当一家公司的核心产品是“Token”，而它的毛利率是-24%时，市场究竟在为什么买单？这不是一道财务题，而是一道关于AI基础设施定价权的题。2026年9月20日，硅基流动宣布完成B+轮二期和C轮融资，2026年度累计股权融资额近29亿元。投资方名单从中国互联网投资基金、国新基金一路延伸到中国移动链长基金、京能基金、上海仪电智算基金，还有天创资本携山东铁投产投、山东铁路基金的战略参与，老股东耀途资本、盛奕资本和国泰创投集团追加投资。二十余家机构在同一轮窗口内进入，构成了一幅罕见的资本拼图：国家级基金、央地国资、产业资本与市场化机构同时出现。

这笔融资发生的背景，是推理需求正在取代训练需求成为AI算力消耗的主体。模型训练是少数玩家的军备竞赛，推理却是每一个把AI接入生产环境的公司都要持续支付的账单。硅基流动把自己放在模型与芯片之间，不训练模型，不做应用，只做系统软件层。这个定位听起来克制，但它要回答的问题极其尖锐：当Token单价持续下行，独立Token供应商的盈利模型能否在规模扩张中从-24%的毛利率里爬出来。

字段 内容
公司 硅基流动（SiliconFlow）
轮次 B+轮二期及C轮
金额 2026年度累计股权融资额近29亿元（两轮各自金额未披露）
投资方 中国互联网投资基金、国新基金、中国移动链长基金、中国东方资产国际、京能基金、上海仪电智算基金、建投华科、北创投、翠微基金、成都科创投、江西金控、成都高新倍特基金、中泰资本、华安嘉业、华胜天成、紫光资本、智路资本、拓尔思、鹏鹞环保、兆讯科技、睿智基金、执君资本、瞰道悟新基金；天创资本携山东铁投产投、山东铁路基金战略参与；老股东耀途资本、盛奕资本、国泰创投集团追加投资
总部 北京
创始人 袁进辉（创始人兼CEO，前OneFlow创始人）
官网 https://www.siliconflow.cn

“Token工厂”的实质是把异构算力的适配成本内部化

硅基流动对外讲述的核心叙事是“Token工厂”：以标准化、大规模Token生产和供应为核心，通过自研推理引擎与算力编排系统聚合异构算力资源，以统一API接口向客户交付主流AI模型的推理服务。据公司披露，其平台截至2026年4月30日注册用户超1000万，截至2026年6月21日已服务企业客户超13000家，累计支持超170款主流AI模型，并适配NVIDIA、华为昇腾、沐曦、摩尔线程等厂商的10余款芯片。日均词元吞吐量约5785亿次，单日峰值约1.07万亿次。

这些数字的独立第三方验证情况并不均衡。注册用户数、企业客户数和模型适配数量来自公司口径，目前没有公开的审计或第三方核查信息。Frost & Sullivan关于“按2025年Token年吞吐量计，中国最大的独立生态Token供应商、国内所有Token供应商前五”的排名，是来源材料中唯一带有第三方机构名称的市场地位表述，但该排名的具体统计口径、样本范围和可比公司清单均未披露。这意味着“最大独立生态Token供应商”的标签需要在“独立生态”这个限定词下理解：它排除了绑定单一云厂商或模型厂商的Token供应体系，而后者恰恰可能是Token吞吐量的主要贡献者。

从产业链位置看，硅基流动做的是一件把适配成本内部化的事。芯片架构越多样，模型迭代越快，推理引擎优化、模型与芯片适配、异构算力调度、服务治理这些系统软件层的问题就越复杂。公司称其产品矩阵由无服务器Token服务、专属实例和本地部署解决方案组成，分别对应弹性按量调用、专属算力保障和客户自有环境部署。这个产品结构的实质是：把同一套推理优化能力拆成三种交付形态，覆盖从按量付费到私有化部署的客户光谱。无服务器Token服务承担规模化获客和弹性需求，专属实例锁定对算力保障有要求的客户，本地部署则切入对数据主权和合规有强诉求的行业。三种形态共享底层推理引擎和算力编排系统，理论上可以摊薄研发成本，但前提是三种形态的客户获取成本和运维复杂度不会反向侵蚀毛利。

营收增长653%与毛利率-24%之间的真实距离

招股书披露的数据把硅基流动的商业化现状摆在了桌面上：2024年营收735万元，2025年营收5533万元，同比增长653%；同期年内亏损从8192万元扩大到3.45亿元；2025年毛利率为-24%。营收增长与亏损扩大同步发生，说明公司正处于以补贴和算力成本换规模的阶段。毛利率为负意味着每产生一元收入，直接成本超过一元，这还没有计入研发、销售和管理费用。

从已披露的营收和亏损数据看，2025年亏损额是营收的约6.2倍，这意味着即便毛利率转正，公司仍需要在费用端实现显著改善才能接近盈亏平衡。但材料中未披露收入结构、客户集中度、算力采购成本的具体构成，也未披露无服务器Token服务、专属实例和本地部署各自的收入占比和毛利率水平。因此无法判断-24%的毛利率主要是由哪一类产品拖累，也无法判断哪一类产品最有可能率先实现正向毛利。公司称“随着客户结构优化、Token调用规模扩大，以及推理效率和算力资源利用率提升，公司收入结构与毛利表现持续改善”，但这一表述来自公司口径，未披露具体的改善幅度和时间节点。

