半年融资超10亿：趋境科技如何重构AI Token生产新范式？
资本与产业的双重共振：重新定义AI基础设施的价值锚点
2026年7月，人工智能行业迎来了一则引发广泛关注的重磅消息。全球领先的高效能AI Token生产服务商趋境科技正式宣布完成A轮融资，且在短短半年时间内，累计融资金额已突破10亿元大关。本轮融资由河南投资集团汇融基金领投，包括真知资本、尚势资本、星连资本在内的多家知名老股东持续超额跟投。这一现象级的资本动作，并非简单的财务投资行为，而是产业资本对AI基础设施核心价值重构的一次深刻投票。
在过去几年中，市场对于AI算力的认知往往停留在“规模”层面，即拥有多少张显卡、具备多大的浮点运算能力。然而，随着大模型应用从试点探索走向真正的产业规模化落地，这种粗放式的评判标准已显疲态。企业客户不再仅仅关心接入接口的数量或基础资源的供给规模，他们更迫切需要的，是能够长期、稳定、高效支撑核心业务落地的服务能力。趋境科技的快速崛起，恰恰印证了行业需求从“算力供给总量”向“高品质AI Token产能供给”的历史性跨越。
此次融资的资金用途也极具指向性：扩大高品质AI Token产能储备、升级自研的ATaaS平台、推动国产异构算力在核心生产场景中的规模化投产。这表明，资本看好的不仅是当下的技术壁垒，更是其构建面向头部模型、互联网平台和区域产业生态的“高品质AI Token工厂”的未来潜力。这种产投共振的局面，标志着AI基础设施建设进入了一个以效能为王、以品质为核心的新阶段。
从算力堆砌到Token工厂：效能品质的极致追求
要理解趋境科技的核心竞争力，首先必须厘清“高品质AI Token”的定义。在趋境科技的视角中，Token不仅仅是文本生成的最小单位，更是连接底层算力、中间层模型与上层应用结果的最小生产单元。一个真正具备企业级落地价值的AI Token，必须在支撑千亿级乃至万亿级参数模型的同时，兼顾低首字响应时延、稳定的高输出速度、高并发处理能力、持续的结构化输出质量以及可控的单位成本。
单独实现上述某一项指标或许并不困难，真正的挑战在于让这些指标在真实、高负载的生产环境中同时成立，并在长期运行中保持极致的稳定性。数据测算显示，不同的能力组合下，生产效率可能存在数倍甚至数十倍的差距。如果算力无法被持续、高效、可预测地转化为兼顾性能、质量、稳定性和成本的Token产能，那么所谓的AI基础设施就只是昂贵的资源闲置。
基于这一洞察，趋境科技前瞻性地提出了Token as a Service（TaaS）理念，并通过自研的ATaaS平台将其落地。与传统的以算力供给和模型接入为核心的MaaS服务不同，ATaaS平台通过全链路的系统工程能力，向下深度整合底层算力与模型推理系统，向上无缝对接企业真实业务场景。它协同解决了模型性能、推理效率、资源利用、缓存复用、服务隔离、弹性扩缩容、质量监控与成本控制等一系列复杂问题。
这种模式本质上是在打造一座座“高品质AI Token工厂”。在这里，算力不再是静态的资源，而是动态的生产要素。通过系统级的优化，趋境科技实现了从单点验证到规模化供给的快速跃迁。自2026年春节以来，公司平均单台算力的AI Token生产效率提升了3倍以上，总产能增长超过30倍。其中，某头部万亿级参数大模型的高品质Token日均产量已稳定突破万亿量级。这一数据的背后，是工程技术对算力潜能的极致挖掘。
“少模型、深优化”：破解单位经济模型的密钥
在AI基础设施的建设中，存在一个常见的误区，即认为支持的模型数量越多、吞吐规模越大，竞争力就越强。然而，趋境科技选择了一条截然不同的技术路线：“少模型、深优化”。这一策略的核心逻辑非常清晰：企业级客户最终是为业务结果付费，而不是为模型兼容的数量付费。
“少模型、深优化”聚焦于两个核心变量。首先是围绕少数具有真实生产需求的大模型进行持续深度优化。通过模型切分、显存管理和异构协同等技术手段，大幅提高单位算力能够产出的有效AI Token数量。其次是提高生产负载的稳定性与可预测性。通过企业专属AI Token服务、跨集群统筹资源、故障恢复机制以及精细化的工厂运营，减少产能损失和算力闲置，确保算力在尽可能多的时间内处于有效工作状态。
