结果最容易验证——正好是「为结果买单」逻辑的第一站。
第二层，是工程理解与能力沉淀——一支「数字架构师团队」。
DeepMap负责读懂企业的复杂存量系统：通读全部代码仓与文档，围绕代码库构建结构化知识图谱，梳理架构、调用链路和工程语义——相当于给整个信息系统画一张地图。在企业场景里，存量系统占绝对主导位置，DeepMap 格外受欢迎。
HarnessAgent则像一位常驻现场的技术架构师：把企业流程、工程规范、专家经验和真实任务反馈，沉淀成对其他 Agent 的约束（Harness）。约80% 的 Harness 规则已经可以由 Agent 自动生成，人工确认后，即成为团队规范。
CodeReview承担代码质量与风险校验的职责：基于工程上下文和企业规范，评审每一次代码变更，识别潜在风险。
三者形成一个闭环：先理解系统，再沉淀规则，最后反过来约束和优化每一次变更。
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对企业软件研发来说，真正关键的上下文往往不只在代码里，还在历史文档、流程规范、评审习惯和资深工程师的判断里。词元无限想做的，就是把这些经验沉淀成企业自己的 Harness ——Agent 越用，越懂这家企业。
这背后有不少自研的硬功夫。
比如检索：针对不同编程语言构建抽象语法树（AST）做检索增强，在大规模企业级代码库上的效果，优于通用框架的文本相似度检索。
比如记忆：项目级、用户级、团队级分级设计，且对企业强调透明可控、可审查、可编辑。
这些细节，恰恰是通用 Agent 覆盖不到的地方。
第三层，是模型与 Token 治理。
TokenHub负责模型路由、Token 调度和成本优化：复杂任务交给能力更强的模型，简单任务路由到更轻量的模型；同时处理上下文治理与缓存复用，减少重复推理和无效消耗。
在代码生成任务中，TokenHub 的智能路由能力，能把 Token 成本降低 25% 以上——并且给客户一本「透明账」：每个 Token 花在哪、值不值，可解释、可度量。
塔尖，是 InfOne。
可以把它理解为企业里的数字负责人。
在词元无限的设想中，企业里未来会同时运行需求、设计、开发、测试、运维等各类 Agent。
InfOne 要做的，就是把这些能力映射成可治理、可度量的 Agent 角色——定义职责、目标和成本，调度协同，衡量最终的投入产出。
这套能力最终达成一个目标：让少数人带着一组 Agent，完成过去一个团队才能完成的工作。
整套体系连起来看就会发现——
词元无限交付的不是「一个会写代码的工具」，而是一支可治理的数字员工团队。
会不会被下一代模型吃掉？
所有 Agent 公司，都绕不开这个灵魂拷问：模型几个月进化一次，你做的东西，会不会被下一代模型直接吃掉？
王伟的回答方式很「姚班」——不靠试错，看第一性原理：
我们不用「走一步看一步」的方式应对模型迭代，而是从 Transformer 架构的技术原理出发，做白盒分析。
分析下来，能力被分成两类：
一类，是短期可能被模型突破、吸收的——比如部分 Harness 知识，会被模型学习内化；
另一类，是短期内难以突破的——比如真正的无限上下文、自主学习机制，这些都是基础范式级别的难题。
王伟把这套判断总结为「水涨船高」论：
作为 Agent 和 Agent Infra 公司，必须想清楚：哪些能力会随着模型能力上涨而水涨船高，哪些会被模型吃掉。
只有想清楚这件事，才有可能不被算法的巨浪吞没。
顺着这个框架，还能看到一个模型厂商很难复制的位置：多模型协同。
把不同能力、不同成本的模型按任务组合，严谨的模型做严格执行，发散的模型做创造性任务，成本敏感的任务交给更轻量的模型——像「用不同水平的人搭一个组织」，创造超越任何单一基础模型的价值。
融资杠杆平台而这件事，模型厂商自己反而不好做：没有谁会在自家模型之上，认真调度别家的模型。
字节遇上清华
聊完产品和技术，再看这支团队。
外界最容易看到的，是两个标签：字节和清华。
但两位创始人的相识，其实是在一张榜单上。
2024 年上半年，SWE-Bench 早期榜单竞赛中，两人带队的团队分列全球第二和第三。因为工程上的交流结缘，气场契合，2025 年，两人决定一起创业。
CEO杨萍，前面提到，曾在字节跳动做出 MarsCode 和 Trae，负责数万人级研发体系的 AI 化改造。字节的软件开发体系、工具链、质量体系和 AI 效能体系从 0 到 1 的搭建，她全程深度参与。
CTO王伟，清华计算机系出身，姚班第一批学生。
