Token工廠：融資大爆發

國內最大AI Infra融資誕生！資本為什麼大搶Token工廠？

2026年，Token工廠成為最吸金的AI Infra賽道之一。

在海外，被黃仁勛稱為「AI工廠的台積電」的Fireworks AI在7月拿到15.05億美元融資，估值升至175億美元；Baseten今年連拿兩輪融資，估值大幅上升至130億美元；Together AI在7月完成8億美元融資，估值達到83億美元……這三家定位Token工廠的美國AI Infra創企都獲得了英偉達的投資。

在國內，國產Token工廠的融資同樣火熱。

10月12日，上海AI Infra（人工智慧基礎設施）企業無問芯穹確認已完成23億元C輪融資，累計融資額達43億元，單輪融資額與累計融資額均創國內AI Infra行業新高，並正在籌備IPO；同日，同是清華系的北京AI Infra創企清程極智完成A輪融資，由中國電信和瀚暉資本聯合領投。

此前9月20日，已向港交所遞交上市申請的北京AI Infra創企硅基流動，宣布已先後完成B+輪二期和C輪融資，2026年度累計融資金額近29億元；9月7日，合肥算電協同型AI基礎設施服務商中科類腦繼4月完成億元級B輪融資後，官宣完成數億元B+輪戰略融資。

再往前看，多家定位Token工廠的企業也都拿下了新融資：8月中旬，魔形智能宣布完成三個月內的第二輪融資；此前7月，趨境科技的新融資使其半年內累計融資超10億元；PPIO（派歐雲）在2026年5月完成B+輪優先股融資，募資約2.53億元，6月公布港股IPO招股書；無問芯穹在5月也獲超7億元融資……

形成呼應的是，網路大廠紛紛將Token工廠置於戰略位置。阿里成立了Token Foundry事業部，騰訊雲將MaaS平台升級為TokenHub；在國外，英偉達前段時間聯合華爾街計劃撬動超5000億美元AI工廠資本，IBM則同日與Token工廠Together AI簽署2.4億美元推理集群協議……

而沿着產業資本版圖望去，晶片廠商、能源公司、IDC營運商、雲廠商、地方國資和AI應用公司已經集體進場，開啟了一場圍繞Token效率比拼的圈地運動。

誰在投Token工廠？人人都在說的Token工廠真正的門檻是什麼？資本憑什麼確定創業公司能在雲巨頭的嘴邊「搶蛋糕」？本文試圖對這些問題進行探討解答。

01.資本沿着Token生產線進場

一張融資表看誰在卡位

要問怎麼樣，先看是什麼。

不少人將Token工廠與智算中心、AI工廠混用，實際上大不相同。智算中心可以理解為廠房和機器，那麼AI工廠就是覆蓋數據處理、訓練、微調、推理、評測和智能體運行等完整流程，Token工廠則是其中專門規模化生產推理服務的車間。

Token工廠把電力、晶片、模型和數據持續轉化為可計量、可調度、可定價的模型調用能力。判斷一家企業是否真正進入Token工廠賽道，主要是看它只出租GPU，還是已經部署模型，並按照Token、調用量或服務等級持續交付AI能力。

今年以來，國內幾筆代表性融資已經勾勒出資本的選擇。獲得最多融資的是無問芯穹，2026年迄今累計融資達30億元；其次是硅基流動，2026年迄今累計融資近29億元。

▲2026年國產Token工廠融資表（智東西統計）

硅基流動投資人、耀途資本創始合夥人楊光8月接受第一財經採訪時說，當Monica、Manus等Agent公司沒有選擇大雲廠商，轉而成為硅基流動用戶時，他們意識到此前預測的市場需求已經真實發生。DeepSeek-V3隨後爆火，進一步放大了獨立平台快速上線熱門開源模型的價值。

