一批以Token为核心业务的AI基础设施公司正在加速走向资本市场。9月29日，AI基础设施服务商九章云极向港交所递交招股书，冲刺”智算新云第一股”。此前，AI推理服务商硅基流动已于6月底递表港交所。10月初，据媒体报道，无问芯穹已秘密向港交所提交上市申请；同月12日，无问芯穹宣布完成23亿元C轮融资，累计融资达43亿元，公司称单轮及累计融资规模均创下中国AI原生基础设施赛道新高。三家业务各有侧重，但均围绕Token相关生意展开。
Token是大模型处理信息的基本单位。用户向AI提出问题，模型理解输入、生成回答，均需消耗Token。国家数据局数据显示，2024年初我国日均Token调用量约为1000亿，到2025年底增长至100万亿，2026年3月进一步突破140万亿。两年多时间内，日均调用量增长超过1000倍，仅2026年前三个月就增长了40％以上。
“Token工厂”这一说法在英伟达CEO黄仁勋的GTC 2026主题演讲后开始流行。在其设想中，未来的数据中心不再是存放文件的仓库，而是生产Token的工厂。与直接出租GPU或服务器不同，Token工厂强调将底层算力转化为可直接调用的模型推理能力，再通过Token消耗量向客户收费。对企业客户而言，这一模式降低了使用AI的门槛，无需一次性投入大量资金建设算力设施，按实际调用量付费即可。推动这一变化的背景是算力需求结构的转变：过去AI算力很大一部分用于训练大模型，随着AI用户规模扩大，推理需求快速增长，Agent的兴起进一步放大了这一趋势——AI从回答问题变为执行任务，一次用户请求背后可能是多轮模型调用。
据中金公司测算，在自建算力、Token能够按假设价格销售等理想条件下，Token工厂的理论毛利率可达60％。但理论与现实之间存在差距。Token价格竞争激烈，服务商要守住利润，必须持续提升计算效率。因此，Token工厂的核心竞争力不仅在于拥有多少张GPU，更在于能否在保证模型效果、响应速度和服务稳定性的前提下，用同样的算力生产更多Token，算力调度、推理加速、模型适配由此成为竞争关键。
目前国内Token供应市场呈现明显的”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，硅基流动是中国第四大词元供应平台，市场份额1.5％；前三为火山引擎、阿里云、百度智能云，合计份额高达87％。云厂商既拥有云计算基础设施，又有自研大模型和庞大客户群体，可将Token服务与云计算、存储、数据库等产品打包销售，Token业务利润有限并不影响其通过云服务获得持续收入。
第二类玩家是无问芯穹、硅基流动等AI基础设施创业公司。这类公司通常不自研通用大模型，而是围绕模型部署、推理加速、算力调度等环节提供服务，通过向上游采购或租用算力，经推理优化后按Token用量向客户收费，同时为大企业和机构提供私有化部署项目。一位长期关注AI行业的一级市场投资人表示，独立推理服务商的机会主要来自两方面：一是模型和芯片生态的多样化，企业客户不一定只使用一家公司的模型，也不希望被单一云平台绑定；二是推理效率，若在同样硬件和模型条件下能降低单位Token成本，就可能建立竞争优势。但其短板同样明显——大厂也在持续优化推理效率，开源推理框架也在进步，若创业公司的优势差距不大，很快会被追平。
第三类是从传统算力基础设施向Token服务延伸的企业，九章云极是代表之一。公司过去主要从事智算基础设施解决方案和智算云服务业务，2026年上半年开始提供按Token使用量计费的Alaya Token服务，将计算集群与第三方大语言模型封装为标准化API接口，客户按实际消耗的Token数量付费。对这类企业而言，Token更像是算力的一种新卖法：服务器建成后，无论是否有客户调用，折旧、租赁和运维成本都在持续发生，把算力包装成Token服务可承接更多零散推理需求，提高设备利用率。其优势在于已有的智算基础设施建设、算力资源组织和项目交付经验，短板则在于从建设智算中心到运营Token服务，还需具备模型部署、推理优化和客户服务能力，并找到能够持续消耗Token的客户。
财务数据揭示了这门生意的现实压力。九章云极2025年收入达10.98亿元，但超九成仍来自智算基础设施解决方案；硅基流动2025年收入增长超6倍，毛利率却跌至-24％。上述投资人认为，若只看短期商业化能力，大型云厂商优势更明显，但长期来看独立推理服务商未必没有机会。未来市场可能出现分层：标准化、规模化的模型调用服务价格竞争将较为激烈，而在特定模型、复杂部署等场景中，具备效率与适配能力的服务商仍存在差异化空间。
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