英伟达投的三家美国AI创企，全部在中国拿到了对标

2026年，一条新的投资主线正在AI Infra领域全面兑现。当全球AI竞赛从"谁拥有最大的智算中心"升级为"谁能产生最多Token"，一批被称为"Token工厂"的AI Infra创企正在成为市场上最吸睛的赛道之一。

海外市场，被黄仁勋称作"AI工厂"的台积电Firework AI在7月拿到15.05亿美元融资，估值升至175亿美元；Baseten今年连拿两轮，估值已大幅上升至130亿美元；Together AI在7月完成8亿美元融资，估值达到83亿美元。三家定位一致的美国AI Infra创企，全部获得了英伟达的投资。

国内国产Token工厂赛道同样融资火热。10月12日，上海AI Infra企业无问星球确认完成23亿元C轮融资，累计融资额达到43亿元，单轮融资额与累计融资额均创下国内AI Infra行业新高，无问星球正在筹备IPO。

同一天，清华系北京AI Infra创企清城极致完成A轮融资，由中国电信和汉晖资本联合领投。更早之前，9月20日，已递交港交所上市申请的北京AI Infra创企硅基流动宣布完成B+二期和C轮融资，2026年度累计融资金额近29亿元。

9月7日，合肥算电协同型AI基础设施服务商中科类脑官宣完成数亿元B+战略融资，此前其已于4月完成1亿元及B轮融资。

从8月中旬的模型智能完成第二轮融资，到7月曲靖科技新融资半年累计超10亿，再到派欧云5月完成B+轮优先股融资约2.53亿元、6月公布港股IPO招股书，以及不问星穹5月获超7亿元融资，国产Token工厂赛道已获得资本持续加码。

这并非个别现象。从芯片厂商到能源公司，从IDC运营商到云厂商，从AI应用公司到地方国资，越来越多的资本主体正在集体进入这一赛道。

以阿里巴巴、华为、中国电信、中国移动为代表的互联网与电信大厂，纷纷将Token工厂置于战略位置——阿里成立ATH事业群后进一步拆分成立Token Factory事业部，腾讯云将MOE平台升级为Token Hub，试图构建覆盖Token生产、输送、调用的全栈能力。

英伟达更联合华尔街，计划撬动超过5000亿美元的AI工厂资本，仅IBM同日就与Token工厂和Together AI签署了价值2.4亿美元的推理集群协议。

一场围绕"Token效率"的行业竞速，正在开始上演。而真正值得追问的问题是：为什么是现在？

答案藏在一个被反复忽视的逻辑里——AI基础设施的下一个价值坐标，已经从"建多少机房"转向"能生产多少Token"。这是一个根本性的转变。

智算中心是AI的"基础设施"，放好芯片、装好机柜，算力就有了；而Token工厂是AI的"生产车间"，电力、芯片、模型和数据在车间里被转化为可计量、可调度、可定价的"Token能力"。

前者是固定资产投资，后者是持续运营的生意；前者拼规模，后者拼效率；前者看CAPEX，后者看TCO。换句话说：智算中心建好了，只是厂房建完了；而Token工厂，才是真正开始生产AI产品的车间。

判断一家企业是否进入这一赛道的标准也很清晰——不是看它是否拥有GPU，而是看它是否已经将模型部署完毕，开始按Token调用量、按服务等级、按实际业务价值持续交付AI能力。

只有完成这一步，一家企业才算真正从"智算服务商"蜕变为"Token工厂"。这也解释了为什么市场会同时出现硅基流动、无问星球、中科类脑、派欧云、不问星穹等不同定位的企业——它们共同指向同一个产业趋势：模型的大量部署和运行，已经从"算力需求"变成了"Token需求"。

为什么资本突然集体押注Token工厂？本质上是三个正在加速叠加的结构性原因：

1. Agent时代彻底点燃了Token消费。从ChatGPT到Claude，从字节豆包到阿里千问，Agent已经从概念验证阶段跨入商业化阶段。

但Agent的本质是"AI助手帮人做事"，而"做事"意味着大量、持续、多样化的调用——查询信息、执行任务、调用工具、生成代码、处理数据……

每一次调用都在消耗Token。一家公司可能每天产生数百万到数千万Token的消耗，一个行业巨头的Token消耗量更是惊人。

这不再是"偶尔调用一次AI"，而是"每天都在不断调用AI"，Token从付费项目变成了运营成本的核心组成部分。

2. Token经济的价值正在被重新定价。过去，模型权重和API服务决定了AI产业的话语权；但2026年之后，越来越多的迹象表明，Token本身正在成为新的价值资产。

中国信通院发布的《面向词元服务的智算基础设施发展研究报告》提出，Token已取代FLOPS和GPU卡数，成为衡量AI产业价值的新标尺。

这一转变的意义在于：竞争的核心从"谁的芯片更快"转向了"谁的Token更便宜、更稳定、更高效"。当竞争从硬件堆叠转向效率优化，只有真正同时掌握芯片、模型、工程化和MaaS运营的企业，才能留在牌桌上。

