
半年时间,多项核心经营指标实现超10倍速的增长。
这是AI Token生产服务商趋境科技在2026年跑出的速度。据了解,过去半年,这家公司的估值已增长至百亿元;今年已完成的收入,接近去年全年的10倍;高品质AI Token日均产量较半年前增长超过百倍,已实现数万亿规模。
收入、产量与效率等全面开花在半年内跑出了“超十倍速”。在国资、产业资本与市场化机构持续的追捧下,融资的节奏同样密集,今年以来,趋境几乎每两个月就完成一轮新融资,单轮募资规模环比持续走高。
这样的增长,发生在一个更大的行业背景下——AI基础设施的价值重心正从训练转向推理,Token成为可以计量、可以定价的产出,而能把算力稳定转化为生产级高品质AI Token、同时算得过经济账的供应商,眼下更是少数。
同一批硬件交给不同团队去跑同一个模型,吞吐量和稳定性可以差出数倍。买到算力,与拿到可以持续销售的AI产能,中间还隔着一整套系统工程。趋境科技切入的,正是从算力到可交付的生产级高品质AI Token的环节。
这家成立于2023年底、脱胎于清华大学计算机系高性能计算研究所的公司,把自己定位为“高品质AI Token生产及Token工厂建设与运营者”。日前,趋境科技完成B轮融资,单笔募资超13亿人民币,年内已累计募得24亿人民币。
资本密集下注的背后,是Token需求与服务标准同时提升。据央视财经报道,截至今年6月,中国日均词元调用量已突破500万亿。而2024年初,这一数字还只有1000亿级。增量越来越多地来自AI Coding、Agent等生产场景,单次任务动辄消耗几十万Token。
当Token成为可计量…产出,企业采购推理服务的标准也随之改变。服务器数量已经很难衡量一座Token工厂的竞争力,精度、吞吐、时延、稳定性和单位成本开始成为核心指标,最终落到每单位算力能够稳定产出多少Token。
“相较于底层硬件类型,部分企业客户更关注能否获得符合约定指标的稳定服务。”在创始人兼CEO艾智远看来,趋境要做的就是把算力稳定地转化为可以销售的高品质AI Token产能。

这件事的门槛并不低。今年以来,云厂商、算力服务商和地方智算平台等都纷纷入局Token工厂,但行业里普遍的看法是,Token生产和服务难以盈利,大量算力和电力投入并不能等价转化为收入。尤其是在高端GPU供给受限的背景下,能让国产算力稳定产出高品质AI Token的方案更是少数。
趋境的稀缺性,恰恰在于这两点都已跑通——整体业务已经跨过成本线,让国产卡参与核心生产环节的异构推理方案也已正式投产,并承接头部模型厂商相关业务的真实Token流量。
风口之下,稀缺的能力正在被资本快速定价。

Token开始分层,高品质AI Token有了溢价
2026年走过大半,国产大模型API的低价内卷潮正在退去。
今年一季度,智谱率先上调API定价83%,调用量反而大涨4倍;随后MiniMax、月之暗面等多家厂商的新一代模型也先后提价。涨价不降量的信号很清晰:相比便宜,用户更看重模型本身的智能水平,愿意为更强能力付费。
第三方Token供给市场上,也发生了同样的需求变化:Token正在分出好坏,稳定可靠的高品质推理服务,开始拥有溢价。
很多人以为,同一款模型不同价格,只是商家给的优惠差别。而实际上,在模型部署与推理过程中,同一个大模型,有不少办法压低服务成本:调低模型精度、缩短支持的上下文长度、放宽时延等都能省下大量算力。代价则是模型输出稳定性下降、更容易出错、长任务容易中断。市面上同一款模型折扣五花八门,很多时候不是让利,而是悄悄降低了服务标准。
在早期试用、Demo验证阶段,这类“缩水版”接口足够用,便…就是最大优势。可现在越来越多企业把大模型接入核心业务、自动化Agent流程。对他们来说,花钱买的不是Token条数,是不出错、能稳定跑通业务结果。
当前,“模型超市”和MaaS平台通常凭借模型多、价格低等特点吸引开发者和PoC阶段的客户,用户规模较大,但客户忠诚度和付费意愿却不高。趋境科技面向生产级场景提供高品质AI Token服务,更关注低首Token时延、持续高输出速度、长上下文处理能力和服务可用性等多项指标能否同时达标。
除了输出速度和时延,这类生产级客户通常还要求服务可用性达到99.99%。同时,推理优化不能明显损害模型效果,单位成本还要控制在可商业化区间。
单独优化某项指标并不困难。艾智远表示,“用两台机器只跑少量请求,速度肯定好看,但经济账不成立”;难的是让这些指标在真实生产负载下同时达标,并且长期稳定运行。
生产级Token的溢价来自采购目标的变化。面向大众用户的通用API仍以价格竞争为主,但当AI进入企业生产系统,采购重心会转向时延、稳定性、SLA和综合成本,客户对单一Token价格的敏感度也会下降,这时购买的更多是一种确定性。
行业也开始为这种确定性建立可验证的标尺。今年6月,中国信通院“词元(Token)服务能力攀登计划”针对企业级通用场景设置了动态性能基线:TPS不低于55 Token/s,TTFT不高于0.9秒,调用成功率不低于99.9%。这些指标为生产级Token服务提供了一套可量化、可比较的行业参照。7月,趋境科技入选该计划。
生产级需求增长越快,能够稳定跨过这些门槛的供应商就越显稀缺。