投資浪潮正向Token生產全鏈路滲透。比如硅基流動的投資方包括阿里巴巴、阿里旗下哈勃科技、創新工場、智譜等，而最新的B輪融資的投資人包括攜程戰投、晶科能源控股、金蝶、聯通新沃、壁仞戰投、蔚來資本、商湯戰投、巨人網路等，能源、IDC、晶片、營運商、模型、軟體和應用公司幾乎全覆蓋。

無問芯穹創立以來累計獲得的43億元融資背後，國資、產業資本和頭部VC同時入局：杭州高新金投、國開科創、社保中關村基金等國資，聯想、騰訊、百度等產業方，以及紅杉中國、啟明創投、達晨財智等財務機構並行。資本押注的是算力—模型—應用之間的效率樞紐。

融資的擴張伴隨的是這些企業業務的瘋狂擴張。魔形智能A輪由毅達資本領投，江蘇省數據集團參與投資，老股東持續跟投。該公司創始人、CEO徐凌傑告訴智東西，Pre-A輪在今年春節前已經確定，之後幾個月業務經歷了「從1到10」的擴張。到8月公布A輪融資時，日均Token調用量已達數兆級。

投資人正在把生產線需要的要素拼到一起。簡單來說，晶片廠商提供硬體和聯合優化，能源與IDC資本帶來電力和機房，地方國資貢獻算力中心及政企訂單，應用公司則鎖定真實調用需求……真金白銀之下，產業協同導向邏輯更加凸顯。

沿產業鏈看，國產Token工廠已形成五類玩家：獨立Token生產商，推理系統和軟體商，大廠Token平台，政企及行業AI工廠，以及硬體與集群底座商。比如，硅基流動、魔形智能和趨境科技等企業靠近銷售端，無問芯穹、是石科技、清程極智和基流科技等則處在生產技術與底座環節，同時逐步向上延伸Token交付服務。

當然這些企業大多並非只聚焦於所處類型對應業務，而是隨技術落地將業務延伸至其他環節，比如無問芯穹、清程極智都推出了面向客戶的Token商店、上層推理服務，而不是單純只做底座技術。

▲國產Token工廠產業版圖（智東西制表）

資本投入正在沿着整條Token生產線展開。

02.為什麼瘋搶Token工廠？

Token消耗成確定增量

資本與技術快速整合

資本首先看到的是一個相對確定的需求變量。

知名行研機構IDC在今年5月的中國MaaS市場分析中預測，在高增長情景下，2026年國內公有雲MaaS Token消耗量將較2025年增長約20倍。無問芯穹聯合創始人兼CEO夏立雪在中關村論壇上透露，從2026年1月底開始，平台上Token調用量平均每兩周翻一倍。他感嘆，上次見到這個增長曲線，還是3G時代手機流量爆發的時候。

無問芯穹的營運數據可作為需求側佐證：截至2026年7月，其平台單日Token調用量較2025年12月增長40倍；其在WAIC披露的跨集群異構PD分離架構使首Token延遲降低51.5%，單Token成本降低37.5%。Token消耗增長與推理成本下降同步發生，說明需求並非單純由降價刺激，而是Agent等真實負載在推動。

背後的產業邏輯是：模型可能更替，應用形態也會變化，但每一次AI問答、代碼生成和Agent執行任務，都需要消耗Token。尤其Agent會反覆調用模型、讀取上下文、使用工具，單次任務消耗的Token量動輒十萬甚至百萬級別。

產業鏈上游的動向，已經驗證了這條鏈條的傳導速度。

以為Token工廠提供服務器的龍頭企業聯想集團的最新財報為例，其2026年3-6月的AI基礎設施收入近乎翻番，利潤率升至9.1%，AI相關收入年增率增長60%，超過630億元，占集團總收入35%。作為Token工廠設備及基礎設施供應商，聯想的業績說明AI服務器、儲存和雲服務商擴產已經轉化為上游收入和利潤。

