成立还不到三年，硅基流动已经走到了资本市场门口。
2023 年 8 月，硅基流动由袁进辉带着 OneFlow 团队二次创业成立，2026 年 6 月底，正式递交港交所 18C 章上市申请。
招股书显示，作为国内首个冲击资本市场的 AI 推理服务商，硅基流动一年时间营收同比增长 6.5 倍，平台注册用户突破千万，日均处理 Token 量接近 5800 亿。
但高速增长的背面是同样刺眼的亏损与成本压力。招股书显示，2025 年硅基流动营收同比增长 653% 至 5533 万元，但算力租赁是最大成本项，全年营业成本达 6863.2 万元，毛利率为 - 24%；叠加全年 2.09 亿元的自主研发投入，公司当期净亏损扩大至 3.45 亿元，经营活动现金流持续净流出，单月现金消耗约 1480 万元。
这门被业内称作「Token 工厂」的生意，一边踩着全行业推理需求爆发的红利极速扩张，一边也要承受算力成本高企、大厂闭环环伺的长期重压。
01
成立三年冲刺港股，
硅基流动跑出了怎样的增长曲线？
从招股书披露的数据来看，过去两年硅基流动的增长速度非常快。
2023 年成立初期，公司全年收入仅 6000 元；2024 年收入增长至 734.6 万元；到了 2025 年，收入直接达到 5533 万元，同比增长超过 6 倍。
伴随营收暴涨的是平台规模的快速扩容。截至 2026 年 4 月，平台注册用户突破 1028 万，日均 Token 吞吐量达到 5785 亿，单日峰值超过万亿级别；公有云付费开发者达到 71.6 万家，专属实例企业客户从 2024 年的 7 家增长到 2025 年的 49 家，单客户平均收入提升 248%。
基于公有云的服务以及本地部署解决方案。｜图片来源：招股书
对于 AI 基础设施公司而言，用户规模和 Token 消耗量比账面收入更能反映业务阶段——它卖的不是一次性软件，而是 AI 时代的标准化计算服务。Token 量的持续攀升，本质上对应着 AI 正在从演示 demo 走向真实生产环节。
从收入结构来看，这家公司也在发生变化。成立初期，它更多依赖私有化部署项目。2024 年，私有化业务贡献了超过八成收入，公司更像一家 AI 项目实施商，每完成一个项目确认一次收入。但到了 2025 年，公有云业务收入占比已经提升到 52.9%，首次超过私有化部署，成为最大的收入来源。
这意味着它正在从重交付、低复用的项目制公司，转向可规模化、高复用的标准化平台。
两种模式最大的区别在于，前者收入高度依赖一个个项目，复制效率有限；后者则更像云计算，开发者和企业按需调用服务，平台随着用户增加不断放大规模。这也是绝大多数基础设施公司的成长路径：先通过开放平台积累开发者，再逐步把高价值客户沉淀为长期企业服务。
支撑这种高速扩张的，是密集的资本输血。成立不到三年，硅基流动累计完成七轮融资。从早期的创新工场、耀途资本、奇绩创坛，到后来的阿里云、携程、商汤科技、壁仞科技、联通资本等产业投资者，公司几乎每隔几个月就完成一轮融资，估值也一路攀升，最终在递交招股书前达到 77.4 亿元。
按照港交所 18C 章规则，未实现商业化的特专科技公司上市门槛为 80 亿港元（约合人民币 69 亿元），硅基流动直到最后一轮融资才刚好迈过这条准入线，上市的紧迫性和资本的助推意图都十分清晰。
不过，如果因此就认为硅基流动已经证明了自己的商业模式，可能还为时尚早。
一方面，6 倍以上的营收增长，建立在非常低的收入基数之上；另一方面，过去一年整个行业都处于推理需求快速释放的阶段，无论是 DeepSeek 带来的开源模型热潮，还是 AI Agent 的兴起，都在推动 Token 调用量快速增长。
换句话说，硅基流动的高速增长，既来自自身的发展，也吃到了整个行业爆发的红利。
真正的问题其实是：当这一波高速增长逐渐回归常态之后，这家公司还能不能保持同样的增长速度？
而要回答这个问题，就需要先理解硅基流动到底在做什么，以及为什么它能够在模型厂商和云厂商之间，找到自己的位置。
02
不造模型、不建算力，
硅基流动到底在卖什么？
硅基流动选择的方向，是模型和算力之间的中间层。
过去两年，大模型行业最热闹的竞争，一方面，模型数量快速增加，从 DeepSeek、通义千问，到 GLM、Kimi，大量开源和闭源模型同时存在；另一方面，底层算力也越来越多元，除了英伟达 GPU，昇腾、摩尔线程、沐曦等国产芯片体系正在进入真实部署环境，不同硬件架构之间的兼容与适配问题被放大。
