AI越來越能干,也越來越燒Token。
國家數(shù)據(jù)局數(shù)據(jù)顯示,到今年3月,我國日均Token調(diào)用量已超過140萬億,相比2024年初增長了1000多倍。
Token愈發(fā)無處不在,也讓圍繞模型調(diào)用、推理優(yōu)化和Token調(diào)度的基礎(chǔ)設(shè)施需求快速增長。
按照常理,這應該是AI發(fā)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(xiàn)狀還沒那么樂觀。
弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)顯示,以2025年Token年吞吐量計,其是中國最大的獨立生態(tài)Token供應商。
但據(jù)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(diào)用需求越來越大,賣Token的人反而虧了呢?
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中國最大獨立Token工廠年虧三個億 圖/圖蟲創(chuàng)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(chuàng)辦硅基流動時,創(chuàng)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,將分散的算力資源和模型能力加工成開發(fā)者、企業(yè)可以直接調(diào)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:算力就像是白菜、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(chǎn)預制菜的“中央廚房”。
對于開發(fā)者和小企業(yè)來說,這個模式非常有吸引力。
畢竟對于開發(fā)者而言,直接調(diào)用單一模型API并不困難,但隨著模型數(shù)量迅速增加、芯片生態(tài)日益多元,不同模型之間的接口、性能、成本以及底層硬件環(huán)境各不相同,企業(yè)若想自行完成模型適配、推理優(yōu)化和算力調(diào)度,需要投入大量工程資源。
這也正是AI推理通用基礎(chǔ)設(shè)施的商業(yè)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(shù)據(jù)中心不再是存儲文件的倉庫,而是生產(chǎn)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(zhì)上是在相同硬件資源下提升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(guī)模的模型,大多數(shù)團隊使用開源軟件可達到30—40 Token/秒……而我們可以實現(xiàn)70—80 Token/秒,甚至90 Token/秒的處理速度。”2024年底,袁進輝接受采訪時曾如此介紹其自研推理引擎的優(yōu)勢。
第二是異構(gòu)算力編排系統(tǒng)。
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(tài)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(chǎn)AI芯片加速進入市場,企業(yè)和開發(fā)者面對的算力環(huán)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(huán)境,軟件生態(tài)并不兼容,模型往往需要重新適配,并針對不同硬件重新優(yōu)化推理流程。
具體到硅基流動,其自身也不擁有算力資產(chǎn),而是接入來自云廠商、數(shù)據(jù)中心及各類算力合作伙伴的異構(gòu)算力資源,因此必須解決不同芯片之間的統(tǒng)一調(diào)度和資源編排問題。
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(jù)接近硅基流動的業(yè)內(nèi)人士介紹,早在DeepSeek V2階段,硅基流動便已開始針對MoE架構(gòu)模型進行推理優(yōu)化,同時推進國產(chǎn)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(jù)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(chǎn)AI芯片;截至今年4月底,其平臺注冊用戶數(shù)已突破1000萬,累計為超過13000家企業(yè)客戶提供服務,日均詞元吞吐量近5800億次。
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硅基流動官網(wǎng) 圖/截圖
兩難生意
但增長的Token調(diào)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(zhuǎn)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(yè)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(fā)者和中小企業(yè)提供標準化模型調(diào)用服務。用戶無須配置算力、部署模型,只需要調(diào)用接口,就可以使用包括DeepSeek、千問、智譜GLM等在內(nèi)的大模型能力,按Token調(diào)用量付費。
這也是硅基流動增長最快的業(yè)務。過去兩年中,該業(yè)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(jié)構(gòu)所致。
與傳統(tǒng)SaaS(軟件即服務)不同,Token并非一次開發(fā)、無限復制的工具,而是伴隨著每一次模型調(diào)用實時產(chǎn)生,每一次調(diào)用都要調(diào)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(tǒng)SaaS那樣能夠迅速攤薄。
接近硅基流動的業(yè)內(nèi)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采購成本,且當時大模型應用場景尚未完全爆發(fā),Token需求還未明顯增加,因此也存在前置采購的算力利用率不高的問題。
