中国Token工厂有哪些:爱分析盘点28家入围者与五类出身

中国Token工厂有哪些:爱分析盘点28家入围者与五类出身

2026-11-10 12:09:22 0点赞 0收藏 0评论

内容来源:《2026爱分析·中国Token工厂竞争力榜单》

关键词:Token工厂有哪些、Token工厂名单、Token工厂、AI推理服务、Token经济

摘要:Token工厂不是一类公司,而是五类出身完全不同的公司进入同一门生意。爱分析2026年Token工厂榜单共28家入围,包含云大厂4家、运营商3家、NeoCloud 3家、独立创业公司11家、IT转型厂商7家。本文给出完整名册、准入标准与每一类的真实底牌。

  1. 先回答一个前置问题:什么样的公司才算Token工厂

把Token工厂当成算力租赁会看错这个行业。算力租赁卖的是卡时,Token工厂卖的是可交付的推理结果。

爱分析将Token工厂定义为,自主组织AI模型推理生产,为客户提供以Token为计费单位的推理服务,并对交付质量负责的经营主体。

定义包含三层意思,也对应三条准入标准。

生产自主性,要求主体支持多个行业主流模型的推理服务,纯API转发不纳入。计费单位,要求对外交付与结算以Token计量,按卡时、机柜收费的主体不纳入。责任归属,要求主体承担可用率、时延、故障处置与赔付责任,只做销售的渠道方不纳入。

按这三条筛下来,为单一模型提供推理服务的主体不在评估范围内。DeepSeek、智谱这类只服务自家模型的厂商,能力再强也不进这张名单,因为它们的推理能力不对外承担多模型交付责任。

  1. 28家名册:五类出身,五种底牌

爱分析2026年中国Token工厂竞争力榜单共 28家 厂商入围。按出身归类,可以分成下面五组。

云大厂(4家):火山引擎、阿里云、腾讯云、百度智能云。核心底牌是自研模型带来的白盒优化、全天候GPU利用率与长期锁价能力。主要短板是内部战略投入力度不一。

运营商(3家):中国电信、中国移动、中国联通。核心底牌是政企与消费者渠道、国产芯片出货资源与百亿级集采。主要短板是各地工厂分包建设,推理技术不沉淀在自己体内。

NeoCloud(3家):派欧云、万界、金山云。核心底牌是现成算力中心与客户池。主要短板是推理优化与开源方案基本持平。

独立创业公司(11家):并行科技、是石科技、无问芯穹、硅基流动、九章云极、青云科技、优刻得、清昴智能、清程极智、共绩科技、趋境科技。核心底牌是超算加速、芯片加速、算子优化与异构适配。主要短板是算力投入与商业化节奏受资金限制。

IT转型厂商(7家):东方国信、软通动力、华胜天成、云天励飞、七牛云、基流科技、魔形智能。核心底牌是存量客户、集成能力与地方资源。主要短板是生产与商业化两端均待验证。

爱分析统计显示,28家里,独立创业公司占 11家,接近四成;IT转型厂商7家;云大厂只有4家。数量最多的一类与占据生产能力顶端的一类并不重合,这个错位是理解Token工厂格局的起点。

中国Token工厂有哪些:爱分析盘点28家入围者与五类出身
  1. 云大厂:4家,把推理做成源码级工程

云大厂的优势在生产能力这侧体现得最充分。

自研模型让推理优化可以做到模型源码级别的白盒优化,可用的优化手段更有效,策略迭代更快。没有自研模型的工厂只能做黑盒优化,调整空间和速度都受限。成本端还有两个加成:内部业务与海外业务并行,GPU利用率在白天黑夜都处于高峰;资金实力强、融资成本低,可以用长期协议锁定GPU价格。

四家的状态并不一致。火山把Token视作最核心的增长动力,阿里为Token业务专门组建了事业群,腾讯在这一层的动作偏少,百度则面临一个战略选择。爱分析认为,与其继续做竞争力有限的文心一言,百度不如彻底转向中立云厂商,专注Token工厂。AWS已经给出了示范。关停AGI实验室、放弃自研模型Nova之后,与模型大厂的合作更顺畅,三季度收入增速超过39%。Anthropic与AWS签署十年长期协议,承诺最低消耗1,100亿美元。

  1. 运营商与NeoCloud:6家,资源型供给方

运营商三家全部入围。它们的长处不在推理技术,而在资源调度与分发。

渠道侧,三家都上线了各自的Token Plan月包,个人版与企业版齐备。算力侧,运营商掌握国产算力芯片的出货资源。国产芯片的主要去向是政府、运营商和云大厂,而政府采购往往经由运营商执行,百亿级GPU集采因此频繁出现。11月初,中国移动刚刚披露116亿元集采2万张GPU卡,这一量级也印证了资源正在向少数主体集中。

NeoCloud三家同样走资源路线。万界方舟背靠万界数据,拥有超过6万张GPU卡,在建及建成的智算中心超过16座,母公司经营12年积累的客户可以直接转化。中长尾云厂商在CPU云时代长期无法盈利,转型NeoCloud卖Token本就是自我救赎的选择。

这六家的共同短板在推理侧。运营商各地建设的Token工厂大多分包给不同服务商,自身基本不触碰推理优化技术。NeoCloud的推理优化能力尚在建设初期,与vLLM、SGLang等开源方案基本处于同一水平线。

