观点

硅基流动的 IPO 叙事,被严重误解了

文 | 时间线Timelines,作者 | 王志,编辑 | 周易

刚刚完成新一轮融资,硅基流动就加速迈出了登陆资本市场的步伐。

近期,硅基流动向港交所主板提交上市申请,华泰国际、海通国际为联席保荐人。招股书显示,硅基流动成立于 2023 年 8 月,是中国领先的开放、独立词元供应平台,正处于 AI 模型在企业中快速部署及应用的时代前沿。

若顺利登陆港交所,硅基流动将成为「中国 AI Token 工厂第一股」。

从整体面来看,硅基流动的发展呈现出典型的 AI 企业特征:一方面是持续加码的 AI 各项投入和持续增长的营收;另一方面则是无法忽略的亏损。在这个背景下,硅基流动选择快速登陆港交所,并不让外界感到意外。

因此,真正值得思考的问题是:面向港交所发起冲击的硅基流动,最具价值支撑力的叙事逻辑是什么?

成立不到三年,融资七次

硅基流动的故事,离不开创始人袁进辉的行业积淀。

现年 45 岁的硅基流动创始人袁进辉,可以说是 AI 圈的老兵。他在 2008 年获得清华大学博士学位,师从中国科学院院士、中国人工智能研究领域奠基人张钹教授,毕业后,加入微软亚洲研究院,任主管研究员。

2017 年,袁进辉第一次创业,创办了分布式深度学习框架 OneFlow。2023 年,大模型浪潮席卷中国,美团联合创始人王慧文携 5000 万美元下场,创立大模型公司光年之外,并很快收购了 OneFlow,袁进辉因此加入光年之外。

但很快,王慧文因病休退后,光年之外被美团收购。拒绝了美团留任邀请的袁进辉,选择带领团队再次出发——2023 年 8 月,硅基流动正式成立。

 硅基流动的 IPO 叙事,被严重误解了

袁进辉后来在社交媒体上回忆,2023 年「就像坐过山车」——创业公司几个月内经历了多次并购,从一亿美元的公司变成十亿美元、千亿美元的公司,最后再分拆重新创业。

颇具戏剧性的是,袁进辉曾透露,2023年下半年筹建硅基流动之初,他曾与 DeepSeek 创始人梁文锋讨论过投资事宜,但因多方面原因未能合作。事后他在朋友圈感叹「为自己(当时)没有远见感到后悔」。

但命运的齿轮已经转动。硅基流动没有选择做大模型,而是走了一条完全不同的路——做独立的 Token 供应平台。这个选择,在当时的 AI 热潮中显得有些非主流,却在后来的 DeepSeek 爆火中意外收获了红利。

2025 年初,DeepSeek-R1 的爆发,成就了硅基流动创业以来的第一个的高光时刻。

实际上,早在 DeepSeek-R1 发布前,硅基流动便在社区中捕捉到开发者的讨论,判断 DeepSeek 初代模型具备出色的编程能力,迅速投入资源适配。另一方面,服务上线初期,流量远超预期,系统负载接近极限,团队在春节期间连续奋战、全员无休。

最终,硅基流动联合华为云昇腾云率先推出基于国产芯片的 DeepSeek-R1 服务,性能比肩国际顶尖 GPU,平台用户数从百万级飙升至千万级。

在这样的背景下,硅基流动成为国内最受资本关注的 AI 企业之一。

以 2023 年 8 月为起点,硅基流动成立仅仅 34 个月;数据显示,自 2023 年 12 月启动天使轮至今,硅基流动总计完成七轮融资。

其中,阿里、华为、美团、商汤、蔚来、智谱等产业方和明星 AI 投资机构均在投资之列,这样的股东阵容,这在整个 AI 赛道里也是极为罕见的。

其中在 2026 年 6 月 16 日,硅基流动官宣完成超 20 亿元 B 轮融资,创下 2026 年以来国内第三方 MaaS(模型即服务)赛道最大单笔融资纪录。伴随着这轮融资,硅基流动的估值达到 77.4 亿元。

