半年融10亿，这家AI Token公司被疯抢

大模型行业的竞争，正在从「谁模型更强」扩展到「谁能更低成本、更稳地生产出AI Token」。近日，趋境科技（Approaching.AI）宣布完成A轮融资，半年内累计融资超过10亿元，由河南投资集团汇融基金领投，多家老股东超额跟投。距离上一轮仅过去两个月。

趋境科技盯上的，是「高品质AI Token」这门生意。 在他们看来，AI Token不只是模型输入输出的计量单位，而是连接算力、模型和应用结果的最小生产单元——要够快、够稳、成本可控，还要达到生产可用水平。市面上做到单一指标不难，难的是这些指标在真实生产负载下同时成立并长期稳定。据测算，不同企业的生产效率能差出数倍甚至数十倍。

这家公司2023年底成立，源自清华大学计算机系高性能所，创始人兼CEO艾智远是清华高性能计算方向博士。和很多清华系AI Infra创业者不同，趋境从一开始就没去做「MaaS模型超市」，而是押注大模型推理这一少数派方向，提出Token as a Service（TaaS）理念，以自研ATaaS平台为核心，把底层算力、推理系统和企业业务场景打通，建起面向真实负载的「AI Token工厂」。

为什么是现在？艾智远说，这是一线客户逼出来的问题：同样一批算力，究竟能生产多少可卖的Token？这些Token是否够快够稳、成本是否可控？当大模型进入企业生产系统，竞争就变成另一种形态——谁能稳定供给高品质AI Token，谁就掌握了AI应用爆发后的基础设施入口。

数据印证了这条路线的可行性。趋境称，2026年春节以来，单台算力生产效率提升3倍以上，总高品质Token产量提升30倍以上，某头部万亿参数大模型的日均产量已稳定突破万亿量级；2026年6月单月收入已超过2025年全年。商业模式有两类：一是自租算力、自产自销Token给模型厂商和平台；二是为客户整体规划、建设并联合运营AI Token工厂。

在生态上，趋境与清华团队牵头开源的KTransformers已受关注，并参与共建Mooncake，也是vLLM、SGLang等主流推理社区的重要贡献者。融资带来的真正考验，是把这套工厂能力复制到更多算力中心、更多芯片组合里。 当行业不再为技术概念买单，资本和客户只会问一件事：一批昂贵的算力，最后能不能变成稳定收入。