文｜光锥智能，作者 | 白 鸽 ，编辑｜王一粟
国产算力的 " 卖铲人 " 硅基流动，要开始 IPO 了。
6 月 30 日，硅基流动向港交所递交招股书，拟在主板挂牌上市，华泰国际、国泰海通担任联席保荐人。
创始人袁进辉，此前创办的一流科技（OneFlow）被光年之外收购后并入美团，他选择再次创业，在 2023 年 8 月成立了硅基流动。
据招股书援引的弗若斯特沙利文数据显示，按 2025 年的 Token 年吞吐量计算，硅基流动是中国最大的独立 Token 供应商，并在中国所有 Token 供应商中位列第四。
然而，尴尬的是，其市场份额仅为 1.5%，与前三名火山引擎、阿里云和百度智能云差距悬殊。
与此同时，招股书还披露了一组极具张力的数字：2025 年营收 5533 万元，同比增长 653.2%；但毛利率从 2024 年的 39.4% 骤降至 -24.0%，年内亏损 3.45 亿元，累计亏损达 4.396 亿元。
更耐人寻味的是估值曲线。
2025 年 2 月，硅基流动 Pre-A 轮投后估值 9.85 亿元，2025 年 6 月 A 轮 22.86 亿元，2026 年 3 月 31.2 亿元，2026 年 6 月 B 轮 +B+ 轮合计 12.6 亿元融资后，投后估值飙至 77.4 亿元。
77.4 亿估值对应 5533 万营收，市销率（P/S）超过 140 倍。显然，这不是在卖 Token，而是在卖一个关于 Token 的梦想，但梦想需要落地。
硅基流动的招股书，就像一面棱镜，折射出中国 AI 基础设施赛道最真实的商业图景，当所有人都在谈论 " 卖铲人 " 的故事时，铲子本身的成本结构、竞争格局和盈利路径，却鲜少被认真审视。
Token 工厂 一个高级二房东的叙事包装
硅基流动的自我定位是 " 开放、独立的词元供应平台 "。
词元（Token）是大模型处理文本的最小单位，可以理解为 AI 时代的 " 电力 "，即每一个对话请求、每一次代码生成、每一张图片创作，背后都是 Token 的消耗。
据招股书显示，硅基流动的核心业务主要分为两块：
一是公有云服务，包括无服务器词元服务（按 Token 用量计费）和专属实例（预留独享算力，按固定费用或使用量计费），面向个人开发者和中小企业。
二是本地部署解决方案，即将推理引擎和算力编排系统部署到客户自有数据中心，收取软件许可费、实施费和维护费，主要面向大型政企客户。
这些数据看起来很漂亮。但漂亮的叙事背后，是一个更朴素的商业本质，即硅基流动本质上是一个没有房源的 " 高级二房东 "。
硅基流动不生产 GPU，不研发大模型，它的角色是连接者——从上游租赁算力（GPU 服务器），通过自研软件系统进行优化调度，再向下游开发者和企业销售标准化的 Token 服务。
用一个更直白的比喻：它是一家 " 算力中介 "。
上游，它从英伟达、华为、阿里云等 " 大房东 " 手里租 GPU，按月交房租。中游，它把这些 " 房子 " 简单装修（装上推理引擎 SiliconLLM、算力编排系统等软件），让租客能拎包入住。下游，它把装修好的房子按天或按小时租给 AI 开发者和企业。
而硅基流动 2025 年的数据，正是这个等式失衡的体现。
营收端，2024 年硅基流动收入是 734.6 万元，到了 2025 年营收为 5533 万，这对于一家成立不到三年的 AI 公司来说，增速确实惊人。
但在其营收飞速增长的背后，成本端的费用也在暴涨。
招股书数据显示，2025 年，硅基流动的销售成本从 445.2 万元飙升至 6863.2 万元，增幅约 15.4 倍，远超收入增幅的 6.5 倍。
其中，算力资源成本是最大项，2025 年算力成本约 5963 万元，占销售成本的 86.9%，同比暴涨约 22 倍。这意味着公司每产生 1 元收入，仅算力成本就消耗了 1.08 元，尚未覆盖其他运营成本。
这不是规模效应，而是规模的反效应。
在传统互联网生意中，用户越多，边际成本越低。但在算力二房东模式中，每多一个用户，就要多租一块 GPU，成本线性增长。
更致命的是，硅基流动在 2025 年的公有云服务收入占比首次超过本地部署（52.9% vs 47.1%），而公有云恰恰是毛利率最低的业务。
从毛利率来看，2024 年，硅基流动的毛利率是 39.4%，2025 年则转负为 -24.0%，其中公有云服务毛利率为 -119.0%。显然，这并不是在卖服务，而是在烧钱换市场。
翻译一下：为了抢客户，提前租了大量 GPU，但客户还没上来，GPU 空转，成本先出去了。
另外，截至 2025 年 12 月 31 日，硅基流动的现金及现金等价物 1.72 亿元，另有定期存款 1.00 亿元，月均现金消耗率约 1480 万元。
按此消耗节奏，现有资金约可支撑 18 个月经营消耗，但考虑投资支出后压力确实很大。
这或许也是硅基流动急于上市的最直接原因，不是时机成熟，而是不得不上。
招股书也坦诚提示风险：" 录得毛损、净亏损并产生经营活动现金流出，可能无法实现盈利，或即使实现盈利，其后亦可能无法维持盈利。"