 硅基流动的 IPO 叙事,被严重误解了

在资本密切关注的同时,硅基流动的业绩表现也逐年增长。

招股书显示,2023 年,也就是公司成立当年,硅基流动实现营业收入 0.6 万元;2024 年全年,硅基流动营收达 734.6 万元;到了 2025 年,全年营收增长至 5533 万元,同比增增长幅度为 653.2%。

这样的业绩表现,成为了硅基流动冲击港交所的重要支撑。

基于此,硅基流动也给出了 2026 年的业绩预期。它表示,公司预计在 2026 年底前达到港交所对「已商业化公司」的收入要求,即最近一个经审计财政年度收益达到 2.5 亿港元(约合 2.3 亿元人民币)。

这意味着,以 2025 年 5533 万元的收入基数来算,硅基流动要在一年多时间内将收入提升至 2.3 亿元以上,意味着至少 300% 以上的增长。

巨头竞争下的中立身位

无论是融资节奏本身,还是融资过程中的业绩和估值增长,硅基流动的表现确实在行业独树一帜。那么,硅基流动究竟为什么能吸引到如此多的投资,并且在这么短的时间内就能冲击上市?

这首先与其超前的判断力有关。

过去几年,AI 产业的 Token 需求呈指数级爆发,但有效 Token 供给严重不足。而这背后的原因是,算力供给与 Token 需求之间存在着一个巨大的转化鸿沟。换句话说,在芯片和 Token 之间,需要一个关键的转化层。

而恰好,硅基流动正是这个转化层中最成熟的玩家,并且它还敏锐地抓住了机会。从业务实践来说,它也的确将芯片、算力、模型与系统软件深度耦合,封装成标准化的 Token 输出能力。

正是在这个角色下,硅基流动才在2025年初联合华为昇腾云完成了基于国产芯片的DeepSeek-R1 服务适配,并由此迎来第一波高光时刻。

当然,硅基流动之所以拥有这样的判断力,也与其创始人袁进辉的个人经历有关。早在2016 年,袁进辉创立的 OneFlow 就是瞄准了一个关键问题:如何让模型在异构芯片上跑得更快更稳——这份技术积累也延续到了硅基流动。

如今,硅基流动的其自研推理引擎融合了一系列领先技术,支持 DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi 等 100 多个主流模型,可在英伟达、昇腾、沐曦、摩尔线程等多元芯片上稳定提供高吞吐、低延迟的商业级服务。

目前,硅基流动已成为支持国产芯片数量最多、效果最好、使用最广的 Token 生产线。

当然,对于硅基流动来说,最值得关注的,是它所拥有的「中立第三方」的生态站位。

在 AI 产业站队逻辑盛行的当下,大部分 AI Infra 公司都不得不面临一个选择题:绑定哪朵云、站队哪个模型生态。但硅基流动从一开始就选择了另一条路:不站队,不绑定。

从目前 MaaS 的市场格局来看,按照 IDC 按调用量统计的口径,在国内公有云 MaaS 市场,前三名合计拿走约 87% 的市场份额。这三家无一例外,都是自研模型 + 自有云基础设施+自有应用生态的垂直整合体。硅基流动排在第四,市场份额 1.5%,是前四名中唯一的创业公司。

但恰恰是这个位置,赋予了它一种大厂天然不具备的属性。

这意味着它有机会同时成为多家云厂商的合作伙伴、多家芯片厂商的适配对象、多个大模型公司的分发渠道。这种中立定位在 Token 供应赛道里极为稀缺。

更重要的是,这个中立生态位正在产生实实在在的网络效应:适配的芯片越多,能支撑的模型就越多;支撑的模型越多,吸引的开发者就越多;开发者越多,产生的 Token 调用量就越大;调用量越大,对算力成本的议价能力就越强。

从某种程度来说,这非常容易形成一个正向增强的飞轮。

这也解释了为什么股东名单里能同时出现阿里、华为、智谱、商汤这些表面看起来存在竞争关系的玩家。它们愿意共同押注同一家第三方平台,看中的正是这种中立性带来的生态连接价值。

