AI越來越能干，也越來越燒Token。

國家數據局數據顯示，到今年3月，我國日均Token調用量已超過140萬億，相比2024年初增長了1000多倍。

Token愈發無處不在，也讓圍繞模型調用、推理優化和Token調度的基礎設施需求快速增長。

按照常理，這應該是AI發展紅利下的又一“賣鏟人”好生意。

但從正在沖擊“Token工廠第一股”的硅基流動來看，現狀還沒那么樂觀。

弗若斯特沙利文數據顯示，以2025年Token年吞吐量計，其是中國最大的獨立生態Token供應商。

但據招股書，2025年，硅基流動營收5533萬元，凈虧損達3.45億元，也就是說，它每掙1塊錢，就虧掉6塊多。

這不禁令人疑惑，怎么調用需求越來越大，賣Token的人反而虧了呢？

圖/圖蟲創意

中央廚房

首先得搞清楚，硅基流動到底在做什么生意。

2023年8月創辦硅基流動時，創始人袁進輝對公司的定位是Token工廠——它并不直接提供算力，也不試圖打造自己的大模型，而是連接模型、芯片和應用，將分散的算力***和模型能力加工成開發者、企業可以直接調用的服務，由此“讓模型像水電一樣能被按需使用”。

袁進輝曾打過一個比方：算力就像是***、土豆等原材料，可以直接賣給客戶，讓客戶自己加工；也可以把這些原材料加工成宮保雞丁之類的成品菜，再端給客戶——硅基流動做的就是后者，像極了一家生產預制菜的“中央廚房”。

對于開發者和小企業來說，這個模式非常有吸引力。

畢竟對于開發者而言，直接調用單一模型API并不困難，但隨著模型數量迅速增加、芯片生態日益多元，不同模型之間的接口、性能、成本以及底層硬件環境各不相同，企業若想自行完成模型適配、推理優化和算力調度，需要投入大量工程***。

這也正是AI推理通用基礎設施的商業機會。今年英偉達GTC大會上，黃仁勛也提出了Token工廠概念，說“未來的數據中心不再是存儲文件的倉庫，而是生產Token的‘工廠’”，將這一概念帶入了大眾視野。

當然，要提供這種服務，不能只是當個“二道販子”，硅基流動主要靠的是兩個底層能力。

第一是自研推理引擎SiliconLLM。

推理引擎的作用，本質上是在相同硬件***下提升GPU利用率和Token吞吐效率，從而降低單位推理成本。

“用英偉達的H100運行405B規模的模型，大多數團隊使用開源軟件可達到30—40 Token/秒……而我們可以實現70—80 Token/秒，甚至90 Token/秒的處理速度。”2024年底，袁進輝接受***訪時曾如此介紹其自研推理引擎的優勢。

第二是異構算力編排系統。

長期以來，大模型的訓練與推理幾乎完全建立在英偉達GPU及其CUDA生態之上。然而，隨著高端英偉達芯片供應受限，華為昇騰、沐曦、摩爾線程等國產AI芯片加速進入市場，企業和開發者面對的算力環境開始走向碎片化。

這帶來了模型在芯片間的遷移難題。不同芯片擁有不同的指令集、編譯器、算子庫和運行時環境，軟件生態并不兼容，模型往往需要重新適配，并針對不同硬件重新優化推理流程。

具體到硅基流動，其自身也不擁有算力資產，而是接入來自云廠商、數據中心及各類算力合作伙伴的異構算力***，因此必須解決不同芯片之間的統一調度和***編排問題。

2025年初DeepSeek R1的爆火，恰好成了硅基流動兩個底層能力的一次檢驗。

據接近硅基流動的業內人士介紹，早在DeepSeek V2階段，硅基流動便已開始針對MoE架構模型進行推理優化，同時推進國產芯片適配。這些工作，使其在R1推出第二天，就上線了基于昇騰芯片的模型服務。