值得注意的另一个事实是，硅基流动已于2026年7月初向港交所主板提交上市申请，拟按18C章特专科技公司规则上市，华泰国际、海通国际为联席保荐人。18C章允许未盈利的特专科技公司上市，但要求披露更详细的商业化路径和风险因素。融资与递表在同一年度内密集发生，从资本运作节奏看，公司正在为上市窗口做资金和股东结构的双重准备。近29亿元的年度融资额，既是对亏损扩张的弹药补充，也是在公开市场定价之前的一次私募定价。

投资方结构显示这是一场产业链协同而非单纯财务下注

本轮投资方名单的价值，不在于机构数量多，而在于它们各自携带的资源与硅基流动的业务之间存在可验证的协同接口。中国移动链长基金在投资声明中明确提到，硅基流动的推理优化能力“可与中国移动的算力基础设施形成协同，推动算力资源更高效地转化为Token服务能力”。上海仪电智算CVC基金则披露，上海仪电自2025年起与硅基流动合作共建推理公有云，“充分验证了公司的技术和产品服务能力”，未来将围绕智算云联合运营、异构算力混部技术落地和垂直行业拓展继续合作。京能基金提到双方在绿色算力网络建设、AI能源调度优化、智算基础设施投资等方向的合作预期。

这些表述来自投资方声明，属于投资方的判断和意向，而非已经落地的合同或收入承诺。但它们至少说明，本轮融资的相当一部分投资方不是纯粹的财务投资者，而是带着算力供给、能源基础设施或区域产业资源进入的。这种结构的另一面是，产业资本的投资逻辑往往包含战略协同诉求，其退出预期和财务回报要求可能与市场化机构不同。对硅基流动而言，这意味着股东结构在提供资源的同时，也可能在未来的定价、客户导入和区域扩张决策中形成更复杂的博弈。

中国互联网投资基金和国新基金的出现，则把硅基流动放进了“AI基础设施自主可控”的政策叙事中。中网投在声明中称“算力基础设施是人工智能产业自主发展的根基”，国新基金称“高效推理基础设施是构筑我国AI产业自主底座的关键一环”。这些表述是投资方的价值判断，不代表监管背书，但它们解释了为什么一家毛利率为负的公司能够获得国家级基金的参与：在推理基础设施被视为产业底座的语境下，独立Token供应商的“独立”本身被赋予了超出财务回报的意义。

“不绑定”是差异化定位，也是没有护城河的另一面

硅基流动反复强调的核心定位是“不绑定单一云厂商、芯片厂商或模型厂商”。这个定位在当前的产业博弈中确实具有稀缺性：大模型厂商自建推理服务、云厂商绑定自有算力、芯片厂商推动自有生态，每一方都在试图把Token供应纳入自己的闭环。独立平台的存在，为那些不想被单一生态锁定的客户提供了一个替代选项。

但“不绑定”的另一面是，硅基流动不拥有芯片、不拥有模型、不拥有底层算力资源。它的价值完全建立在系统软件层的效率优势上：如果它的推理引擎和算力编排系统能够显著降低单位Token成本、提升吞吐效率，那么独立定位就是竞争力；如果效率优势不足以抵消云厂商和芯片厂商的生态协同优势，那么独立就可能变成孤立。来源材料中没有披露硅基流动与主要竞品在单位Token成本、推理延迟、吞吐效率等关键指标上的对比数据，也没有披露其自研推理引擎的具体技术架构和性能基准。因此，无法从公开信息判断其效率优势的量级。

竞争格局的另一个维度是客户重叠。硅基流动的客户及合作伙伴覆盖AI、互联网、能源、金融、电信等行业，以及芯片厂商、大模型企业和开发工具厂商。但具体客户名称未披露。在AI基础设施市场，云厂商、芯片厂商和大模型厂商既是潜在合作伙伴，也是潜在竞争者。硅基流动与芯片厂商合作适配，与大模型企业合作接入模型，但这些合作关系的排他性、持续性和商业条款均未披露。一个关键问题是：当大模型厂商或云厂商决定把推理服务作为核心收入来源时，它们是否还会继续向独立Token供应商开放模型授权和算力资源。

资金用途指向技术纵深，但全球拓展的路径尚未清晰

据公司披露，本轮融资资金将重点用于加大推理引擎、异构算力调度、模型与芯片适配等核心技术研发投入，强化Token供应平台能力建设，并加快全球市场拓展。前三个方向是硅基流动现有业务的纵深强化，逻辑上与其“系统软件层”定位一致。真正需要观察的是“全球市场拓展”这一项。