显然，现如今于硅基流动来说，上市不是可选项，是必选项，而且时间窗口有限。
Token 独立平台 在窄路中寻找蓝海
做独立 Token 工厂，意味着硅基流动选择了一条与火山引擎、阿里云、百度智能云不同的路径：不做自研模型，不做自有云，而是做跨模型、跨芯片、跨云厂商的 Token 调度平台。
不与巨头正面竞争，这或许是袁进辉上一次创业后累积下的重要经验。
2017 年，袁进辉创办一流科技，做深度学习框架 OneFlow，这个领域的竞争对手是 TensorFlow（Google）、PyTorch（Meta）、PaddlePaddle（百度）。
而 OneFlow 的技术路线是分布式训练的高效性，但在生态战中，TensorFlow 和 PyTorch 已经占据了开发者心智，OneFlow 始终未能突围，最终被美团收购。
但硅基流动选择做独立 Token 工厂，代价则是结构性的高成本——不掌握算力、不掌握模型、不掌握客户入口，只能依靠软件优化和调度算法来赚取差价。
而这个差价，在 2025 年的财务数据中，是负数。
更重要的一点在于，选择独立，就无法享受大厂的成本优势。
毕竟，云厂商的优势就在于有足够大的规模能够摊销其成本支出，如火山引擎可以亏本卖 Token，因为底层还有云基础服务能力的收入作支撑。
而硅基流动不能亏本，因为它没有 " 生态 " 可以补贴。
然而，它还是在亏本，而且亏得比谁都狠。
那么，在这条 " 独立 " 的赛道上，硅基流动到底有哪些核心优势？毕竟，从大模型定价来看，其相比于云平台或大模型厂商来说，优势并不明显。
总的来看，核心优势或许有两点：一个是方便，一个 Key 能直接调用 170 多个模型，且一般来说，官方 API 高峰期会有拥堵，需要备选渠道。另一个，则在于大模型对国产芯片的适配上。
而异构算力的适配，是硅基流动最独特的标签，也是它招股书反复强调的点。
在业内，硅基流动率先完成了基于国产芯片的 DeepSeek R1 和 V3 部署，跨芯片适配是其区别于大厂的核心标签之一。
目前主流的算力芯片架构，包括英伟达 GPU、华为昇腾、沐曦、摩尔线程等，硅基流动的价值在于，它做了一套跨平台开发框架，让客户不同关心底层是什么芯片，直接调用 API 就行。
其实说白了，硅基流动的核心技术壁垒，不是某项独步天下的算法，而是在国产芯片替代浪潮中，率先做了大量脏活累活，积累了跨芯片适配和调度的工程经验。
这个壁垒的厚度，取决于两个变量，一是国产芯片生态的成熟速度，越快，壁垒越薄；二是大厂是否愿意做中立第三方，如果做的话，这个壁垒将会直接消失。
微妙的是，现在云大厂也在做国产芯片适配。如阿里云已经规模化适配了华为昇腾、海光、沐曦、摩尔线程、平头哥真武等主流国产算力芯片，火山引擎也在部分场景支持昇腾。
因此，这对于硅基流动来说，它更像是一张时间窗口卡，而非终身通行证。整体来看，硅基流动的技术壁垒，更像是一种先发优势 + 工程经验 + 生态卡位的组合，而非某种独门绝技。
用个形象的比喻，硅基流动像是一个 " 在偏远山区修了条公路的包工队 "，山区（国产芯片生态）还没被大厂重视前，它先修了路，收了过路费。但如果某天大厂决定也进山修路，或者山区自己通了高铁，这条路的稀缺性就大打折扣。
因此，硅基流动的技术有价值，但这个价值的持久性和独占性，却远比资本市场叙事中要脆弱。
一个行业的缩影
硅基流动的 IPO，是中国 AI 基础设施赛道发展的一个缩影。
它代表了一种理想主义的创业路径：不碰大模型，避免与巨头正面竞争，不做终端应用，避免红海厮杀，而是深耕产业链中游，做 " 卖铲人 "。
但招股书的财务数据冷酷地揭示了一个现实：在算力被英伟达垄断、模型被大厂控制、客户被生态绑定的格局下，中游的 " 卖铲人 " 可能是最脆弱的一环。
它的上游成本刚性，即 GPU 租赁价格由市场供需决定，下游价格弹性，即开发者对 Token 价格极度敏感，中间环节的利润空间被两头挤压。
2025 年 -24% 的毛利率，不是经营失误，而是这个商业模式的结构性困境。而 77.4 亿元的估值，资本市场买的或许不是现在的利润，而是 " 万一成了呢 " 的期权。
但这个成了的前提，是独立 Token 供应平台能真正地生存下来。而其生存风险，也并不仅仅在于有可能被大厂挤压生存空间，而在于这条独立赛道的市场空间是否足够大，-119% 的毛利率能否在规模化后转正，以及国产芯片适配的壁垒能否持续。
硅基流动的招股书，像一份诚实的市场体检报告。它没有虚构数据，没有编造案例，只是把一家 AI 基础设施公司的真实经营状况摊开在阳光之下：高增长、高亏损、高估值、高不确定性。
对于投资者而言，这是一个需要冷静思考的问题：当 " 卖铲人 " 开始卖自己的股票时，你买的到底是铲子，还是关于铲子的故事？对于行业而言，硅基流动的上市将倒逼整个赛道从粗放式算力租赁竞争，向以软件优化、异构调度为核心的高附加值服务模式升级。
无论这家公司最终能否盈利，它都在推动一个新品类的独立化和标准化。
而在这个 AI 狂飙的时代，硅基流动的故事，或许只是众多 " 卖铲人 " 故事中的一个。但它足够真实，足够典型，也足够值得被记录。