换句话说，“少模型”解决的是“同一批算力能够生产多少AI Token”的问题，而稳定生产负载和跨集群运营解决的则是“这些算力有多少时间真正处于有效工作状态”的问题。只有当单位算力产出和有效利用率同时提升时，AI Token业务的单位经济模型才能真正成立。目前，趋境科技的部分成熟业务已经跨过了成本线，证明了这一商业逻辑的可行性。
尤为值得一提的是，让国产算力支撑高品质AI Token的生产是趋境科技的重要战略目标。为此，公司投入大量研发资源，提出了“国产Prefill-Decode（PD）异构协同”、“高性能异构KVCache转换”、“异构算力计算池化”等一系列创新技术方案。这些方案已在高标准生产场景中正式投产，为国产芯片在核心推理场景中的规模化应用提供了切实有效的落地路径，打破了以往国产算力仅能用于边缘场景或低负载任务的刻板印象。
产学研用闭环：构建技术信任与产业落地的双重底座
任何一家硬科技公司的成功，都离不开深厚的人才底蕴和技术土壤。趋境科技的管理团队呈现出一种极具转化势能的复合型结构，由董事长任旭阳、CEO艾智远博士、总裁武文洁博士、CTO陈祥麟等领衔，全面打通了技术研发、资本运作与产业应用的管理闭环。这种阵容确保了公司既能仰望星空进行原始创新，又能脚踏实地实现商业化交付。
在技术溯源方面，趋境科技源自清华大学计算机系高性能所，拥有中国工程院院士郑纬民作为首席科学顾问，清华大学武永卫教授担任首席科学家。这种深厚的科研背景为公司提供了长效护航的原始创新能力。基于此，趋境科技立足系统软件底层技术，突破性地提出了业界首创的“全系统异构协同”、“以存换算”、“虚实同构”等理念，为解决人工智能行业的算力难题贡献了重要的“中国方案”。
除了内部研发，趋境科技还深度参与开源生态建设，构筑行业技术信任。公司与清华团队牵头开源的KTransformers已获得业内广泛关注，同时携手清华大学、月之暗面Kimi、9#AISoft、阿里云、蚂蚁集团等机构共建开源项目Mooncake，并持续活跃于vLLM、SGLang等全球主流AI推理社区。这些扎实的生态实践，不仅推动了行业技术的共同进步，也为趋境科技后续的商业化交付积累了坚实的技术信任基础。
从开源生态到企业级生产交付，趋境科技依托其打造的“高品质AI Token工厂”，将技术壁垒直接转化为算力成本的实质优化与系统稳定性的全面提升。面对智能体、AI Coding、多模态应用及企业级AI工作流的加速落地，这种稳定、高效、可预测的AI Token供给能力，正成为支撑AI迈向深水区的关键保障。
展望：国产算力规模化商用的新机遇
本轮融资的完成，仅仅是趋境科技商业化加速落地的一个里程碑。随着大模型应用深入真实生产场景，头部模型、互联网平台和区域产业客户对高品质AI Token产能的需求正在呈现指数级增长。新资金的注入，将进一步支持公司扩大算力储备、升级ATaaS平台能力，并推动国产异构算力在核心推理场景中的规模化应用。
趋境科技CEO艾智远表示，随着大模型全面深入生产系统，持续稳定、响应快速、成本可控的高品质AI Token服务，已成为企业规模化落地AI的核心刚需。公司将坚持“少模型、深优化”的技术路线，持续攻坚全球最前沿技术，追求算力到高品质AI Token的极致转化效率。通过与产业投资方深度协同，推动国产PD异构方案大规模商用落地，助力国产芯片在高标准AI生产场景中实现规模化、常态化投产。
领投方河南投资集团汇融基金相关负责人也指出，高效的算力转化能力将是AI下一阶段竞争的核心焦点。趋境科技凭借软硬件全栈优化的硬实力，打通了底层资源到模型输出的价值链路，其ATaaS平台已实现万亿级日均调用规模，是串联算力底座与上层应用的关键节点。未来，双方将依托河南投资集团在绿色能源、算力基础设施领域的深厚产业积淀，充分联动上下游产业生态资源，助力趋境科技成长为全球领先的高效能AI Token生产服务商。
在人工智能发展的长河中，基础设施的演进始终遵循着从“可用”到“好用”，再到“高效耐用”的规律。趋境科技的实践表明，通过系统工程优化和精细化运营，完全可以在现有的硬件条件下释放出巨大的生产力潜能。这不仅为中国AI产业的自主可控提供了一条可行路径，也为全球人工智能的高效演进提供了新的参考范式。随着更多“高品质AI Token工厂”的建成投产，我们有理由相信，一个更加高效、稳定、经济的AI时代正在到来。