另一組數據來自CoreWeave。這家AI雲巨頭8月剛宣布將A100合約延長至2029年，意味著舊GPU仍能通過推理優化持續產生收入。這也說明Token工廠的價值之一，是把「過時算力」重新轉化為可出售的Token產能，是一筆算得過來盈利賬的生意。

但資本並沒有平等地押注所有掛着Token工廠標籤的企業。

實際Token調用量是第一硬指標，單日Token量得上到兆級別。以獲得融資的幾家企業為例，硅基流動招股書顯示，截至2026年4月30日，其平台日均Token吞吐量約為5785億，單日峰值達到約1.07兆。趨境科技的AI Token產能已從去年底的百億級增至日均兆級，2026年6月單月收入超過2025年全年總和。魔形智能日均Token調用量達到數兆級別，收入已達數億元，部分模型實現盈虧平衡。不同企業統計口徑可能會略有差別，但基本上都是單日過兆Token體量。

我們梳理髮現，獲得融資的公司普遍具備幾個特徵：已經產生大規模真實調用量，擁有推理引擎、調度、KV Cache和國產晶片適配能力，能夠鎖定GPU、電力、IDC和客戶資源，同時覆蓋公共API、專屬實例和私有化部署。

那些停留在集群建設和概念發布階段的項目，只披露卡數和理論算力，缺少付費Token量、利用率、收入及續費數據，近期未見融資進展。

03.開源的是圖紙，保密的是工藝：

真正的壁壘在生產系統

把GPU算力變為Token調用服務，真正的門檻是什麼？

「模型是開源的，但高效的部署方式並不會全部開源。」徐凌傑告訴智東西。模型能運行，只代表生產線開機；能否同時守住延遲、吞吐、成功率和成本，決定Token能否賣出去。

我們首先來看Token的誕生是一個什麼樣的過程：它大致包含要完成模型和晶片適配、量化、算子融合、Prefill與Decode拆分、動態批處理、KV Cache管理、多機並行和故障遷移等個環節。

簡單來說，可以分為三層優化：推理引擎決定模型能否高效運行，量化和算子拉高單機產量，緩存與調度則進一步影響集群的賺錢能力。

真正難複製的部分，藏在這一整套Token生產系統中。

以無問芯穹為例，其在2024年便完成了全球首次「4+2」式700億參數大模型異構晶片混合訓練，運用華為昇騰、天數智芯、沐曦、摩爾線程四種國產晶片與AMD、NVIDIA兩種進口晶片，算力利用率達97.6%；目前跨域訓練系統已觸達超37000P算力、覆蓋16種主流晶片。異構算力的調度與工程化交付能力成為重要壁壘。

背後，流量預測、排隊策略、緩存淘汰、跨集群調度和故障處理依賴長期請求數據，晶片聯合優化還涉及硬體細節和路線圖。模型權重像圖紙，開源推理框架像通用機床，工廠內部的工藝參數、排產系統和良率經驗直接影響毛利，很少有企業會全部公開。

趨境科技創始人、CEO艾智遠接受甲子光年採訪時舉例，真實請求長度可能從128個Token波動到9萬個Token。超長且未緩存的Prompt會占用大量KV Cache和Prefill資源，從而可能引發排隊、緩存驅逐、資源碎片化或隊頭阻塞。趨境部分場景的緩存命中率可以超過90%。命中率從90%提高到95%，需要重新計算的內容會再減少一半。

魔形智能創始人、CTO金琛告訴智東西，實驗室中的優化經常宣稱提升40%、50%甚至數倍，放進真實業務後未必成立。該公司有客戶和實際負載，可以直接找到最尖銳的問題，再以較小代價解決。對AI編程等企業場景，接口成功率是第一道門檻，首Token延遲超過3秒，很多客戶已經難以接受。

