2025年的AI圈还在比"谁家的模型跑得更快"，到2026年，话题换了个方向——大家开始数谁每天能吐出多少Token。Token，就是大模型每次回答问题消耗的最小计量单位，你每问一次AI，背后都在烧一笔Token。
这一年，围绕"怎么把这些Token规模化、低成本地生产出来"，一条叫"Token工厂"的赛道突然成了最吸金的地方。海外，被黄仁勋称作"AI工厂的台积电"的FireworksAI，7月拿到15.05亿美元，估值冲到175亿美元；Baseten今年连拿两轮，估值到130亿美元；TogetherAI也有8亿美元进账。国内同样热闹：10月12日，上海的清华系企业无问芯穹官宣完成23亿元C轮，累计融资43亿元，单轮和累计都刷了国内AIInfra的纪录，已经在筹备IPO；同一天，北京的清程极智也拿了A轮。
钱来得又快又密，一个问题自然冒出来：人人都在说的Token工厂，到底是个什么东西？门槛又在哪里？
一、什么算Token工厂？先别把它和智算中心搞混
很多人会把Token工厂、智算中心、AI工厂三个词混着用，其实不是一回事。
智算中心可以理解成厂房和机器；AI工厂是在里面跑完整流程——数据处理、训练、微调、推理、评测、智能体运行都算；而Token工厂，是其中专门规模化生产"推理服务"的那个车间。判断一家企业算不算真进赛道，标准也简单：是只把GPU租出去，还是已经把模型部署好，按Token、按调用量、按服务等级持续交付AI能力。后者才算。
沿着这个标准看，钱确实不是乱撒的。今年以来无问芯穹累计融了30亿元，硅基流动近29亿元。跟着这串名单往下数，投资方的成分很有意思：能源公司、IDC运营商、芯片厂商、地方国资、云厂商、AI应用公司几乎全员到齐。以硅基流动为例，投资方里有阿里巴巴、华为的哈勃科技，也有携程战投、晶科能源、金蝶、联通、壁仞、蔚来资本、商汤——算力、电力、机房、模型、软件、应用，整条链子都被押上了。
二、为什么偏偏是它？因为需求是算得出来的
资本看Token工厂，看中的是一个相对确定的需求：模型会换，应用形态会变，但每一次AI问答、代码生成、Agent干活，都得烧Token。尤其Agent会反复调用模型、读上下文、用工具，一次任务消耗十万甚至百万级Token都不稀奇。
数字也撑得起这个逻辑。IDC预测，高增长情景下2026年国内公有云MaaS的Token消耗量，比2025年涨约20倍；无问芯穹CEO夏立雪说，从2026年1月底起，平台上Token调用量平均每两周翻一番，"上次见到这个曲线，还是3G时代手机流量爆发的时候"。截至2026年7月，其平台单日Token调用量比2025年12月涨了40倍。
另一边，中国信通院9月发了份《面向词元服务的智算基础设施发展研究报告》，提了个新说法：Token已经取代FLOPS、GPU卡数，成了衡量AI产业价值的新标尺，竞争转向"每瓦Token产出"。连衡量标尺都换了，资本想不进场都难。
三、图纸能开源，工艺不好抄
模型权重是开源的，推理框架也能拿来用，那Token工厂的壁垒到底在哪？
魔形智能创始人徐凌杰有句话很直白："模型是开源的，但高效的部署方式并不会全部开源。"模型能跑起来，只是生产线开了机；能不能同时守住延迟、吞吐、成功率和成本，才是Token能不能卖出去的关键。
这里面门道不少。一条请求的长度，可能从128个Token一路飘到9万个Token，超长且没缓存的Prompt会占掉大量KVCache和Prefill资源，引发排队、缓存驱逐、资源碎片化。趋境科技创始人艾智远举例说，他们部分场景的缓存命中率能超过90%，可要把命中率从90%抬到95%，需要重新计算的内容会再少一半——这是靠真实流量一点点磨出来的。
无问芯穹的底子则压在异构上：2024年就做了全球首次"4+2"式700亿参数模型异构芯片混合训练，用华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程四种国产芯片加上AMD、英伟达两种进口芯片，算力利用率97.6%。异构算力的调度和工程化交付，成了别人不好抄的工艺。
四、万亿Token，离赚钱还有多远
Token涨得快，不必然等于赚钱。硅基流动的招股书显示，2025年收入5533万元、同比增长653%，但净亏损扩大到3.45亿元，综合毛利率为负24%，原因是Token吞吐量涨太快，算力采购成本跑在了收入前面。
也有人先跑通了。魔形智能披露ARR过亿、接近盈利，部分模型已盈亏平衡，营收增速快于算力投入增速。趋境科技走"少模型、深优化"路线，只服务少数头部模型。
更现实的对手是大厂。阿里今年先成立ATH事业群，6月又把通义大模型事业部和未来生活实验室合并成TokenFoundry事业部，由吴泳铭亲自挂帅；腾讯把MaaS升级成TokenHub，混元新模型上线两周调用量就赶上上一代。云厂商手里同时有模型、芯片采购规模、云基础设施和应用生态，降价换量是迟早的事。
海外同行已经用估值验证了空间：FireworksAI175亿美元、Baseten130亿美元、TogetherAI83亿美元，英伟达都参投，8月还和Apollo、贝莱德、黑石、高盛、KKR等搭了个计划撬动超5000亿美元第三方资本的融资平台。国产同类企业累计融资多在数十亿元人民币量级，差距在规模，也在模式验证进度——同时也说明赛道还早，一旦效率模型被跑通，独立AIInfra有得长。
融资潮之后，Token工厂大概率不会复刻传统云计算遍地开花的局面。公共API市场会向少数规模平台集中，地方Token工厂靠低成本能源和政企订单守住区域市场。能长成独立平台的，是少数既有真实流量、又有全栈效率的公司，更多会变成云、芯片或运营商体系里的一环。
火热的钱，只是给了它们一张生产线的入场券。最后能站稳的，还是那句话——用更少的芯片和电力，持续生产更多可卖的有效Token。
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