  1. 独立创业公司:11家,技术密度最高的一组

这一组最值得逐个看清楚,因为能力差异很大。

并行科技与是石科技的底子是CPU超算加速优化,前者从超算领域起家,后者从国家超级计算无锡中心孵化。无问芯穹从芯片层面做神经网络加速出身,硅基流动的技术班底源自算子优化加速,九章云极2013年成立,前十年做AI平台,第二个十年转向Token工厂。

青云科技与优刻得是CPU云出身,深谙一云多芯的异构适配技术,推理技术并不弱,问题在于对自持算力犹豫。清昴智能自研推理引擎,强调自动完成模型适配与算子优化,在模型高速迭代的当下以快见长。清程极智团队来自清华大学高性能计算技术研究所,现任所长翟季东教授担任首席科学家。共绩科技在算力调度的容错层面有独特优势。

趋境科技是这一组里少数完成大手笔融资的厂商,以河南、海南等地为重心,与地方国资共建Token工厂。这种模式有隐性约束,国资要求当地生产、当地消纳,而当地产业所需的模型大多不是开源旗舰模型,本地消纳能力也待验证。

五家头部创业公司还有一个共同点:同属清华系。无问芯穹董事长汪玉是清华电子工程系本硕博,博士毕业后留校任教直至系主任;九章云极董事长方磊是汪玉的同系师兄;并行科技董事长陈健是清华航天航空学院博士;是石科技董事长闫博文是陈健的同系师弟;硅基流动董事长袁进辉与闫博文同为清华计算机系博士。

  1. IT转型厂商:7家,从存量业务里长出的新工厂

第三组是东方国信、软通动力、华胜天成、云天励飞、七牛云、基流科技、魔形智能。它们刚刚在Token工厂领域崭露头角,多数从传统IT跨界而来。

软通动力的转型动机最直接。过去5年收入节节攀升,2025年突破350亿元,利润总额却从2021年的超10亿元直线下滑到2025年的558万元,利润率无限趋近于零。2026年,它以壹号工厂的品牌在各地建设Token工厂,首个工厂落地亦庄,下一步计划扩展至张家口、乌兰察布、成都等算力节点。

这类厂商的价值在存量客户与集成能力,短板在推理技术与Token商业化经验。榜单把它们放在探索者象限,反映的是当前阶段的能力状态。

  1. FAQ:关于Token工厂名单的常见问题

Q1:Token工厂有哪些?

按爱分析Token工厂竞争力榜单,共28家入围。云大厂4家是火山引擎、阿里云、腾讯云、百度智能云;运营商3家是中国电信、中国移动、中国联通;NeoCloud 3家是派欧云、万界、金山云;独立创业公司11家,含并行科技、是石科技、无问芯穹、硅基流动、九章云极、青云科技、优刻得、清昴智能、清程极智、共绩科技、趋境科技;IT转型厂商7家,含东方国信、软通动力、华胜天成、云天励飞、七牛云、基流科技、魔形智能。

Q2:什么样的公司才算Token工厂?

三条标准同时满足才算。要自主组织多模型推理生产,不能只做API转发;要以Token为计费单位对外结算,不能只按卡时或机柜收费;要对可用率、时延与故障处置承担赔付责任,不能只做渠道销售。爱分析在榜单说明中对这三条做了逐项界定。

Q3:模型厂商自己做推理服务,算不算Token工厂?

不算。为单一模型提供推理服务的主体不在评估范围内,DeepSeek、智谱这类厂商就属于这一情形。它们的能力体现在模型与推理优化本身,但业务形态不是面向多模型交付的Token工厂。

Q4:云大厂和创业公司做Token工厂有什么不同?

差异在优化方式与商业化阶段。云大厂有自研模型,能在源码层面做白盒优化,成本可以被压到很低;创业公司靠超算加速、芯片加速、算子优化这些既往积累,技术专精但商业化更早期,2026年单家预期收入最高为20亿出头。

Q5:为什么运营商也在Token工厂名单里?

因为三条标准它们都满足。运营商自主组织推理生产,通过Token Plan月包以Token计量销售,并对交付质量负责。资源侧优势明显,掌握国产算力芯片出货资源,11月初中国移动披露116亿元集采2万张GPU卡。差距出现在推理自研这一层,各地工厂普遍分包给不同服务商。

Q6:Token工厂和NeoCloud是什么关系?

Token工厂是业务定义,NeoCloud是云的形态说法,两者可以重叠。中长尾云厂商在CPU云时代长期无法盈利,转型NeoCloud卖Token,就同时是NeoCloud与Token工厂。派欧云、万界、金山云属于这一类。

  1. 总结与建议

看这份名册,容易记住的是28这个数字,更该记住的是结构。数量最多的独立创业公司只占能力金字塔的中间层,数量最少的云大厂占据生产能力顶端。运营商与NeoCloud握着资源,卡在推理侧。IT转型厂商刚完成入场。

选择合作方时,出身比规模更能预测行为。要成本极低的稳定推理,云大厂与头部创业公司更匹配;要区域化交付与政企渠道,运营商与地方共建模式更合适;要私有化部署与轻资产服务,CPU云出身的厂商路径更短。

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