国内第三方AI Infra（人工智能基础设施）企业的融资节奏正在加快。雷锋网梳理八家覆盖算力调度、模型部署、推理优化和Token服务的企业发现，2026年前10个月它们累计完成20轮融资；仅上月，无问芯穹、清程极智、趋境科技就相继宣布新融资。这与海外新云厂商（Neocloud）因债务扩张和GPU折旧压力而遭遇质疑形成对照。
资本向头部集中的迹象明显。一级市场投资人何东（化名）描述，头部项目出现抢额度、抢份额、抢时间的局面，投资人普遍害怕错过。他判断，今年调度或推理层AI Infra的融资分化已从过去的“二八”“三七”演变为“一九”——约九成资金流向约一成头部企业。矩向科技CEO黄朝波认为，行业方向明朗后资源向头部聚拢是正常现象，但集中也意味着竞争加剧。他用四个“极”概括Token服务市场：市场极大、产品极度标准、利润极低、竞争极度激烈。
这轮热度与中国AI产业的发展阶段有关。IO资本联合创始人严家呈认为，通过基础设施建设追赶美国是重要投资逻辑，相比Agent等应用层，AI基础设施的确定性更高。随着大模型进入应用阶段，企业需要解决不同芯片统一调度、模型高效部署和推理成本降低等问题，这构成了第三方服务商的机会。
但第三方AI Infra的生存逻辑是投资人分歧最大的部分。二级市场投资人常乐（化名）认为，这类服务更多是大模型发展初期的“过渡产物”，开源部署工具和大模型厂商自身能力提升后，部分服务可能被取代。一级市场投资人王明（化名）则判断不会被完全取代：大模型厂商与独立推理基础设施的业务逻辑和销售模式不同，未必有动力覆盖后者的业务范围。他提出两类机会——中小企业和开发者对低成本推理的需求，以及大型互联网企业将部分算力集群建设、运营或Token交付外包。不过王明也提醒，Token需求仍集中在大型互联网企业手中，若缺少稳定大客户和销售渠道，第三方平台整合的算力可能面临消纳不足。
大厂的生态优势同样难以覆盖所有需求。严家呈提到，一些企业希望建立独立运营服务体系，部分产业集群希望降低对单一云厂商的依赖；省级算力中心项目中，算力分散在不同地区和供应商，需要跨供应商统一调度系统，这为独立第三方留下空间。另有投资人指出，部分中小企业选择第三方是因为大型云厂商的高端GPU优先供应大客户，中小企业获取渠道有限。
高昂投入与估值争议是另一条主线。黄朝波表示，智算基础设施投入过于庞大，单纯依靠融资很难解决全部问题，若大量资金投入算力却无法同步提升运营效率、降低成本，反而可能形成经营负担。已披露财务数据也显示业务盈利分化：硅基流动招股书显示，2025年其公有云服务毛利率为-119%，本地部署解决方案毛利率达82.5%，两类业务收入规模接近。常乐担忧部分一级市场资金对AI增长预期过于乐观，一些企业未来盈利能力难以支撑当前估值；另有投资人提到热门项目估值与商业化进展不匹配。
既然如此，资本为何继续下注？严家呈将融资分为市场化与非市场化两类：前者关注增长潜力和退出收益，后者涉及供应链安全、上下游协同和长期战略布局。企业阶段也是考量因素——早期看增长潜力，后期则更严格审视收入、盈利与估值的关系。以趋境科技最新B轮融资为例，投资方既有浙财创新、萧山资本、中关村科学城等地方国资背景机构，也有工银投资等金融资本，以及商汤科技、网宿科技等产业企业。
海外争议并未阻断资金流入。美国投资机构Insight Partners联合创始人Jerry Murdock曾在访谈中表示，部分高度依赖债务扩张的新云厂商可能在未来被淘汰；但新云企业Nebius早前宣布获得花旗银行35亿美元担保信贷额度，用于数据中心建设和GPU采购。严家呈称，海外AI Infra的融资及上市节奏并未明显放缓。对国内第三方AI Infra而言，如何把持续增长的算力需求转化为稳定收入并在激烈竞争中盈利，仍是必须面对的考验。