3. 英伟达生态的系统触发。Firework AI的崛起不是孤立事件，它背后是英伟达"AI工厂"战略的商业化闭环。英伟达通过Token工厂将软件、硬件、模型、算力和生态系统整合为一体，让客户能够以按次付费的方式扩展AI能力。

这一战略的成功，正在触发整个产业链的连锁反应——中国厂商也在效仿这一模式，试图将"卖算力"升级为"卖Token能力"。

但值得注意的是，Token工厂赛道的门槛，远比表面看起来要高。模型权重是开源的，推理框架也有大量开源组件可供使用，那Token工厂的壁垒究竟在哪里？答案藏在三个关键维度上：

1. "异构算力调度"。一个Token工厂往往需要部署多种类型的AI模型，大小不一、架构不同、调用模式各异。如何让不同模型在同一套基础设施上高效运行，而不是互相争抢资源，是第一道门槛。

无问星球采用的是"异构融合架构"，在混装不同芯片时将利用率做到了97.6%，这不是偶然，而是长期工程优化的结果。

2. "极致工程效率"。模型可以在任何平台上运行，但要让成本真正可承受，需要对推理性能进行极致优化。这包括模型压缩、推理引擎优化、批处理调度、缓存策略、负载均衡等一整套技术。

硅基流动的招股书显示，其2025年收入从5533万元增长至6533万元，净亏损从1.25亿元扩大至3.45亿元，主要原因是Token吞吐量增长而算力采购成本尚未完全跟上收入增长速度。这说明其正处于从"部署"到"大规模运营"的爬坡期。

3. "持续MaaS运营能力"。Token工厂不是一次性工程，而是一种持续交付的生意。它需要监控每一个Token的消耗、优化模型分配、弹性调整算力资源、保障服务可靠性，还要支持多种付费模式——按Token计费、按用户计费、按企业计费。

这已经不是在建一个数据中心，而是在运营一个"AI发电厂"，需要电力调度、设备运维、系统优化、客户运营等一整套能力。

从更宏观的视角看，这一赛道的意义甚至不只是融资和估值，而是一次产业重构的信号。当AI从"建设阶段"跨入"运营阶段"，整个产业的价值重心也在发生变化——过去的赢家是掌握芯片和智算中心的公司，未来的赢家可能是掌握"模型+Token+MaaS"的公司。

这不仅是中国AI产业的一次转型，也是全球AI基础设施竞争的新赛道。值得一提的是，这一转变也意味着商业模式的彻底改变。

智算中心的利润来自于机柜数量和电力消耗，而Token工厂的利润来自于Token调用量和模型效率。前者是固定资产投资，后者是持续运营收入；前者一次卖出，后者反复复用。

这对于中国AI Infra企业而言，从"卖算力"到"卖Token"，不只是业务模式的升级，更是盈利逻辑的根本变化。最后，回到一个更现实的问题：什么时候才能真正赚钱？

从已披露的数据看，大多数企业目前仍处于投入期。硅基流动2025年的毛利率仍为负值，无问星球的C轮融资主要用于基础设施建设和团队扩张。

但这并不意味着赛道没有价值。历史上，云计算也是先投入后爆发——Amazon AWS在2006年推出真正的电子商务计算云服务后，很长一段时间内仍然处于亏损状态，但几年后开始爆发式增长。

Token工厂赛道正在经历类似的阶段：先建立底座，再验证模型，然后进入规模化盈利期。一个值得关注的信号是，部分企业已经开始实现盈亏平衡。

魔形科技披露ARR过亿且接近盈利，部分模型已实现盈亏平衡，营收增速快于算力投入增速。这说明并非所有企业都要走过漫长的爬坡期，头部企业和定位清晰的企业有望率先进入收获期。

2026年的中国AI产业，一个新的价值坐标正在成型。当硅基流动、无问星球、中科类脑、派欧云、不问星穹等企业不断拿到融资并扩张团队，它们所代表的不仅是一个赛道，更是一种产业趋势：AI基础设施的下一个版本，可能不是更大的机房，而是更聪明的Token工厂。

从模型到Token，从算力到MaaS，从智算中心到Token工厂，这一条路，值得持续跟踪。