他职业生涯的第一站在外企世界五百强，为超大型企业开发核心系统；是国内最早一批分布式系统架构师；后来在一家具身机器人独角兽公司担任首席架构师，负责 AI Infra 与机器人算法工作。
首席科学家袁源，北京航空航天大学教授、博导，师从中国科学院院士张钹，也是北航复杂关键软件环境全国重点实验室的核心成员。
标签好记，但词元无限真正的优势，是标签背后的两种能力——
模型 Native 能力，让他们能深入解决 Agent、上下文、模型路由、多模型协同、推理成本等问题；
软件工程经验，让他们知道企业软件不是 Demo：要长期维护，要跨团队协作，要经过测试评审，要对结果负责。
一端是企业软件工程现场，一端是模型原生能力。词元无限要做的事，恰好长在两端的交点上。
要做硬核的事，而非摘低垂的果实
采访中，杨萍有一句话让人印象深刻：
要做硬核的事情，而非摘低垂的果实。
如果只做一个更好用的 Coding 插件，产品边界清楚，增长路径也更像工具。
但选择进入企业研发现场，就必须直面更麻烦的问题：客户流程各不相同，历史系统难以迁移，测试评审要求严格，安全边界又必须守住。
而王伟提到中国 SaaS 长期存在的一个「阿喀琉斯之踵」：
单点工具好做，但商业天花板有限；整套平台价值更高，却容易陷入客户适配，最后变成无穷无尽的定制化开发。
企业级 AI Agent 基础设施，同样绕不开这道坎。词元无限的解法，是「AI Native FDE」。
FDE（Forward Deployed Engineer，前置部署工程师）进入客户现场，先找到最有价值、最容易验证结果的场景，再把 InfCode、InfTest、HarnessAgent、TokenHub 这套产品能力组合起来，跑通交付闭环。
但这套 AI Native FDE 模式，和传统定制开发有本质区别——
词元无限的 FDE，是带着 Agent 一起干活的。现场沉淀的流程、规则、测试反馈和专家经验，会进入 Harness、反哺产品体系；打透行业标杆后，再培训合作伙伴的 FDE 团队去规模化复制，而不是无限扩张自己的交付人力。
这就形成了一套企业 Harness 飞轮：
一个客户项目结束，留下的不只是一次交付结果，还有可复用的上下文、路由规则、评测集、行业模板和工程经验。
当然，飞轮有红线：合规场景下，客户数据绝不出场。能跨客户沉淀复用的，只有抽象、脱敏后的工程经验；具体业务流程，严格不做跨客户迁移。
任务做得越多，系统越懂这家企业；行业跑得越深，平台越能抽象出可复制的方法。这，就是「自进化」真正落地的地方。
资本的判断，也集中在这两个方向上。
华控基金认为，2026 年将成为 AI 从对话工具走向生产力引擎的关键拐点。AI 要从 Token 转化为企业严肃场景里的真实生产力，对创业公司的 AI Native 能力和企业级全流程软件工程能力都提出了更高要求。
在他们看来，词元无限过去半年快速升级战略、迭代产品，并获得神州信息、飞书等产业生态伙伴的认可，正在成长为国内企业级 AI 基础设施领域的重要公司。
临芯投资则更关注产业落地：AI 下半场重在产业落地，而编程智能体是衡量企业研发生产力的重要标准。除了字节 AI 经验和清华姚班背景，他们同样看重 InfCode 等产品在技术评测、私有化部署、数据合规，以及金融、制造等场景中的落地潜力。
所以，词元无限从一开始，就没把自己定位成一家 AI Coding 工具公司。
Coding 和 Testing 只是入口。它们足够高频、足够刚需、足够容易验证结果。
而一旦这条路径跑通，往后延伸的空间会大得多：研发、测试、运维、安全，以及更多业务流程，都会被 Agent 重新组织一遍——最终指向一条Agentic 软件智能生产线。
到那时，企业需要的就不只是一个会写代码的 Agent，而是一套能管理 Agent、调度 Token、沉淀经验、衡量结果的智能基础设施。
这也是「词元经济」开始被讨论的原因。
在企业场景里，Token 终究不能只停留在账单上。它要变成一次真实的任务推进：代码被改好，测试被跑完，缺陷被修掉，最终被客户验收。
当 AI 真正进入生产系统，如何让 Token 消耗转化为可验收的结果、让 Agent 从工具变成数字员工、让一次次执行沉淀为企业自己的智能资产，将成为新的基础设施命题。
写代码变简单之后，软件工程里真正硬核的事，才刚刚开始。
而词元无限押注的，正是这个开始。
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