 硅基流动的 IPO 叙事,被严重误解了

另外,从商业模式本身来看,硅基流动「公有云 + 本地部署」的双轮驱动战略,也形成了独特的业务韧性。

其中,硅基流动的本地部署解决方案毛利率常年保持在 80% 以上,贡献稳定的现金流和利润;截至 2026 年 4 月,硅基流动已服务超过 1.3 万家企业客户,覆盖 AI、互联网、能源、金融、电信等多个行业。

总体来看,从个人开发者的免费试用,到中大型企业的专属实例,再到核心客户的私有化部署,硅基流动正在试图构建一个覆盖全生命周期、全场景的 Token 供应体系。

追寻一个 AI 商业正循环

与全球一众 AI 企业情况类似,硅基流动虽然迎来了业务和估值层面的高速发展,但是从实际的商业结果来看,它也必须面临一个关键课题:尚未实现盈利。

根据招股书的数据显示,2023 年到 2025 年,硅基流动的净亏损分别为 1222.3 万元、8191.5 万元、3.455 亿元。

对此,硅基流动解释称,亏损主要是由于为扩展 AI 基础设施在算力资源及研发方面所作重大初期投资、大量以股份为基础的薪酬开支及赎回负债利息开支所致。其中在研发方面,作为一家典型的密集研发投入型企业,硅基流动的研发力度也在逐年加大。

数据显示,自 2023 年到 2025 年,硅基流动的年度研发开支分别为 1084.1 万元、6447.5 万元和 2.09 亿元。不到三年,其研发投入合计约 2.84 亿元。

在这样的高强度研发投入下,硅基流动未来依旧要面临亏损问题。

在招股书中,硅基流动提到,未来随着公司扩展商业规模,预期绝对研发开支及近期净亏损将会持续。

但同时,硅基流动也表示,将通过包括把握行业爆发式增长,深化国内客户参与度,加速海外收入增长,最大化算力资源利用率,以及提升营运效率等方式实现长期盈利的计划。

值得一提的是,在招股书中,硅基流动也指出了公司未来发展所面临的挑战。

比如,财务层面,公司尚处于亏损状态,经营现金流持续为负,未来若无法有效改善盈利或及时获得外部融资,可能影响持续经营能力。

技术层面,AI 行业技术迭代极快,公司必须持续重金投入研发以保持竞争力,而新模型、新芯片的适配压力以及开源模型生态的潜在变化,都可能对其业务根基造成冲击。

另外,在市场层面,硅基流动表示,全球词元供应赛道竞争日趋白热化,行业价格战持续压缩利润空间。

确实,从当前的市场动态来看,近年来,一些头部大模型厂商已累计十余次下调 API 价格,部分主流模型累计降幅超 90%。而火山引擎、阿里云、百度智能云等正在全面落地自研推理算力与 MaaS 服务,也在改变市场格局。

回头整体来看,站在这个时间节点上,一个更加值得追问的问题是:硅基流动将如何在 Token 经济中进一步确立的价值空间?

实际上,如果从产业逻辑角度来看,Token 需求必然会指数级增长,中间的转化层依旧需要极致的工程能力——跨芯片适配、推理引擎优化、异构算力调度——这些能力不是一朝一夕能建成的,也不是大厂用钱就能快速复制的。

从这个角度来看,硅基流动在过去三年积累的 170 多个模型适配经验、多元芯片的工程实践和千万级用户的运营数据,构成了它最真实的护城河。

而从商业逻辑上看,硅基流动一方面还在处于业务上高速增长的状态,一方面也在面临更大规模的损失;因此,如果硅基流动想要证明自己,就还是需要在 MaaS 这条已经显得拥挤的赛道上证明自己的独特性,并最终转化为利润。

所以,市场还在等待一个更具确定性的答案。

一个值得注意的信号是,硅基流动在招股书中反复强调「独立生态」这一定位。这既是对自身价值的定义,也是对市场的承诺——承诺自己不会成为某朵云、某个模型或某家芯片厂商的附庸——但中立的前提是独立。

而独立的前提,是一个可持续的商业正循环。

从这个意义上说,硅基流动走向 IPO 的核心意义,并不是这家第三方 MaaS 企业在资本市场的一次亮相,而是它在规模放大与盈利承压的双重背景下寻求进一步商业落地的新起点——这条路还很长,硅基流动还需要更多的时间来证明自己。

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