你在应用里问 AI 一个问题，看见的只是几秒钟后生成的答案。背后却要有人把模型装进服务器，调度不同芯片，还要保证高峰期不堵、每次回答足够便宜。硅基流动做的正是这一层生意。随着模型调用进入企业生产环境，这类“幕后平台”也开始获得更大额的资本投入。
据 InfoQ 9 月 20 日报道，硅基流动（SiliconFlow）已先后完成 B+ 轮二期和 C 轮融资，2026 年累计融资接近 29 亿元。两轮各自的金额与投后估值均未披露。本文涉及的融资、业务及经营数据主要来自硅基流动披露，目前没有独立信源交叉印证。
卖的不是模型，而是稳定生成答案的能力
硅基流动位于模型开发者和应用企业之间。它把不同模型与不同厂商的芯片封装起来，让客户通过接口直接调用。这里的“推理”，指训练完成后的模型实际回答问题；Token 则是模型处理和生成文字时使用的基本单位。所谓推理基础设施，就是支撑这些回答持续、稳定且低成本产生的服务器、优化软件和调度系统。
公司把这套模式称为“Token 工厂”。客户可以按调用量使用无服务器 Token 服务，无需自行购买和维护 GPU；也可以购买专属实例，由平台为单一客户保留固定资源；需要把数据留在自有环境的企业，则可选择本地部署。
难点不只是“让模型跑起来”。企业还会追问：响应够不够快，很多人同时使用时会不会卡，单位 Token 成本能否继续下降，数据又放在哪里。平台还要处理异构算力编排——把不同厂商、性能各异的 GPU 或加速卡统一调度给模型任务。这能扩大硬件选择，却也增加了兼容和性能优化的难度。
近 29 亿元投向了什么
InfoQ 报道称，本轮投资方包括中国互联网投资基金、国新基金、中国移动链长基金、中国东方资产国际、京能基金、上海仪电智算基金等国家级基金、央地国资、产业资本和市场化机构。这样的出资结构说明，资本关注的不只是模型调用平台本身，也包括它与运营商、地方智算资源和能源基础设施的结合。
例如，上海仪电自 2025 年起已与硅基流动合作建设推理公有云。中国移动链长基金关注推理优化与运营商算力设施的协同；京能基金关注绿色算力网络、AI 能源调度和智算基础设施投资。相关观点均由 InfoQ 转述，不能视为对公司经营数据的独立验证。
公司披露，截至 2026 年 4 月 30 日，平台注册用户超过 1000 万；截至 6 月 21 日，企业客户超过 1.3 万家。平台累计支持超过 170 款 AI 模型，并适配英伟达、华为昇腾、沐曦、摩尔线程等厂商的 10 余款芯片。
为什么值得现在看
我们此前报道过 DeepSeek V4.1 Flash 快速进入 API 平台、国家超算互联网和国产 GPU。模型能否被广泛采用，不只取决于能力，也取决于部署渠道。此次融资把镜头转向渠道背后的推理服务商：当 Coding、Agent（智能体）和企业生产负载增加，谁能更便宜、更稳定地交付 Token，谁就更接近基础设施入口。
硅基流动称，进入 2026 年后，其无服务器 Token 服务、专属实例和本地部署业务均在增长，海外收入有所提升；调用规模扩大和算力利用率改善，也在推动收入结构及毛利表现改善。融资完成后，公司计划扩大推理技术研发、Token 供应平台建设及全球市场拓展。
这也解释了为何模型价格竞争会向基础设施层传导。调用价格能否下降，最终要落到服务器利用率、推理优化和多种芯片的调度效率上。独立平台还要面对云厂商、模型公司与芯片企业的共同竞争，其中一些对手可以把模型和云资源捆绑销售。
局限与未知
- “1000 万注册用户”不等于活跃或付费用户，“1.3 万家企业客户”的统计口径也未说明。
- 公司未披露营收、增速、毛利率、海外收入占比及 Token 吞吐量绝对值，因此暂时无法量化经营改善。
- 公司援引 Frost & Sullivan 称其按 2025 年 Token 年吞吐量计，是中国规模最大的“独立生态 Token 供应商”，但原始报告、样本范围与计算方法未公开，这一限定口径仍需谨慎看待。