這些具體的場景痛點告訴我們，Token工廠真正的壁壘，是真實流量中打磨出的穩定工程化交付能力，這也是資本最終爭搶的東西。

04.兆Token能否變成利潤？

巨頭價格戰逼近，獨立廠商有三條路

Token量高速增長，如何變成一門賺錢生意？

首先來看看Token工廠的利潤公式：利潤=付費Token量 x Token價格 - （晶片+電力+帶寬+運維成本）。Token價格持續承壓，上游GPU和電力成本相對剛性，只有提高每張卡、每瓦電生產Token的效率，才能保住利潤空間。

硅基流動IPO相關材料顯示，該公司2025年收入5533萬元，年增率增長約653%，但凈虧損擴大至3.45億元，綜合毛利率為負24.0%。招股書解釋，毛利率轉負主要因為Token吞吐量快速增長，算力資源採購成本增速高於收入增速。

不同公司的財務結果差異明顯。魔形智能披露ARR過億元並接近盈利。該公司創始人徐凌傑告訴智東西，在部分模型上已經達到盈虧平衡，尤其是利用率高的模型更容易產生毛利。營收增速已經快於算力投入增速，這意味著規模效應正在顯現。

趨境科技則堅持「少模型、深優化」路線，創始人兼CEO艾智遠對甲子光年談道，生產環境中承擔絕大部分調用量的往往只有少數頭部模型。企業關注的無非三點：模型的智能穩定性、問題解決的效率以及能否實際提升業務指標。他們不會為了堆數量而適配，始終圍繞客戶真實需求取捨。

獨立Token工廠還要面對雲廠商的競爭。阿里雲、火山引擎、騰訊雲等廠商同時擁有模型、晶片採購規模、雲基礎設施和應用生態，未來很可能通過降價換取調用量。

Token工廠相關產業鏈人士告訴智東西，創業公司的生存空間集中在三個方向：第一是極致推理效率，把單卡吞吐量推到雲廠商難以企及的高度；第二是多模型多晶片調度，幫客戶避免被單一雲廠商綁定；第三是私有化部署和本地交付，金融、製造、政務客戶對數據安全和定製化有硬性要求，雲廠商的標準化方案往往難以滿足。

IDC近期發布的大模型開發平台評估報告顯示，Token競爭正在轉向TCO（總體擁有成本）。擁有多模型、多晶片、私有化交付和TCO管理能力的平台，更容易形成獨立於雲廠商的價值。

海外獨立AI Infra的估值已經先行，讓國產Token工廠看到更大發展空間。Fireworks AI 175億美元、Baseten 130億美元、Together AI 83億美元，英偉達均參與投資。國內同類企業累計融資多在數十億元人民幣量級，差距不只在規模，也在模式驗證進度。

海外公司主要圍繞英偉達生態做優化，國內廠商則必須處理多晶片並存的現實。異構協同是國產Token工廠的剛性成本，也是其若跑通後最難被替代的壁壘。估值差可能同時意味著國內賽道仍處早期，以及一旦效率模型被驗證，國產獨立AI Infra有獨立成長空間。

實際上，資本或許並沒有認定創業公司一定能打敗雲廠商，而是在押注Token需求爆發期會出現一批專業化基礎設施公司。它們可能成長為獨立平台，也可能被雲廠商、晶片公司或營運商整合。

05.結語：融資潮之後

Token工廠將快速集中

可以預測，Token工廠將成為AI時代的重要基礎設施，但大機率不會複製傳統雲端運算遍地開花的格局。

公共API市場可能向少數規模平台集中，推理軟體公司進入晶片和雲生態，地方Token工廠依靠低成本能源及政企訂單形成區域市場。

少數兼具真實流量、全棧效率和資源整合能力的公司，有機會成長為獨立平台，更多公司將成為雲、晶片或營運商體系中的一環。

火熱的融資，為Token工廠們提供了走上生產線的入場券。

最終誰能拔得頭籌，還要看誰能用更少的晶片和電力，持續生產更多可出售的有效Token，進入更多行業落地。

來源：金色財經

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