半年融10億，這家AI Token公司被瘋搶

大模型行業的競爭，正在從「誰模型更強」擴充套件到「誰能更低成本、更穩地生產出AI Token」。近日，趨境科技（Approaching.AI）宣佈完成A輪融資，半年內累計融資超過10億元，由河南投資集團匯融基金領投，多家老股東超額跟投。距離上一輪僅過去兩個月。

趨境科技盯上的，是「高品質AI Token」這門生意。 在他們看來，AI Token不只是模型輸入輸出的計量單位，而是連線算力、模型和應用結果的最小生產單元——要夠快、夠穩、成本可控，還要達到生產可用水平。市面上做到單一指標不難，難的是這些指標在真實生產負載下同時成立並長期穩定。據測算，不同企業的生產效率能差出數倍甚至數十倍。

這家公司2023年底成立，源自清華大學計算機系高效能所，創始人兼CEO艾智遠是清華高效能運算方向博士。和很多清華系AI Infra創業者不同，趨境從一開始就沒去做「MaaS模型超市」，而是押注大模型推理這一少數派方向，提出Token as a Service（TaaS）理念，以自研ATaaS平臺為核心，把底層算力、推理系統和企業業務場景打通，建起面向真實負載的「AI Token工廠」。

為什麼是現在？艾智遠說，這是一線客戶逼出來的問題：同樣一批算力，究竟能生產多少可賣的Token？這些Token是否夠快夠穩、成本是否可控？當大模型進入企業生產系統，競爭就變成另一種形態——誰能穩定供給高品質AI Token，誰就掌握了AI應用爆發後的基礎設施入口。

資料印證了這條路線的可行性。趨境稱，2026年春節以來，單臺算力生產效率提升3倍以上，總高品質Token產量提升30倍以上，某頭部萬億引數大模型的日均產量已穩定突破萬億量級；2026年6月單月收入已超過2025年全年。商業模式有兩類：一是自租算力、自產自銷Token給模型廠商和平臺；二是為客戶整體規劃、建設並聯合運營AI Token工廠。

在生態上，趨境與清華團隊牽頭開源的KTransformers已受關注，並參與共建Mooncake，也是vLLM、SGLang等主流推理社群的重要貢獻者。融資帶來的真正考驗，是把這套工廠能力複製到更多算力中心、更多晶片組合裡。 當行業不再為技術概念買單，資本和客戶只會問一件事：一批昂貴的算力，最後能不能變成穩定收入。