高品质AI Token的稀缺,在于算得过经济账
企业愿意为确定性付费,只是完成了需求端的验证。到了供给端,更现实的问题是:同样一笔算力投入,最终有多少能够转化为客户愿意购买、供应商可以持续交付的AI Token?
目前,行业内普遍存在算力和电力投入高昂、成本难以回收的情况。投入的算力并不一定等价转化为可销售的智能产能,这也是不少Token生产服务商仍在亏损的原因之一。

瓶颈也不只在GPU。艾智远用汽车作比:“发动机动力再强,若抓地力和风阻不行,整车照样跑不快。”趋境从2023年成立起就从整个推理系统出发,其思路可以归结为两条路径:一是让同一份算力产出更多可销售的AI Token,二是让国产算力也能进入高品质AI Token生产。
第一条路径秉持“少模型、深优化、高品质”的技术理念。趋境遵循先定场景、再选模型、最后深度融合软硬件的生产路径。目前重点深耕推理优化的均为国内主流头部大模型,并已完成高品质AI Token规模化生产。
“生产环境里,模型数量并不是客户采购时考虑的唯一因素。相比接入多少模型,客户更在意的是模型能不能跑得够快、够稳、成本是否处于可接受范围。”艾智远表示,围绕少数模型做长期优化,单位算力的有效产出才有可能被持续抬高。
这些优化还要能复制到不同客户和算力环境中。为此,趋境将芯片选型、模型推理、集群调度、多级缓存和长期运维整合进同一条链路,形成ATaaS平台(Approaching.AI Token as a Service)。在艾智远看来,Token生产不只是性能工程,更是调度和运营工程,利用率、故障恢复和流量调度最终都会进入毛利计算。

第二条路是国产异构PD,这也是趋境更稀缺的能力。当前普通国产卡在显存带宽上仍受约束,单独承担生成任务时,很难同时兼顾速度与并发。趋境采用Prefill–Decode(预填充—解码)异构协同,让普通国产卡承担部分Prefill计算,再由高带宽GPU承担Decode。
据趋境透露,这一组合让普通国产卡得以规模化生产高品质AI Token,以更低的硬件投入实现更高的有效Token产出,使国产芯片在高品质AI Token生产场景的性价比超越国际最领先算力。“普通国产卡也有机会生产出客户愿意付费的Token,商业闭环才能成立”,艾智远表示,趋境是最早把国产异构PD搬进规模化生产环境的公司。
这两条路径最终都兑现为高增长。半年来,公司平均单台算力的AI Token生产效率逐月攀升,高品质AI Token日均产量增长超过百倍,并攀升至数万亿量级,且整体业务已经越过成本线。
在一个被普遍认为难以盈利的赛道里,规模化与毛利同时成立,这也是资本持续加注趋境的重要原因。