這也讓硅基流動進入了更多人的視野。

根據招股書，其平臺目前已支持超170個大模型，并同時支持英偉達、AMD等國際GPU及昇騰、沐曦、摩爾線程、海光等國產AI芯片；截至今年4月底，其平臺注冊用戶數已突破1000萬，累計為超過13000家企業客戶提供服務，日均詞元吞吐量近5800億次。

硅基流動***。圖/截圖

兩難生意

但增長的Token調用需求與流量，眼下還沒能讓硅基流動真正賺到錢。

招股書顯示，2025年，硅基流動營收從上一年的734.6萬元增長至5533萬元，同比增長653.2%，但毛利卻從上一年的289.4萬元轉為毛損1330萬元，凈虧損從8191.5萬元同比擴大321.8%至3.45億元。

具體拆解來看，其商業化共依賴兩種路徑，公有云服務和本地部署服務，二者去年分別貢獻了營收的52.9%和47.1%。

其中，公有云服務面向開發者和中小企業提供標準化模型調用服務。用戶無須配置算力、部署模型，只需要調用接口，就可以使用包括DeepSeek、千問、智譜GLM等在內的大模型能力，按Token調用量付費。

這也是硅基流動增長最快的業務。過去兩年中，該業務營收從2024年的106.9萬元激增近27倍至2025年的2926.1萬元。

但它也是虧損最嚴重的，平均每獲得1元收入，就要虧至少1.19元。

為什么賣得越多，反而虧得越狠？

這一方面由成本結構所致。

與傳統SaaS（軟件即服務）不同，Token并非一次開發、無限復制的工具，而是伴隨著每一次模型調用實時產生，每一次調用都要調動算力與推理時間，這也就意味著更高的算力租賃成本。也正因如此，MaaS（模型即服務）平臺的成本，并不會像傳統SaaS那樣能夠迅速攤薄。

接近硅基流動的業內人士對中國新聞周刊分析，硅基流動去年的成本壓力主要源于高昂的算力***購成本，且當時大模型應用場景尚未完全爆發，Token需求還未明顯增加，因此也存在前置***購的算力利用率不高的問題。

招股書數據也印證了這一點。2025年，硅基流動算力***成本達到5962.7萬元，較2024年的261.4萬元增長超過2100%，遠高于同期營收653.2%的增幅。

硅基流動成本。圖/截自招股書

另一方面，硅基流動仍處于搶占市場階段，為吸引開發者使用平臺，其發放了大量代金券，這也是行業較為普遍的獲客方式。

受此影響，其銷售及營銷開支從2024年的445.2萬元增長至2025年的6863.2萬元，同比增長超過14倍。

此外，新智派新質生產力會客廳聯合創始發起人袁帥表示，硅基流動作為想要沖擊上市的頭部玩家，必然會在研發和市場端投入更多***，這也就進一步放大了虧損規模。

值得一提的是，這并非硅基流動一家面臨的難題。

“整個第三方MaaS行業尚處在市場拓展初期，行業普遍需要提前鎖定算力***持續投入技術研發，整體盈利節奏普遍滯后。”蘇商銀行特約研究員武澤偉告訴中國新聞周刊，前期***投入規模較大，而營收規模尚未匹配成本支出，這一財務特征在同賽道企業中具有一定共性。

既然公有云服務短期內無法止血，硅基流動能不能靠另一條腿回血？

事實上，其面向大型企業等的本地部署服務，收取軟件許可費、專業實施費及維護服務費等，確實能賺得多。2025年，該業務實現收入2606.9萬元，貢獻了總營收的47.1%，且毛利率高達82.5%。

但問題是，它的增長穩定性和規模化復制能力尚且存疑。

據招股書披露，硅基流動本地部署客戶數量從2024年的28家減少至2025年的20家，雖然平均每名客戶收益從22.4萬元增加至130.3萬元，但大單增加的另一面是，其收入依賴少數大客戶的風險也同步走高，是否可持續、可預測，有待拉長周期觀察。

與此同時，該業務主要服務于大型企業、***等，從需求溝通、方案設計到項目落地，往往需要數月甚至一年以上的周期，收入確認也相對緩慢。“今年接觸的客戶，合作落地產生收益可能要等到明年甚至后年。”相關業內人士表示。

