硅基流动一年内完成两轮融资，商业化进程加速，揭示背后资本运作逻辑与投资新机遇。

　　 2025年，人工智能大模型技术正以前所未有的速度渗透进各行各业，从概念探索走向深度业务融合与实际价值释放。在这一轮AI变革浪潮中，一批聚焦AI基础设施（AI Infra）的创业公司迅速崛起，致力于解决企业在大模型落地过程中的关键难题。其中，硅基流动作为行业新锐力量，近日正式推出企业级MaaS（Model as a Service）平台，标志着其从技术能力向规模化商业服务迈出了关键一步。

　　 该平台为企业提供涵盖异构算力纳管、模型训练、推理部署到场景应用的全链路闭环解决方案，已在电力、能源、制造、金融、互联网等多个高需求行业实现初步落地。值得注意的是，硅基流动并非从零起步——公司成立于2023年8月，由AI领域资深创业者袁进辉二次创业创办。此前他曾创立一流科技，后被王慧文发起的光年之外收购；而随着王慧文因健康原因退出，美团最终以20.65亿元全资接盘光年之外，成为国内AI初创并购史上的标志性事件。

　　 在创立之初，硅基流动便引入美团作为战略股东，显示出其在资本和产业资源上的独特优势。与前序项目更侧重于大模型预训练不同，硅基流动将重心放在了更具现实落地意义的大模型推理市场。其核心产品为一站式大模型云服务平台，依托自研高性能推理引擎，显著提升推理效率，降低使用成本，为企业用户提供多品类、高可用的AI模型服务。

　　 今年春节期间，国产大模型DeepSeek横空出世，引发全球关注热潮，但随之而来的是服务器频繁遭受攻击、官网访问不稳定等问题，暴露出底层算力支撑体系的脆弱性。在此背景下，硅基流动率先在其云服务平台上线基于华为云昇腾算力的满血版DeepSeek R1/V3模型，成功打通了在国产芯片上高效运行高性能大模型的技术路径。这不仅是技术突破，更是国产化替代进程中的重要里程碑。

　　 这一举措让硅基流动迅速抢占先机，充分受益于DeepSeek带来的国产AI红利。据官方披露，公司目前已拥有超700万用户，日均生成上千亿Token，业务规模呈指数级增长。尤其值得关注的是，在短短数月内，硅基流动已连续完成两轮融资：2月获数亿元pre-A轮，投资方包括华创资本、普华资本等；6月再获阿里云领投、创新工场超额跟投的A轮融资，进一步夯实了其在AI infra领域的领先地位。

　　 资本加持之下，商业化进程明显提速。联合创始人胡健在近期媒体沟通会上表示：“目前我们平台注册企业客户已超过一万家。通过走访发现，越来越多企业已从‘试试看’的心态转向真实场景落地，并进入批量部署阶段。此时推出企业级MaaS平台，可谓恰逢其时。” 这一判断背后，是企业对大模型从“想用”到“敢用”“能用”的转变，也反映出市场需求正在从碎片化试点迈向系统性建设。

　　 当前，企业在推进大模型规模化落地过程中普遍面临多重挑战：模型适配周期长、推理性能与成本难以兼顾、服务稳定性要求高、输出质量波动大，以及日益严峻的安全合规压力。尤其对于缺乏AI基建经验的传统企业而言，组建专业团队成本高昂且人才稀缺。胡健指出：“很多企业找不到有实战经验的人才，即便找到，价格也非常昂贵。” 正是在这样的痛点驱动下，硅基流动试图将其在公有云大规模运营中积累的经验产品化，打造标准化、易用性强、可快速交付的MaaS解决方案。

　　 该企业级MaaS平台预集成100+主流开源与闭源大模型，支持多种算力卡组合的推理加速包，依托公有云能力，新模型可在1-3天内完成适配并同步至私有环境，极大缩短上线周期。同时，平台通过智能路由调度、自研推理框架优化和动态扩缩容机制，在保障高性能的同时有效控制成本。安全性方面，则提供多租户数据隔离、细粒度权限管控、应用级限流及全链路日志审计，满足政企客户严苛的安全合规要求。

　　 在客户结构上，硅基流动采取差异化策略，重点深耕两大类客户群体：一类是腰部互联网企业，它们具备一定IT基础但缺乏完整的AI infra团队，希望通过低成本方式快速部署大模型能力；另一类则是大型央国企，这类客户响应国家“人工智能+”行动号召，正加快推进大模型应用，尽管自身研发能力有限，却亟需在短时间内实现规模化落地。

　　 对此，胡健强调：“政企客户对国产芯片的支持是刚需。” 硅基流动目前已实现对英伟达、AMD、华为昇腾、沐曦、摩尔线程等主流芯片的全面适配，是国内唯一能在多种国产芯片上实现大模型规模化推理的公司。这种跨平台兼容性和深度优化能力，构成了其核心竞争壁垒，也成为吸引央国企客户的关键因素。

　　 典型案例显示，某头部能源央企正采用“大小模型双轮驱动”模式推进AI转型，涉及地震资料处理、油藏开发优化、化工研发和客户服务等多个专业场景。针对其对国产算力部署、训推一体闭环及行业专用模型构建的需求，硅基流动提供了覆盖训练、微调到推理的完整解决方案，助力其实现从通用能力到垂直领域智能化的跃迁。

　　 在商业模式上，当前主要采用项目制收费与Token消耗计费两种方式。胡健预测，未来Token将逐步演变为像水电一样的基础设施资源，价格将持续下降，并可能出现类似“工业用电”“居民用电”的分级定价机制，结合使用时段、优先级等因素进行灵活计费。这一趋势意味着大模型服务将更加普惠化，但也对企业底层成本控制能力提出更高要求。

　　 从宏观角度看，市场正处于爆发式增长阶段。据Frost & Sullivan数据显示，2025年上半年中国企业级大模型日均Token消耗量已达10.2万亿，相较2024年下半年激增363%。如此迅猛的增长曲线，既反映了企业数字化转型的迫切需求，也为像硅基流动这样的初创企业提供了广阔发展空间。

　　 值得注意的是，尽管赛道火热，但真正能够打通“技术—产品—商业化”闭环的企业仍属少数。硅基流动凭借清晰的战略定位、扎实的技术积累和精准的客户洞察，已在AI infra领域建立起差异化优势。尤其是在国产化替代加速的背景下，其在国产芯片适配方面的领先地位，或将转化为长期护城河。

　　 然而也应看到，随着更多科技巨头入局MaaS赛道，竞争将愈发激烈。如何持续保持技术创新节奏、扩大生态合作网络、提升客户服务深度，将是硅基流动下一阶段必须面对的挑战。但从目前的发展态势来看，这家成立仅两年的公司，已经走出了属于自己的节奏，正在成为中国AI基础设施版图中不可忽视的一极。