国家数据局数据显示，到今年3月，我国日均Token调用量已超过140万亿，相比2024年初增长了1000多倍。

Token愈发无处不在，也让围绕模型调用、推理优化和Token调度的基础设施需求快速增长。

按照常理，这应该是AI发展红利下的又一“卖铲人”好生意。

但从正在冲击“Token工厂第一股”的硅基流动来看，现状还没那么乐观。

弗若斯特沙利文数据显示，以2025年Token年吞吐量计，其是中国最大的独立生态Token供应商。

但据招股书，2025年，硅基流动营收5533万元，净亏损达3.45亿元，也就是说，它每挣1块钱，就亏掉6块多。

这不禁令人疑惑，怎么调用需求越来越大，卖Token的人反而亏了呢？

图/图虫创意

中央厨房

首先得搞清楚，硅基流动到底在做什么生意。

2023年8月创办硅基流动时，创始人袁进辉对公司的定位是Token工厂——它并不直接提供算力，也不试图打造自己的大模型，而是连接模型、芯片和应用，将分散的算力资源和模型能力加工成开发者、企业可以直接调用的服务，由此“让模型像水电一样能被按需使用”。

袁进辉曾打过一个比方：算力就像是白菜、土豆等原材料，可以直接卖给客户，让客户自己加工；也可以把这些原材料加工成宫保鸡丁之类的成品菜，再端给客户——硅基流动做的就是后者，像极了一家生产预制菜的“中央厨房”。

对于开发者和小企业来说，这个模式非常有吸引力。

毕竟对于开发者而言，直接调用单一模型API并不困难，但随着模型数量迅速增加、芯片生态日益多元，不同模型之间的接口、性能、成本以及底层硬件环境各不相同，企业若想自行完成模型适配、推理优化和算力调度，需要投入大量工程资源。

这也正是AI推理通用基础设施的商业机会。今年英伟达GTC大会上，黄仁勋也提出了Token工厂概念，说“未来的数据中心不再是存储文件的仓库，而是生产Token的‘工厂’”，将这一概念带入了大众视野。

当然，要提供这种服务，不能只是当个“二道贩子”，硅基流动主要靠的是两个底层能力。

第一是自研推理引擎SiliconLLM。

推理引擎的作用，本质上是在相同硬件资源下提升GPU利用率和Token吞吐效率，从而降低单位推理成本。

“用英伟达的H100运行405B规模的模型，大多数团队使用开源软件可达到30—40 Token/秒……而我们可以实现70—80 Token/秒，甚至90 Token/秒的处理速度。”2024年底，袁进辉接受采访时曾如此介绍其自研推理引擎的优势。

第二是异构算力编排系统。

长期以来，大模型的训练与推理几乎完全建立在英伟达GPU及其CUDA生态之上。然而，随着高端英伟达芯片供应受限，华为昇腾、沐曦、摩尔线程等国产AI芯片加速进入市场，企业和开发者面对的算力环境开始走向碎片化。

这带来了模型在芯片间的迁移难题。不同芯片拥有不同的指令集、编译器、算子库和运行时环境，软件生态并不兼容，模型往往需要重新适配，并针对不同硬件重新优化推理流程。

具体到硅基流动，其自身也不拥有算力资产，而是接入来自云厂商、数据中心及各类算力合作伙伴的异构算力资源，因此必须解决不同芯片之间的统一调度和资源编排问题。

2025年初DeepSeek R1的爆火，恰好成了硅基流动两个底层能力的一次检验。

据接近硅基流动的业内人士介绍，早在DeepSeekV2阶段，硅基流动便已开始针对MoE架构模型进行推理优化，同时推进国产芯片适配。这些工作，使其在R1推出第二天，就上线了基于昇腾芯片的模型服务。

这也让硅基流动进入了更多人的视野。

根据招股书，其平台目前已支持超170个大模型，并同时支持英伟达、AMD等国际GPU及昇腾、沐曦、摩尔线程、海光等国产AI芯片；截至今年4月底，其平台注册用户数已突破1000万，累计为超过13000家企业客户提供服务，日均词元吞吐量近5800亿次。

硅基流动官网。图/截图

两难生意

但增长的Token调用需求与流量，眼下还没能让硅基流动真正赚到钱。

招股书显示，2025年，硅基流动营收从上一年的734.6万元增长至5533万元，同比增长653.2%，但毛利却从上一年的289.4万元转为毛损1330万元，净亏损从8191.5万元同比扩大321.8%至3.45亿元。

具体拆解来看，其商业化共依赖两种路径，公有云服务和本地部署服务，二者去年分别贡献了营收的52.9%和47.1%。

其中，公有云服务面向开发者和中小企业提供标准化模型调用服务。用户无须配置算力、部署模型，只需要调用接口，就可以使用包括DeepSeek、千问、智谱GLM等在内的大模型能力，按Token调用量付费。

这也是硅基流动增长最快的业务。过去两年中，该业务营收从2024年的106.9万元激增近27倍至2025年的2926.1万元。

但它也是亏损最严重的，平均每获得1元收入，就要亏至少1.19元。

为什么卖得越多，反而亏得越狠？

这一方面由成本结构所致。

与传统SaaS（软件即服务）不同，Token并非一次开发、无限复制的工具，而是伴随着每一次模型调用实时产生，每一次调用都要调动算力与推理时间，这也就意味着更高的算力租赁成本。也正因如此，MaaS（模型即服务）平台的成本，并不会像传统SaaS那样能够迅速摊薄。

接近硅基流动的业内人士对中国新闻周刊分析，硅基流动去年的成本压力主要源于高昂的算力采购成本，且当时大模型应用场景尚未完全爆发，Token需求还未明显增加，因此也存在前置采购的算力利用率不高的问题。