来源材料中提到“海外业务收入持续提升”，但未披露海外收入的具体规模、占比和目标市场。对于一家以国产芯片适配和国内算力生态为重要叙事支撑的公司而言，海外拓展面临的是完全不同的竞争环境：在海外市场，NVIDIA生态占据主导，云厂商的推理服务成熟度更高，客户对独立Token供应商的接受度需要重新验证。硅基流动在国内积累的昇腾、沐曦、摩尔线程等国产芯片适配能力，在海外市场的可迁移性有限。而其在NVIDIA芯片上的推理优化能力，需要与海外已有的推理服务商直接竞争。全球拓展是资金用途中信息最不充分的一项，也是验证难度最高的一项。

亏损扩张的窗口期与18C上市的时间约束

把财务数据、融资节奏和上市进程放在一起看，硅基流动正处在一个典型的窗口期：推理需求爆发带来了规模化获客的机会，但规模扩张的代价是持续亏损；近29亿元的融资提供了继续扩张的弹药，但18C上市意味着公司需要在公开市场面前给出一个可信的盈利路径。从已披露的2024—2025年数据看，营收从735万元增长到5533万元，亏损从8192万元扩大到3.45亿元，亏损增速显著快于营收增速。如果这一趋势延续，公司对资本的依赖会进一步加深。

公司称2026年Coding、Agent及企业级生产负载等高价值场景加速释放，带动企业客户需求持续增长，无服务器Token服务、专属实例和本地部署解决方案均加速增长。这一判断与行业整体趋势一致，但“高价值场景”能否转化为“高毛利收入”是关键。企业级生产负载对服务稳定性、安全性和定制化能力的要求更高，相应的交付成本也可能更高。如果高价值场景带来的收入增长仍然以负毛利为代价，那么规模越大，亏损越深。从已披露的-24%毛利率看，公司尚未证明其收入增长的质量能够支撑盈利模型的成立。

另一个未披露的关键变量是估值。近29亿元的年度累计融资额，对应多少股权稀释、投后估值多少，来源材料均未披露。在18C上市进程中，私募估值的锚定效应会直接影响公开市场的定价预期。如果私募估值过高而盈利模型尚未验证，上市后的价格发现过程可能面临压力；如果私募估值相对克制，则可能为公开市场留出空间。在估值信息缺失的情况下，外部观察者无法判断本轮投资方的进入成本，也无法评估其退出预期与公司经营节奏之间的匹配度。

独立Token供应商的验证路径：从吞吐量到单位经济模型

硅基流动已经证明的事情是：它能够聚合异构算力资源，以统一API交付大规模Token服务，并在吞吐量维度上做到国内独立生态供应商的第一梯队。截至2026年4月30日的日均词元吞吐量约5785亿次、单日峰值约1.07万亿次，这些数字来自公司披露，但即便打折扣，其服务规模在独立平台中也是可观的。

它尚未证明的事情是：这种规模能够在单位经济模型上成立。从已披露的2025年毛利率-24%看，公司每交付一个Token的直接成本高于其收入。要扭转这一局面，需要同时发生几件事：推理引擎优化带来单位算力成本的下降、算力采购成本的议价能力提升、高毛利产品占比提高、以及客户结构从价格敏感型向稳定性敏感型迁移。这些方向公司均有提及，但均未披露可量化的进展。在18C上市框架下，这些指标将成为公开市场检验的核心。

从已披露的营收增长、亏损扩大和毛利率为负这三个事实看，硅基流动的当前阶段更接近“以资本换规模、以规模验证效率”的中间态。它的独立定位在产业博弈中具有战略价值，但战略价值转化为财务价值的前提，是系统软件层的效率优势足够大，大到能够覆盖独立平台在算力采购和客户获取上的结构性成本劣势。这个前提是否成立，目前没有足够的公开数据来回答。近29亿元的融资和18C递表，给了硅基流动继续回答这个问题的时间，但时间窗口的长度，取决于推理需求爆发期的持续性和资本市场的耐心。

验证边界与可复核指标

本文涉及的“首个、唯一、最大、领先”、订单、出货、性能等表述，如无另行说明，均是公司、创始人或投资方在现有公开材料中的披露口径；RecodeX未在本次采集材料中找到独立审计或第三方测试结论，因而不将其视为已经独立确认的事实。文中的产业协同、竞争位置和商业路径属于基于已披露产品与融资用途的编辑分析，不代表相关结果已经实现。

  • 技术侧应核验第三方测试条件、样本规模、良率、稳定性及与可比方案一致口径的结果；
  • 商业侧应核验去重后的付费客户、可执行合同、收入确认、复购率以及订单转化；
  • 资本与产业协同应以工商股权、关联交易、联合开发、采购或量产文件为准。

RecodeX 极客视：硅基流动的融资故事，本质上是关于“中间层能否独立生存”的命题。在模型与芯片之间做系统软件，既可能成为所有生态都需要的效率底座，也可能被上下游的垂直整合挤压成夹缝。近29亿元买来的不只是研发弹药，更是一个在公开市场面前证明-24%毛利率可以逆转的窗口。当Token吞吐量以万亿次计，真正的考验不是能不能交付，而是每交付一个Token，是离盈利更近一步，还是离资本依赖更近一步。