十倍速增长:从卖Token,到打造高品质AI Token工厂
趋境的超十倍速增长,来自它两次提前看到了行业需求换挡的窗口。
第一次是2025年初的“DeepSeek时刻”。企业蜂拥而至要做私有化部署,市场上流行“10万元把DeepSeek搬回家”的说法。趋境依托与清华团队联合开源的KTransformers框架,用一套十万元级的硬件,把671B参数的DeepSeek-V3/R1完整跑了起来,一体机业务由此起量。并通过自研技术,把行业的整体成本打下来20多倍。
第二次是2026年初。国内头部模型的Coding能力持续提升,AI Coding、AI漫剧等场景率先跑通商业化,Token开始真正接入业务系统,“需求的闸门一打开,我们在推理性能、系统稳定性和交付上的积累顺势得到了集中释放”。
趋境正式开始直营Token Services:租赁算力,生产Token,再卖给模型厂商、互联网平台和大型企业,并从中获取毛利。2026年6月,趋境单月收入就超过了2025年全年。
卖Token之外,趋境的业务正延伸到高品质AI Token工厂的建设与共运营。
趋境把一座AI Token工厂拆成设计、建设、生产、运营四步:合作方想建厂时,往往不知道该选什么芯片、投入多少,趋境负责整体方案,包括不同芯片怎样搭配、能支撑多大模型和多少产量、单位生产成本几何;建成后部署整套生产平台,客户可以自己卖Token,也可以由趋境承接运营和客户供给。
两种商业模式由此并行。直营模式下,趋境自己组织算力生产并销售Token,直接获取效率提升带来的经济效益;共运营模式下,产业伙伴出算力资产,趋境负责生产和运营,双方按约定分成。后者降低了扩产对自有资本的占用,也把地方智算中心、IDC和云厂商的存量资源接入网络,协助趋境扩大产能、实现区域复制。
趋境把共运营比作“把毛坯房改造成五星级酒店”,合作方原本经营算力生意,趋境科技补充Token生产和运营能力,双方分享由此产生的增量价值。按照公司给出的测算示例,如果100万元的算力三年能转化成200万元的Token收入,合作方就分享到了额外溢价。
这门生意成立的前提,是趋境自身已经在业务上实现毛利。在行业内不少企业仍处于投入期的背景下,这一经营结果为趋境开展共运营提供了基础。
Token工厂的复制速度也在加快。7月,趋境华东区域总部落地杭州萧山,将在五年内建设万卡级Token工厂;8月,趋境与商汤科技大装置宣布共建Token产线,据双方披露,产线已具备日均万亿级生产与稳定消纳能力,并向日均十万亿级目标推进;

同月,趋境与并行科技签署战略合作协议,共建日均万亿级Token工厂,并与弘信电子完成旗下燧弘华创无锡、厦门两座AI Token工厂的技术适配与试点落地;此外,趋境还与网宿科技围绕边缘资源、网络和推理调度展开协同,提升高品质AI Token的生产效率与交付稳定性。
此外,趋境还与摩尔线程、沐曦股份、天数智芯等企业达成生态合作,推动高品质AI Token工厂建设与运营,探索基于国产芯片的高品质AI Token生产技术方案,共建自主可控的国产AI算力生态。目前趋境的国产异构PD方案已投入生产,并承接头部模型厂商相关业务的真实Token流量;在同等生产服务标准下,整体性价比超过国际最先进算力方案。
如今,趋境的客户主要分为两类:一类是面向下游用户提供模型或AI应用服务的平台型客户;另一类是要求私有化部署的大型企业,要求数据不出域,需要在隔离网络内部署整套Token生产集群。
私有化是另一块容易被低估的市场。企业高价值的私有数据往往无法全部上云;趋境这部分交付也已相对标准化,类似于“为工厂装一台发电机”。眼下限制规模的是应用侧还没有稳定用法,随着应用逐步成熟,客户采购的将是原生Token生产能力,趋境私有化业务也由此迎来放量窗口。
B端客户黏性决定了增长的质量。B端客户换模型并不少见,但通常会要求现有供应商上线新模型,因为准入、测试和磨合的成本很高。模型在换,供应商很少换,模型迭代越快,存量客户关系就越值钱。
海外则是新的增量。趋境正尝试把国内夜间的波谷产能供给海外客户,让同一批算力多上一个班。今年以来,中国大模型在OpenRouter上的周Token调用量一度位居全球第一,而趋境深度优化的正是这类头部开源模型。
中国开源模型走向全球,也为中国Token产能出海打开了新的入口。

