與直接出租GPU或服務器不同，Token工廠更強調將底層算力轉化爲可直接調用的模型推理能力，再通過Token消耗量等方式向客戶收費。打個比方，算力是產能，Token是產品。

對企業來說，這省去了不少麻煩。過去，假設一家企業想自建AI客服系統，需要購買或租賃服務器、部署模型，並安排技術人員維護。如今，它可以直接購買模型推理服務，按實際調用量付費，不必自己操心背後的服務器和模型如何運轉。這裏的使用量，通常就用Token來衡量。

這種模式降低了使用AI的門檻，中小企業尤其受益，不必一次性投入大量資金建設算力設施。

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當然，兩種模式並非完全對立。一家Token工廠也可以同時提供算力租賃、模型部署和API調用服務。變化在於，部分企業開始嘗試把經營重點從出售算力資源，轉向出售算力產生的實際使用價值。

推動這一變化的，是算力需求結構的轉變。

過去，AI算力很大一部分用於訓練大模型，隨着越來越多的人和企業用上AI，推理需求快速增長。Agent的興起進一步放大了這一趨勢：AI從回答問題變成執行任務，一次用戶請求背後，可能是多輪模型調用。

這門生意的想象空間也不小。據中金公司測算，在自建算力、Token能夠按假設價格銷售等理想條件下，Token工廠的理論毛利率可達60%。

但理論和現實之間隔着一道坎。Token價格競爭激烈，服務商要守住利潤，就必須持續提升計算效率。

因此，Token工廠的核心競爭力，並不只是擁有多少張GPU，更是能否在保證模型效果、響應速度和服務穩定性的前提下，用同樣的算力生產更多Token。算力調度、推理加速、模型適配，由此成爲競爭的關鍵。

在這場效率競賽中，不同背景的玩家，起點並不相同。

02.誰在掘金Token工廠？

同樣是賣Token，目前國內的玩家大致可以分爲三類：擁有模型和雲計算平臺的互聯網大廠，專注於推理服務和算力優化的AI基礎設施創業公司，以及從服務器、智算中心等傳統算力業務向Token服務延伸過來的企業。

第一類是阿裏雲、火山引擎、百度智能雲等雲廠商，它們是目前Token市場的主導者。這類企業既擁有雲計算基礎設施，又有自研大模型和龐大的客戶羣體。

例如，阿裏雲通過百煉平臺提供通義千問等模型的調用服務，火山引擎依託豆包大模型及相關平臺向客戶提供服務。企業客戶從模型選擇、接入到後續使用，都可以在同一個平臺完成。

對大廠來說，Token收入本身未必是重點。它們可以把Token服務與雲計算、存儲、數據庫等產品打包銷售，就算Token業務利潤有限，只要客戶因此留在自家雲上，後續還能靠雲服務獲得持續收入。

這類玩家的規模優勢也很明顯。弗若斯特沙利文數據顯示，按2025年詞元年吞吐量計，硅基流動是中國第四大詞元供應平臺，市場份額1.5%。前三爲火山引擎、阿裏雲、百度智能雲，合計份額高達87%。國內Token供應市場呈現明顯的“大廠主導”格局。

第二類是無問芯穹、硅基流動等AI基礎設施創業公司。這類創業公司更直接地將Token供應和推理服務作爲核心業務方向。

它們通常不自研通用大模型，而是圍繞模型部署、推理加速、算力調度等環節提供服務。簡單來說，它們要解決的是，如何讓不同的大模型在不同的芯片上運行得更快、更便宜，並把這些能力提供給下遊客戶。

例如，硅基流動通過模型雲平臺向開發者和企業提供多種模型的調用服務；無問芯穹則強調異構算力調度、模型推理和AI基礎設施服務能力。

它們主要通過提供模型推理服務，在服務收入與算力等成本之間賺取利潤：向上遊採購或租用算力，經過推理優化後，按Token用量向客戶收費。此外，它們也會爲大企業和機構做私有化部署項目。

一位長期關注AI行業的一級市場投資人告訴「定焦One」，獨立推理服務商的機會主要來自兩個方面，一是模型和芯片生態的多樣化。企業客戶不一定只使用一家公司的模型，也不一定希望被單一雲平臺綁定；二是推理效率。如果同樣的硬件、同樣的模型，獨立服務商能夠降低單位Token成本，就可能建立一定的競爭優勢。

但這類企業也存在短板，他指出，“大廠也在持續優化推理效率，開源推理框架也在進步。如果一家創業公司的優勢差距不大，很快會被追平。”

在他看來，大廠已經掌握模型、算力和客戶，獨立推理服務商有機會，但空間不夠寬。

第三類則是從傳統算力基礎設施向Token服務延伸的企業，包括部分智算中心運營商、算力服務商和產業鏈企業。

九章雲極就是其中一個代表。公司過去主要從事智算基礎設施解決方案和智算雲服務業務，幫助客戶建設智算中心，並提供算力服務。2026年上半年，公司開始提供按Token使用量計費的Alaya Token服務，將計算集羣與第三方大語言模型封裝爲標準化API接口，客戶通過調用接口獲取推理輸出，並按實際消耗的Token數量付費。

對這類企業來說，Token更像是算力的一種新賣法。服務器建成後，無論有沒有客戶調用，折舊、租賃和運維成本都在持續發生。把算力包裝成Token服務，可以承接更多零散的推理需求，提高設備利用率。

它們的優勢在於已有智算基礎設施建設、算力資源組織和項目交付經驗。短板在於，從建設智算中心到運營Token服務，並不是簡單地改變計費單位，還需要具備模型部署、推理優化和客戶服務能力，並找到能夠持續消耗Token的客戶。

