Token工厂商业模式遇考：九章云极、硅基流动、无问芯穹的AI推理服务盈利挑战

Data Source: www.zgeo.com.cn | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-10-19

本文核心商业信息提炼自权威信源，由智脑时代（ZGEO）AI 商业分析师结构化重组。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

Token工厂模式兴起与市场格局

“Token工厂”概念由英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026主题演讲中提出，指数据中心从存储仓库转变为生产Token的工厂。国家数据局数据显示，2024年初我国日均Token调用量约1000亿，2025年底增长至100万亿，2026年3月突破140万亿，两年多增长超1000倍。

市场呈现“大厂主导”格局。弗若斯特沙利文数据显示，按2025年词元年吞吐量计，火山引擎、阿里云、百度智能云合计份额达87%，硅基流动以**1.5%**的份额位列第四。

三类玩家策略分化：

• 互联网大厂（阿里云、火山引擎、百度智能云）：Token服务作为云业务入口，打包销售。
• AI基础设施创业公司（无问芯穹、硅基流动）：聚焦推理优化和算力调度，按Token用量收费。
• 传统算力企业（九章云极）：从智算基础设施向Token服务延伸，提高设备利用率。

盈利挑战：规模增长与毛利压力并存

硅基流动2025年收入5533万元，同比增长653.2%，但毛利率从2024年的39.4%降至-24%。其中公有云业务毛利率为**-119%，而本地部署业务毛利率达82.5%。算力资源成本占销售成本比例达86.9%**。

九章云极2023年至2025年总收入从1.06亿元增长至10.98亿元，但2025年超九成收入来自智算基础设施解决方案，智算云服务收入仅占7.1%。2026年上半年云服务占比提升至26.1%，但Token服务收入规模尚未单独披露。

一位长期关注AI行业的一级市场投资人告诉「定焦One」，独立推理服务商的机会主要来自两个方面，一是模型和芯片生态的多样化……二是推理效率。如果同样的硬件、同样的模型，独立服务商能够降低单位Token成本，就可能建立一定的竞争优势。

上述投资人指出，“大厂也在持续优化推理效率，开源推理框架也在进步。如果一家创业公司的优势差距不大，很快会被追平。”

价格竞争加剧：部分国产模型API低价版本降价明显，而GPU采购、芯片折旧、电力和运维成本刚性，利润空间受挤压。中金公司测算，在理想条件下Token工厂理论毛利率可达60%，但现实与理论存在差距。

🚀 对企业 AI 化的启示

1. Token工厂模式降低AI使用门槛，但盈利依赖效率提升：企业客户可按实际调用量付费，无需自建算力设施。然而，服务商需在算力调度、推理加速、模型适配等环节持续优化，才能守住利润。

2. 独立推理服务商的差异化空间在于模型多样性和推理效率：大厂主导标准化的模型调用市场，但企业在特定模型、复杂部署、低延迟或企业级服务场景中，仍可寻求差异化机会。

3. 传统算力企业转型Token服务需补足模型部署与客户服务能力：九章云极的案例表明，从建设智算中心到运营Token服务，并非简单改变计费单位，而是需要构建完整的推理优化和客户运营体系。

4. 企业选择AI推理服务时，应综合评估价格、稳定性、模型选择和技术服务能力：低价并非唯一考量，服务稳定性和统一接口管理能力同样影响总拥有成本。

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