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资本扎堆押注大模型推理,国产Token供给平台加速突围

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硅基流动完成 B + 轮二期与 C 轮融资,2026 年度累计股权融资接近 29 亿元,投资方阵容涵盖国家级基金、央地国资、头部产业资本,是今年 AI 底层软件领域最大一笔融资事件。资金将重点投入推理引擎、异构算力调度、模型芯片适配研发,持续搭建 Token 供给平台,加速海外市场拓展。

很多人把 AI 赛道焦点放在大模型本身,但产业落地真正的瓶颈,恰恰在推理层。训练只做一次,推理是持续消耗算力、产生业务收入的环节。国产芯片架构多样,不同芯片之间适配、调度难度极高,推理引擎就是打通模型与国产硬件之间的关键软件层,降低大模型部署成本,提升算力利用率。这也是资本持续重仓硅基流动这类底层软件企业的核心逻辑。


AI生成

当前国内大模型厂商数量众多,但硬件底座五花八门,国产 GPU、NPU 并存,异构算力环境复杂。如果没有成熟的推理引擎做调度,大量算力会被闲置,硬件采购成本居高不下。硅基流动的核心产品,就是面向多芯片的统一推理平台,让一套大模型可以快速适配不同国产算力硬件,降低企业落地大模型的技术门槛。

资本层面,本轮引入大量国资与产业资本,意味着产业端已经意识到:算力芯片是硬件底座,推理引擎是软件底座,二者缺一不可。过去国内 AI 投资大量涌向大模型应用层,底层软件长期被忽视,现在资本开始向基础软件倾斜,补齐国产算力全栈生态短板。

当然赛道挑战同样明显。推理引擎赛道竞争激烈,大厂自研框架、创业公司同台竞技,产品需要持续迭代,客户验证周期漫长。软件产品的壁垒,不在于一次性开发,而在于持续适配不同芯片、不同模型,在大规模并发场景下保持稳定性。长期看,国产算力生态想要真正成熟,必须培育一批像硅基流动这样的底层软件企业,打通芯片、模型、应用之间的全链路。

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