B轮融资募得超13亿人民币,国资与产业方押注高品质AI Token产能
趋境在今年内连续推进多轮融资,这样的密集节奏在当前一级市场并不多见。据了解,其每一轮的募资金额都较前一轮增加数倍。
一季度,公司完成上海国方创新等领投的天使+轮和并行科技参与的天使++轮。5月,公司完成数亿元Pre-A轮融资,由星连资本和华控基金联合领投。两个月后,趋境又完成A轮融资。B轮融资,则在日前完成。年内,趋境科技已累计募得24亿人民币。
本轮融资由浙财创新、萧山资本、工银投资、中关村科学城、星连资本及钱江世纪城共同领投。云创资本、湖南高新纵横、建投华科、申万创新投、中信聚信、珠海科技产业集团、商汤科技、网宿科技、甘肃树帜、常金控、元智未来、清证星竹、小咖资本等跟投,老股东尚势资本继续追投。
纵观这几轮融资,趋境的投资方结构从产业方、市场化基金和省级国资,进一步扩展至地方国资相关平台、金融机构相关基金和科技成长基金等多类资本,老股东也持续加码。
从本轮投资方的表态看,资本看重的是趋境在推理效率和系统能力上的稀缺性。浙财创新董事长陈栋表示,随着人工智能产业从模型能力竞争走向规模化应用,“推理效率、算力成本与系统级优化能力正成为决定AI商业化进程的关键因素”。
在其看来,未来AI基础设施的竞争将更多体现为软硬件协同、系统架构与计算效率的综合竞争,趋境科技在相关领域的技术积累和工程实践,是其关注公司的重要原因。
萧山资本关注的则不只是单一项目回报,还包括AI Token工厂与区域人工智能产业发展的协同空间。萧山资本集团董事长祝利烽表示:“趋境科技是萧山布局人工智能基础设施领域的标杆项目,随着趋境科技华东区域总部落地钱江世纪城,双方正围绕高品质AI Token工厂建设、项目交付和持续运营推进合作。”
作为从2024年天使轮成为股东以来便每一轮都持续大额追加投资的星连资本,其创始管理合伙人张鸣晨更是表示,在过去两年多来一路见证了趋境科技在技术、产品、服务、战略和商业化等全方位不断创造远超预期的佳绩;更是在不到三年的时间里已经快速跃升为AI推理领域耀眼的一流企业;他还表示看好趋境科技从技术与商业验证走向规模化建设和持续运营后的广阔成长空间,也期待陪伴团队持续引领AI推理行业的发展。
综合来看,资本看中趋境科技的核心优势主要有三方面。
第一是技术及其向单位经济性的转化。趋境通过推理系统级原始创新与异构计算融合提高集群生产效率,不仅在整体业务中已经形成毛利,也跑通了Token直营和共运营两种模式。
第二是客户与流量的稳定性。趋境目前聚焦AI Coding、AI办公等生产场景,这类需求一旦嵌入企业工作流,使用频率和服务标准相对明确。由此形成的客户黏性,使流量和合作关系更可预期,也降低了持续烧钱获客的压力。
第三是协同。不少投资方本身就是产业方,手里有IDC、算力和区域资源,希望与趋境共同建设和运营Token工厂。投资关系在这里同时也是产业合作关系,A轮领投方河南投资集团汇融基金已与趋境联合筹建日均数万亿级产能的Token工厂。
这一点带有鲜明的中国特色。中国的IDC资源很多,真正稀缺的是高端算力,各地一边基于IDC建设高端算力,一边也在思考如何把既有的国产算力统一调动起来。趋境的共运营模式切中的正是这个存量缺口,这也是海外纯API模式的Token服务商很难复制的地方。
据艾智远介绍,本轮资金将用于算力租赁、国产卡储备、研发团队扩充、ATaaS平台升级,以及新型硬件和计算方向的探索。不变的是推理和后训练的战略方向,变化的是面向客户的产品体系和交付模式,“我们不会停止尝试”。

写在最后:
收入、产量与效率等多项核心指标同时出现超十倍级增长,是风口与稀缺性叠加的结果。
对今天的趋境来说,增长已经越过单点验证阶段,Token工厂开始从单个项目走向区域复制。新一轮融资之后,市场要检验的,是这套生产体系换一座城市、换一组芯片、换一种业务负载后,能否继续守住效率、稳定性和成本。
这条路也与艾智远及其研发团队十年前的研究方向形成了汇合。读博期间,他和团队研究的RDMA、光互联、分布式计算、分布式存储等高性能计算技术,过去缺少足够庞大的计算任务来承接;如今随着大模型推理规模扩大,开始成为AI生产系统的底座。这种长达十年的积累,很难在短时间内被追平。
当AI Coding、智能座舱等应用把AI真正带进生产系统,Token需求正在沉淀为长期、稳定的计算负载。能把电力和芯片,尤其是国产芯片,稳定转化为高品质AI Token产能的公司,会是这一轮基础设施周期里最稀缺的角色之一。
趋境的超十倍速增长,正是这种稀缺性在资本与市场两端的一次集中兑现。