上述投資人認爲，如果只看短期商業化能力，大型雲廠商的優勢更明顯。但長期來看，獨立推理服務商未必沒有機會。未來市場可能出現分層，標準化、規模化的模型調用服務，價格競爭會比較激烈；而在特定模型、復雜部署、低延遲或企業級服務場景中，仍可能存在差異化空間。

從市場份額來看，Token服務商所依託的智算服務市場，已經聚集了不少實力雄厚的競爭者。

九章雲極招股書援引灼識諮詢數據顯示，2025年，中國前五大智算服務商合計佔據66.1%的市場份額，前十大服務商的份額進一步達到80.1%。其中，排名前三的企業分別佔據22.1%、15.2%和10.5%的市場份額。

根據企業成立時間、總部所在地和股東背景等信息推斷，排名靠前的玩家包括阿裏雲、華爲雲，以及電信運營商旗下的雲服務商天翼雲。

雖然這一統計針對的是更廣義的智算服務市場，並非專門的Token市場，但它至少反映出，這並不是一塊容易被新玩家瓜分的市場。

從現階段看，大廠希望把Token服務變成雲業務的新增入口；獨立服務商希望通過模型適配和推理優化獲得客戶；傳統算力企業把Token當渠道，希望從基礎設施向更高附加值的服務延伸。

三類玩家的資源優勢和商業模式不同，所面臨的商業化前景也不同。

03.Token工廠，離賺錢還有多遠？

Token賣得越多，企業就一定越賺錢嗎？

至少從已經披露的財務數據來看，答案還不確定。

先看把Token當主營產品的硅基流動。招股書顯示，2025年，公司收入5533萬元，同比增長653.2%，但毛利率從2024年的39.4%降至-24%。全年淨虧損約3.45億元，經調整淨虧損約1.87億元。

拖累盈利的主要是公有雲業務。2025年，這項業務收入2926.1萬元，佔總收入的52.9%，毛利率爲-119%。其中，按Token計費的無服務器詞元服務收入約1430萬元，專屬實例收入約1500萬元。相比之下，面向大企業和機構的本地部署業務，毛利率達到82.5%。也就是說，硅基流動最接近“Token工廠”模式的公有雲業務，恰恰是毛利最低的部分；而更傳統的項目制業務毛利率則明顯更高。

與此同時，隨着公有雲業務擴張，公司算力資源成本快速增長，2025年佔銷售成本的比例達到86.9%。

再看從算力基礎設施延伸過來的九章雲極。2023年至2025年，其總收入從1.06億元增長至10.98億元。但拆開來看，支撐其收入的仍主要是智算基礎設施業務。

招股書顯示，2025年，九章雲極超過九成收入來自智算基礎設施解決方案，智算雲服務收入僅佔7.1%。到2026年上半年，兩項業務的收入佔比分別爲73.8%和26.1%。盡管雲服務佔比明顯提升，但幫助客戶建設智算基礎設施，仍是其主要收入來源。

而且，智算雲服務也不完全等同於Token銷售。九章雲極已經推出按Token使用量計費的AlayaToken服務，但招股書尚未單獨披露這部分業務的收入規模。

兩家企業面臨的商業化考題並不相同。硅基流動需要證明，模型服務規模擴大後，毛利率能否轉正；九章雲極則需要證明，從智算基礎設施延伸出的Token服務，能否形成獨立、穩定的收入來源。

甚至在上述投資人看來，當前部分Token推理服務商尚未形成清晰的盈利模式，資本市場對其價值的判斷，更多靠願景驅使。

爲什麼這門生意還不好賺？

一方面，真實需求在增長，價格競爭也在加劇。

一位雲服務渠道商告訴「定焦One」，最近半年，其所在團隊的Token API銷售額接近翻倍，增長主要來自新客戶拓展，客戶涉及遊戲、短視頻、電商、教育等多個行業。她舉例稱，一家培訓類客戶此前每月採購約3萬元的API服務，上個月採購金額增加至5萬元。

但在另一位大模型API分銷渠道商看來，市場並非簡單地量價齊升。

據其觀察，近半年，國產模型API價格出現分化。DeepSeek、Qwen等部分模型的低價版本降價明顯。該渠道商表示，對於經營國產大模型API的中轉渠道而言，整體利潤空間正在變小。當然，也存在部分旗艦推理模型價格沒有同步下降，甚至有所上漲的情況。

另一方面，Token服務的成本並不會隨着售價下降而自動降低。

對於自行部署模型的服務商而言，GPU採購或租賃、芯片折舊、電力和運維都需要投入。即使客戶調用量增長，如果單位Token售價下降的速度超過處理成本下降的速度，利潤空間仍可能受到擠壓。對於採購上遊API再轉售的渠道商而言，則需要在採購價格與銷售價格之間尋找利潤。

算力利用率同樣重要。服務器一旦投入運營，即使沒有足夠的客戶調用，也可能持續產生折舊、租賃和維護成本。只有讓算力資源得到充分使用，才能將這些成本分攤到更多Token上。因此，如何提高設備利用率、降低單位Token的處理成本，同時維持穩定的服務質量，才是決定盈利能力的關鍵。

不過，低價也不是客戶採購時唯一考慮的因素。

上述雲服務渠道商表示，相比單純追求低價，更多大客戶看重服務穩定性。另一位渠道商則提到，部分客戶選擇第三方服務，是爲了通過統一接口調用不同模型，減少重復接入和管理的成本。這意味着，除了價格，穩定性、模型選擇和技術服務能力，也可能成爲客戶持續付費的理由。

從賣算力到賣Token，改變的是服務方式和收入模式，卻沒有消除底層算力投入。需求增長爲這門生意打開了空間，Token工廠們接下來要回答的是，不斷增長的調用需求，最終能留下多少利潤。