更重要的是，這類業務具有較強的項目制特征，難以像公有云MaaS一樣依靠標準化服務快速復制，想要規模化，路還很長。

于是，硅基流動就形成了現在的局面：跑得快、符合資本市場敘事的公有云Token工廠，尚未證明盈利能力；而能貢獻利潤的本地部署業務，又難以支撐起一家AI基礎設施公司的高速增長。

獨立之困

不過，相比短期虧損，更值得討論的是硅基流動所在賽道的未來。

當越來越多模型廠商開始提供官方API，云廠商也不斷強化自己的MaaS平臺，一個夾在模型、算力與應用之間的獨立MaaS，能否長期存在？

從產業鏈位置來看，袁帥指出，獨立MaaS供應商存在的價值，是在AI模型供給與下游應用落地之間搭建了一層高效的適配樞紐，讓開發者能夠以更低成本調用最合適的模型能力。

科方得咨詢機構負責人張新原也表示，隨著模型數量持續增加，這類跨模型、跨算力的調度需求不會消失，反而可能進一步增加。

因此，對很多不想被單一廠商綁定，有跨平臺調度需求、高定制化要求，以及那些擔憂數據安全而不想***用大型云廠商API服務的開發者和企業來說，獨立的身份也有其不可替代性。“第三方定位能夠更好兼顧不同合作主體的實際訴求。”武澤偉總結。

多位分析師判斷，只要未來AI產業仍長期保持多模型并存的格局，對獨立MaaS的需求就會一直存在。

但獨立的另一面，是上下游的雙重擠壓。

硅基流動的業務邏輯。圖/截自招股書

向上看，隨著基礎大模型公司不斷完善官方API、持續下調調用價格，并逐步拓展企業端服務，越來越多開發者可以直接從模型廠商獲得推理能力。

向下看，阿里云、火山引擎等云廠商則依托自有算力***，將模型、云計算、存儲等產品打包銷售，通過整體方案攤薄成本，持續壓低Token價格。

對于像硅基流動這樣的獨立平臺而言，兩端都在不斷侵蝕其原本的生存空間。

更現實的問題在于，獨立第三方平臺的規模仍然有限。根據弗若斯特沙利文數據，按2025年Token吞吐量計算，即便是排名第一的獨立MaaS供應商硅基流動，市場份額也僅約1.5%。

這也就意味著，無論面對上游模型廠商、算力供應商，還是下游客戶，其***購和定價能力都相對有限，很難像大型云廠商一樣通過規模優勢獲取更低成本，也難以擁有足夠的價格主動權。

也正因如此，獨立，也就意味著需要更深的技術護城河。

畢竟，隨著國產AI芯片生態不斷成熟，推理成本繼續下降，標準化Token服務未來很可能逐漸成為一種基礎能力，而非稀缺能力。

“獨立第三方MaaS如果只做簡單的Token中轉，確實很容易被替代。”袁帥認為，“最難被替代的其實是對不同場景需求的理解能力、多模型組合調度的優化能力，以及為垂直行業定制的全棧服務能力，這些需要長期服務客戶積累的經驗，是模型廠商和云廠商很難快速復制的。”

換言之，獨立Token工廠真正出售的，應該是讓Token能更高效、更便宜、更穩定、更專業地流動的能力。

其實，任何新興產業的早期階段，都會經歷一個“燒錢換市場”的過程，比如曾經的京東和美團。今天的硅基流動，只不過是在重復同樣的故事。

區別在于，京東和美團所處的賽道足夠寬，容得下它們慢慢長大。而硅基流動所在的獨立MaaS賽道，空間到底有多大、天花板有多高，至今還沒有人能給出確定的答案。

參考資料：

《“賽博菩薩”袁進輝，只想做好“Token工廠”》，2024年11月26日，甲子光年

記者：石晗旭

（shx0427@sina***）

編輯：余源返回搜狐，查看更多