招股书数据也印证了这一点。2025年，硅基流动算力资源成本达到5962.7万元，较2024年的261.4万元增长超过2100%，远高于同期营收653.2%的增幅。

硅基流动成本。图/截自招股书

另一方面，硅基流动仍处于抢占市场阶段，为吸引开发者使用平台，其发放了大量代金券，这也是行业较为普遍的获客方式。

受此影响，其销售及营销开支从2024年的445.2万元增长至2025年的6863.2万元，同比增长超过14倍。

此外，新智派新质生产力会客厅联合创始发起人袁帅表示，硅基流动作为想要冲击上市的头部玩家，必然会在研发和市场端投入更多资源，这也就进一步放大了亏损规模。

值得一提的是，这并非硅基流动一家面临的难题。

“整个第三方MaaS行业尚处在市场拓展初期，行业普遍需要提前锁定算力资源持续投入技术研发，整体盈利节奏普遍滞后。”苏商银行特约研究员武泽伟告诉中国新闻周刊，前期资源投入规模较大，而营收规模尚未匹配成本支出，这一财务特征在同赛道企业中具有一定共性。

既然公有云服务短期内无法止血，硅基流动能不能靠另一条腿回血？

事实上，其面向大型企业等的本地部署服务，收取软件许可费、专业实施费及维护服务费等，确实能赚得多。2025年，该业务实现收入2606.9万元，贡献了总营收的47.1%，且毛利率高达82.5%。

但问题是，它的增长稳定性和规模化复制能力尚且存疑。

据招股书披露，硅基流动本地部署客户数量从2024年的28家减少至2025年的20家，虽然平均每名客户收益从22.4万元增加至130.3万元，但大单增加的另一面是，其收入依赖少数大客户的风险也同步走高，是否可持续、可预测，有待拉长周期观察。

与此同时，该业务主要服务于大型企业、政府等，从需求沟通、方案设计到项目落地，往往需要数月甚至一年以上的周期，收入确认也相对缓慢。“今年接触的客户，合作落地产生收益可能要等到明年甚至后年。”相关业内人士表示。

更重要的是，这类业务具有较强的项目制特征，难以像公有云MaaS一样依靠标准化服务快速复制，想要规模化，路还很长。

于是，硅基流动就形成了现在的局面：跑得快、符合资本市场叙事的公有云Token工厂，尚未证明盈利能力；而能贡献利润的本地部署业务，又难以支撑起一家AI基础设施公司的高速增长。

独立之困

不过，相比短期亏损，更值得讨论的是硅基流动所在赛道的未来。

当越来越多模型厂商开始提供官方API，云厂商也不断强化自己的MaaS平台，一个夹在模型、算力与应用之间的独立MaaS，能否长期存在？

从产业链位置来看，袁帅指出，独立MaaS供应商存在的价值，是在AI模型供给与下游应用落地之间搭建了一层高效的适配枢纽，让开发者能够以更低成本调用最合适的模型能力。

科方得咨询机构负责人张新原也表示，随着模型数量持续增加，这类跨模型、跨算力的调度需求不会消失，反而可能进一步增加。

因此，对很多不想被单一厂商绑定，有跨平台调度需求、高定制化要求，以及那些担忧数据安全而不想采用大型云厂商API服务的开发者和企业来说，独立的身份也有其不可替代性。“第三方定位能够更好兼顾不同合作主体的实际诉求。”武泽伟总结。

多位分析师判断，只要未来AI产业仍长期保持多模型并存的格局，对独立MaaS的需求就会一直存在。

但独立的另一面，是上下游的双重挤压。

硅基流动的业务逻辑。图/截自招股书

向上看，随着基础大模型公司不断完善官方API、持续下调调用价格，并逐步拓展企业端服务，越来越多开发者可以直接从模型厂商获得推理能力。

向下看，阿里云、火山引擎等云厂商则依托自有算力资源，将模型、云计算、存储等产品打包销售，通过整体方案摊薄成本，持续压低Token价格。

对于像硅基流动这样的独立平台而言，两端都在不断侵蚀其原本的生存空间。

更现实的问题在于，独立第三方平台的规模仍然有限。根据弗若斯特沙利文数据，按2025年Token吞吐量计算，即便是排名第一的独立MaaS供应商硅基流动，市场份额也仅约1.5%。

这也就意味着，无论面对上游模型厂商、算力供应商，还是下游客户，其采购和定价能力都相对有限，很难像大型云厂商一样通过规模优势获取更低成本，也难以拥有足够的价格主动权。

也正因如此，独立，也就意味着需要更深的技术护城河。

毕竟，随着国产AI芯片生态不断成熟，推理成本继续下降，标准化Token服务未来很可能逐渐成为一种基础能力，而非稀缺能力。

“独立第三方MaaS如果只做简单的Token中转，确实很容易被替代。”袁帅认为，“最难被替代的其实是对不同场景需求的理解能力、多模型组合调度的优化能力，以及为垂直行业定制的全栈服务能力，这些需要长期服务客户积累的经验，是模型厂商和云厂商很难快速复制的。”

换言之，独立Token工厂真正出售的，应该是让Token能更高效、更便宜、更稳定、更专业地流动的能力。

其实，任何新兴产业的早期阶段，都会经历一个“烧钱换市场”的过程，比如曾经的京东和美团。今天的硅基流动，只不过是在重复同样的故事。

区别在于，京东和美团所处的赛道足够宽，容得下它们慢慢长大。而硅基流动所在的独立MaaS赛道，空间到底有多大、天花板有多高，至今还没有人能给出确定的答案。