SiliconFlow的人工智能“代币工厂”梦想筹集约3亿美元新资本

该初创公司允许其他公司的模型在多种类型的芯片上运行，这种中立性在分散的中国市场中很有用

图片来源：Bamboo Works

● SiliconFlow筹集了3亿美元的新资金，押注人工智能模型和计算芯片之间的层可以成为持久的商业机会

● 该初创公司托管和优化DeepSeek和阿里巴巴等公司的模型，而不是开发自己的基金会模型

成立不到三年，人工智能初创公司SiliconFlow在新一轮融资中筹集了超过20亿元人民币（2.94亿美元），但没有建立自己的基金会模型，成为中国人工智能投资热潮的最新受益者之一。该公司押注人工智能模型与计算芯片和其他为其提供动力的硬件之间的层可以成为持久的商业机会。

在目前分散的环境中，这种商业模式看起来有利可图，环境中充斥着多种类型的芯片和其他硬件，无论是本地还是全球开发的。但如果大型语言模型（LLM）开发人员、云提供商和芯片制造商最终决定直接集成其产品，从而减少甚至取消此类中立中间商的任何角色，那么就会带来风险。

最新的融资是SiliconFlow在其短暂生命周期内的第五笔融资，其中包括在线旅游巨头Trip.com、人工智能专家商汤时科技、电信巨头中国联通和Nio Capital等支持者。他们加入了阿里云和知普AI等早期大投资者的行列。

SiliconFlow的工作不如ChatGPT等聊天机器人可见，但对于任何试图可靠运行聊天机器人的人来说都很重要。大型语言模型一次生成一个“标记”或单词片段的答案。SiliconFlow托管由DeepSeek、阿里巴巴的Qwen、Zhipu和Moonshot制作的模型，然后让开发人员通过通用界面查询它们。其软件优化了不同处理器的模型推理、管理内存和工作负载，并在芯片和数据中心之间转移工作负载。

这种模型即服务（MaSaaS）允许客户通过应用程序编程接口（API）使用托管模型，而不是购买服务器并运行模型本身。OpenAI的API是MaSaaS的一种形式，其ChatGPT是消费品成品。SiliconFlow的特点在于，它提供来自多个开发人员的模型，并在多种类型的硬件上运行它们。SiliconFlow不生产人工智能模型或芯片。它提供软件和计算服务，使这些模型在不同的硬件上高效运行。

该公司将自己描述为“代币工厂”。“SiliconFlow不是按小时租用计算能力，而是让客户以可预测的成本和速度访问DeepSeek、Qwen和Kimi等模型。其SiliconCloud平台提供公共API，而大型客户可以保留容量、在自己的云或数据中心中部署SiliconFlow的软件，或者使用它来管理他们已经拥有的计算集群。该公司表示，它为超过1000万用户和10，000家企业客户提供服务。

该战略反映了创始人袁锦辉长期以来对人工智能模型背后基础设施的关注。袁曾在西电科技大学学习计算机科学，并在人工智能科学家张波的带领下在中国领先的理科学校--清华大学获得博士学位。这两所院校都是中国首批国家级集成电路人才培养基地，培养了一代又一代的电子和半导体工程师。

在微软亚洲研究院工作一段时间后，袁于2017年创立了Oneflow，以提高训练大型神经网络的效率。Oneflow后来被互联网巨头美团收购，之后袁和前同事创立了SiliconFlow，将重点从训练模型转向运行模型。

袁的背景在DeepSeek热潮期间变得有用。2025年2月，由于对DeepSeek R1和V3型号的需求不堪重负，SiliconFlow和华为云推出了在华为Ascend处理器上运行的版本。这为SiliconFlow和华为带来了可见性，但更重要的信号是技术信号。两家公司的研究人员后来详细介绍了他们如何在华为CloudMatrix 384超级节点上提供DeepSeek-R1，表明SiliconFlow所做的不仅仅是转售该模型的访问权限。

中国分散的计算市场使得SiliconFlow等公司在国内的机会更加明显。客户可以与华为、Biren、Moore Threads、Metax和其他国内供应商的竞争对手产品一起运行Nvidia处理器，每种产品都有不同的软件堆栈和性能特征。可以使多个型号跨多个芯片系列运行的中性层可以为客户节省大量集成工作。

尽管市场机遇巨大，SiliconFlow仍面临一些强大的国内竞争对手。Volcano Engine、阿里巴巴（NYSE：BABA）（9988.HK）阿里云和百度（NASDAQ：BIDU）（9888.HK）百度AI云在2025年中国公有云MaSaaS市场代币量排名领先。这些竞争对手在将模型访问与存储、数据库、安全性和现有企业合同捆绑在一起的能力方面具有优势。Ppio、Infinigence AI和Luchen Technology在推理优化、多芯片部署以及与私有人工智能基础设施合作的能力方面展开了更直接的竞争。

对SiliconFlow提供的服务类型的需求正在迅速增长。IDC表示，中国企业MaSaaS消费量从2024年的114万亿代币跃升至2025年的1.94万亿代币，而公共云MaSaaS收入达到30.7亿元人民币（4.53亿美元）。中国工业和信息化部表示，2025年中国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，其中企业超过6，200家。SiliconFlow按代币数量排名第四，但按收入计算，并未跻身IDC五大提供商之列，这表明该公司实施其技术的速度很快，但货币化速度较慢。

融资热潮为整个人工智能价值链提供了丰富的资本。据证券交易所称，包括智普AI、Minimax和Biren在内的12家最近在香港上市的企业通过IPO总共筹集了49亿美元。其他公司也在私下筹集资金，比如DeepSeek，据报道，该公司最近在第一轮外部融资中筹集了超过500亿元人民币，这使得SiliconFlow的20亿元人民币看起来相对温和。

如此多的投资最终可能会破坏像SiliconFlow这样的中间商，因为像DeepSeek这样现金充裕的公司可能会利用他们的额外资金独立开发这些中间商正在寻找业务的服务。

这种压力有助于解释为什么SiliconFlow正在超越公共API。它正在扩大对私营企业的服务范围，客户可以为专用容量、安全性、治理和自己硬件的管理付费。该公司还计划将部分新资金用于海外扩张。但这一领域也挤满了其他竞争对手，包括美国专家Together AI、烟花AI和Baseten，它们也已超越模型目录，转向定制、路由和专用基础设施。

SiliconFlow在国内拥有更明显的优势，中国国内芯片的碎片拼凑创造了对连接人工智能模型和硬件的中性层的需求。这种优势在海外可能不那么明显，因为许多人使用的英伟达生态系统更加标准化。因此，SiliconFlow保护利润率的最佳机会可能在于将其软件嵌入客户的计算基础设施中，而不是销售可互换的API调用。SiliconFlow已经证明它可以支持大规模代币消费。现在，剩下的问题是它能为自己保留多少价值。

要订阅Bamboo Works免费每周时事通讯，请单击此处

Beninga免责声明：本文来自无薪外部撰稿人。它并不代表Beninga的报道，并且未经内容或准确性编辑。