招股書數(shù)據(jù)也印證了這一點。2025年,硅基流動算力資源成本達到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。
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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(fā)者使用平臺,其發(fā)放了大量代金券,這也是行業(yè)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(zhì)生產(chǎn)力會客廳聯(lián)合創(chuàng)始發(fā)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(fā)和市場端投入更多資源,這也就進一步放大了虧損規(guī)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(yè)尚處在市場拓展初期,行業(yè)普遍需要提前鎖定算力資源持續(xù)投入技術(shù)研發(fā),整體盈利節(jié)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,前期資源投入規(guī)模較大,而營收規(guī)模尚未匹配成本支出,這一財務特征在同賽道企業(yè)中具有一定共性。
既然公有云服務短期內(nèi)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(yè)等的本地部署服務,收取軟件許可費、專業(yè)實施費及維護服務費等,確實能賺得多。2025年,該業(yè)務實現(xiàn)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(wěn)定性和規(guī)模化復制能力尚且存疑。
據(jù)招股書披露,硅基流動本地部署客戶數(shù)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(shù)大客戶的風險也同步走高,是否可持續(xù)、可預測,有待拉長周期觀察。
與此同時,該業(yè)務主要服務于大型企業(yè)、政府等,從需求溝通、方案設(shè)計到項目落地,往往需要數(shù)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(chǎn)生收益可能要等到明年甚至后年。”相關(guān)業(yè)內(nèi)人士表示。
更重要的是,這類業(yè)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(guī)模化,路還很長。
于是,硅基流動就形成了現(xiàn)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(yè)務,又難以支撐起一家AI基礎(chǔ)設(shè)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(chǎn)業(yè)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(fā)者能夠以更低成本調(diào)用最合適的模型能力。
科方得咨詢機構(gòu)負責人張新原也表示,隨著模型數(shù)量持續(xù)增加,這類跨模型、跨算力的調(diào)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(diào)度需求、高定制化要求,以及那些擔憂數(shù)據(jù)安全而不想采用大型云廠商API服務的開發(fā)者和企業(yè)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(jié)。
多位分析師判斷,只要未來AI產(chǎn)業(yè)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。
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硅基流動的業(yè)務邏輯 圖/截自招股書
向上看,隨著基礎(chǔ)大模型公司不斷完善官方API、持續(xù)下調(diào)調(diào)用價格,并逐步拓展企業(yè)端服務,越來越多開發(fā)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資源,將模型、云計算、存儲等產(chǎn)品打包銷售,通過整體方案攤薄成本,持續(xù)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(xiàn)實的問題在于,獨立第三方平臺的規(guī)模仍然有限。根據(jù)弗若斯特沙利文數(shù)據(jù),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,其采購和定價能力都相對有限,很難像大型云廠商一樣通過規(guī)模優(yōu)勢獲取更低成本,也難以擁有足夠的價格主動權(quán)。
也正因如此,獨立,也就意味著需要更深的技術(shù)護城河。
畢竟,隨著國產(chǎn)AI芯片生態(tài)不斷成熟,推理成本繼續(xù)下降,標準化Token服務未來很可能逐漸成為一種基礎(chǔ)能力,而非稀缺能力。
“獨立第三方MaaS如果只做簡單的Token中轉(zhuǎn),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(diào)度的優(yōu)化能力,以及為垂直行業(yè)定制的全棧服務能力,這些需要長期服務客戶積累的經(jīng)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(wěn)定、更專業(yè)地流動的能力。
其實,任何新興產(chǎn)業(yè)的早期階段,都會經(jīng)歷一個“燒錢換市場”的過程,比如曾經(jīng)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(qū)別在于,京東和美團所處的賽道足夠?qū)挘莸孟滤鼈兟L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.com)
編輯:余源
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