对于企业来说，真正落地 AI，并不只是选择一个模型这么简单。它还需要解决模型如何部署、不同芯片如何适配、算力资源如何调度、高并发情况下如何降低成本等问题。
这些碎片化痛点，催生出了独立中间层的市场空间。硅基流动所在的，就是这个位置。
Token 供应平台｜图片来源：招股书
招股书中，硅基流动将自身定位为「开放、独立的 Token 供应平台」。它通过自研推理引擎和异构算力调度系统，将不同模型、不同硬件资源进行统一管理，再以标准化 Token 服务形式输出给开发者和企业。
如果把模型看作汽车发动机，把 GPU 看作燃料，那么硅基流动更像是一套调度系统。它并不会决定发动机本身的性能，却决定不同发动机、不同动力系统能否高效协同工作。
相比云厂商依托自身云资源和模型生态，硅基流动不绑定单一技术路线，可以同时连接不同模型和不同算力资源。
在 AI 生态快速变化的阶段，这种兼容能力成为它争取市场的重要方式，也已经跑出了市场验证。
按 2025 年全年 Token 吞吐量计算，硅基流动位列国内行业第四，市场份额 1.5%，前三名均为阿里云、火山引擎、百度智能云这类自带算力与模型的云厂商，它是唯一挤进第一梯队的独立第三方玩家。
随着模型越来越多、底层硬件越来越多样，"连接能力"本身也已经是一种价值。硅基流动能保持多久优势还很难判断，但至少目前，它抓住了这一轮产业分工变化带来的窗口期。
03
高增长之后，
这门生意到底能不能赚钱？
如果只看增长，硅基流动几乎踩中了过去两年来 AI 最火热的窗口期。但翻开招股书，另一组数字同样醒目。
2025 年，硅基流动收入达到 5533 万元，但营业成本达到 6863 万元，整体毛利率为 -24%；全年净亏损扩大至 3.45 亿元。
亏损背后的核心压力来自算力成本。为了支撑万亿级的 Token 吞吐，公司需要持续向第三方采购海量算力资源。
另一边是高强度的研发投入，2025 年研发费用 2.09 亿元，所有核心技术均为自主研发，没有外购底层技术，11 项授权专利、34 项在审专利全部自持。两重成本叠加下，公司 2023 年净亏损 1222 万元，2024 年亏损 8191 万元，2025 年净亏损扩大至 3.45 亿元，经营活动现金流持续大额净流出，单月现金消耗约 1480 万元。
这也是 AI 基础设施公司普遍面临的一道难题。
模型公司希望通过更强的模型能力建立壁垒，云厂商依靠已有的算力和客户资源扩大规模，而像硅基流动这样的独立平台，则需要同时证明两件事：一是自己的技术确实能够降低推理成本，二是这种成本优势足以覆盖持续采购算力带来的压力。
管理层对此给出的答案，是「规模效应」。随着平台上的推理请求越来越多，GPU 利用率不断提升，单位 Token 的成本有机会持续下降，毛利率也有望逐步改善。这也是云计算行业曾经走过的一条路径——前期依靠高投入快速扩张，后期随着规模扩大，盈利能力逐渐释放。
不过，算力供应链端，海外芯片管制带来的供给波动始终存在，尽管平台已经布局了多元算力资源，但算力采购成本一旦上涨，很难同步向下游大客户传导，利润空间容易被挤压；行业竞争端，云厂商、各类 MaaS 平台都在加码推理服务，新玩家不断涌入，价格竞争会是长期常态。
但毕竟英伟达、昇腾、摩尔线程这些不同架构的芯片会长期并存，不可能很快统一成一种标准；企业那边要做 AI 智能体、多模态应用、复杂的自动化流程，需求只会越来越多。这种能同时对接芯片方、模型方、应用方的中立平台，很难被某一家大厂的封闭生态彻底吃掉。
总之，短期来看，高昂的算力成本与持续亏损，是高速扩张阶段难以避免的代价；但千万级开发者生态、跨芯片的技术壁垒，以及政企双线并行的商业结构，已经构成其相对稳固的护城河。
硅基流动此次递表港交所，也为 AI 行业提供了一个新的参照系：AI 行业并不是只有做模型、卖算力才能上市，连接模型和算力的中间层，也有机会长出来。
随着全行业推理需求持续释放，标准化的 Token 供给与调度能力，或许会像十年前的云服务器一样，逐渐成为所有 AI 应用默认依赖的底层底座。
*头图来源：硅基流动官网
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