中国私有Token工厂市场竞争焦点转向Token流水线控制权

要点

从AI验证走向一体化Token运营

公有云API和小规模GPU集群足以满足初期验证需求。然而，当企业将AI应用投入生产阶段后，推理量持续激增、数据敏感性提高、时延要求与成本可预测性相互叠加，单一的独立解决方案可能难以应对这些挑战。

本报告将私有Token工厂定义为：部署在客户私有环境，以大规模GPU集群管理为基础，持续执行训练、推理与Token服务运营的方案。

企业采购正逐步转向一体化解决方案组合：以统一云管理平台（CMP）为核心，在多个资源池上同时交付整合模型即服务（MaaS）、GPU实例、通用云主机与容器服务。一体机是一种可行的交付形态，但不能构成独立的Token工厂。

Omdia从终端用户视角，围绕五个维度评估相关的解决方案：Token生产、资源优化、产品化与交付、开放兼容与迁移、Token运营管理，并以六级能力等级呈现结果。

值得关注的技术包括：自研推理引擎、PD分离、KV缓存与量化；其他值得关注的能力还包括：

拓扑感知调度、细粒度GPU切分与故障自愈；具备正式SLA的统一SKU；覆盖芯片、引擎与模型的迁移工具链；以及集成模型网关、智能路由与FinOps的TokenOps。

中国私有化Token工厂市场的第一梯队厂商

第一梯队由阿里云、百度智能云、超聚变（xFusion）和硅基流动（SiliconFlow）组成，这四家厂商分别采用三种不同的发展路径：

• 全栈云原生路径：阿里云以与公有云同源的飞天企业版为底座，在Token生产、资源优化、开放兼容与Token运营四个维度达到标杆水平；百度智能云依托自研推理引擎FastDeploy与百舸AI计算平台，在资源优化与Token运营维度达到标杆水平。

  
  

• 软硬一体化路径：超聚变以FusionOne AI预集成软硬件，覆盖桌面、办公与数据中心等不同形态，在产品化交付与开放兼容维度达到标杆水平。

  
  

• 推理核心服务路径：硅基流动以自研SiliconLLM推理引擎和大规模Token服务运营为基础，在开放兼容维度达到标杆级。

  
  

“企业购买的不是模型，而是希望建立一条能以可衡量的单位成本，并持续产出Token的生产线。” Omdia云与AI高级首席分析师詹墨磊（Raymond Zhan）表示，“领先厂商之间的区别在于掌控核心的控制环节：云控制平面、基础设施，还是推理运行时。随着这三条路径正在相互渗透，詹墨磊预计，下一阶段的竞争取决于厂商能否将这些能力整合为统一的SKU与面向企业级应用的服务。”

私有化Token工厂市场展望

展望未来，Omdia预计该市场将出现四个转变。

1. 厂商锁定风险将从硬件层转向推理运行时。

2. 衡量有效算力的标准将从资源利用率转向故障下的韧性与持续服务能力。

3. Token运营将成为独立的产品层，按成本、质量、时延与SLA，动态决定Token的生成位置，包含本地部署环境、公有云还是第三方服务提供商。

4. Token工厂将从基础设施成本中心，转向具备可衡量业务产出的企业智能平台。并以可量化的业务成果体现其价值。

随着芯片选择日益多样化，如果缺乏有效的迁移能力，仅实现技术本地化，仍可能只是以另一种形式的厂商锁定取代原有的锁定风险。

如需深入了解市场竞争格局、厂商能力及新兴市场趋势，请点击“阅读原文”查看 Omdia 完整报告：《全球 AI 云市场分析——2026 年中国私有化 Token 工厂解决方案市场》。

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