硅基流动递表港交所：成立34个月冲刺18C上市，2025年营收增长653%
据港交所官网文件显示，6月30日，AI能力服务商硅基流动向港交所递交招股书，拟按照18C章特专科技公司规则上市。来源显示，这家公司成立于2023年8月，至递表时仅约34个月。招股书披露，硅基流动2024年、2025年营收分别为735万元和5533万元，2025年同比增长653%；但与此同时，公司仍处于较大亏损阶段，同期年内亏损分别为8192万元和3.45亿元，经调整净亏损分别为5401万元和1.87亿元。
对于中文AI产业观察者而言，硅基流动此次递表的看点不只是“年轻公司冲刺IPO”，更在于它所代表的大模型基础能力服务商正在从技术试验期进入商业化验证期。随着AI应用在2025年加速爆发，围绕API调用、模型托管、企业MaaS平台和一体机部署等需求，正在形成新的基础设施型市场。
从API到MaaS：硅基流动押注“Token工厂”模式
公开资料显示，硅基流动定位为AI能力提供商，目标是加速AGI能力的普惠应用。目前，公司已经推出API服务、专属实例、企业级MaaS平台以及大模型一体机等多元化解决方案，应用方向覆盖大语言模型、文生图、视频生成等前沿领域。
所谓“Token工厂”式的业务逻辑，本质上是把底层模型能力、推理算力、调度系统和企业调用接口打包成可规模化交付的服务。对开发者和企业客户来说，使用这类平台通常意味着无需从零搭建模型推理与部署体系，而是按需调用不同模型能力，用于客服、内容生成、办公自动化、营销素材生产、代码辅助或行业应用集成等场景。
招股书披露的数据也体现了这一模式的扩张速度：截至相关披露期，硅基流动注册用户突破1000万，服务超过1.3万家企业客户；日均Token词元吞吐量从2024年底的478亿次增长至2026年4月的5785亿次，单峰吞吐量突破万亿次。对于一家成立不到三年的公司而言，这说明其平台调用量已经进入较高频、高并发的服务状态。
增长迅猛但亏损扩大，商业化仍是核心考题
从收入端看，硅基流动在2025年实现了显著增长，营收由2024年的735万元增至5533万元，同比增幅达到653%。这一变化与AI应用市场升温、企业尝试接入大模型能力、开发者生态扩大等趋势高度相关。
但从盈利情况看，公司仍面临明显压力。招股书显示，硅基流动2024年、2025年年内亏损分别为8192万元和3.45亿元，经调整净亏损分别为5401万元和1.87亿元。也就是说，收入规模在快速扩大，但亏损也在扩大，说明当前阶段公司可能仍在承担研发、算力、市场拓展、平台运营等多重成本。
这也是AI基础设施服务商普遍面临的挑战：Token调用量越大，平台影响力和客户粘性可能越强，但推理成本、系统稳定性投入和算力资源消耗也会随之上升。能否在高增长与成本控制之间找到平衡，将直接影响其后续资本市场表现。
- 业务模式：围绕API、专属实例、企业MaaS平台和大模型一体机提供AI能力服务。
- 增长数据：2025年营收5533万元，较2024年735万元增长653%。
- 用户基础：注册用户突破1000万，企业客户超过1.3万家。
- 吞吐规模：日均Token吞吐量从2024年底478亿次升至2026年4月5785亿次。
- 财务压力：2025年年内亏损达3.45亿元，经调整净亏损为1.87亿元。
18C上市路径：AI特专科技公司进入资本化窗口
硅基流动拟按港交所18C章特专科技规则上市，也反映出港股市场正在为高研发投入、高成长潜力但尚未盈利的科技公司提供更明确的融资通道。对于AI公司而言，这类规则的意义在于，资本市场评价不再只看短期利润，也会关注技术壁垒、商业化进展、客户规模和行业空间。
不过，资本市场对AI公司的审视也会更加细致。与传统软件SaaS不同，大模型服务的成本结构更重，尤其是推理算力、模型适配、并发调度和稳定性保障都需要持续投入。硅基流动虽然在吞吐量和用户规模上展现出成长性，但未来仍需要证明其平台具备可持续的单位经济模型。
影响与解读：AI应用爆发正在重塑基础服务层
硅基流动递表港交所，意味着中国AI产业链中“模型能力供给层”正在被资本市场重新定价。过去两年，大模型竞争更多集中在基础模型参数、评测榜单和开源生态上；而随着企业真实使用需求增加，能够稳定、低成本、高并发交付模型能力的平台，正在成为AI应用落地的关键基础设施。
从产业角度看，未来AI应用开发可能越来越像云计算时代的软件开发：开发者不一定自建全部底层能力，而是通过平台化接口调用模型、图像、视频、语音和多模态能力。硅基流动的成长，正是这一趋势下的典型样本。
但这条道路并不轻松。AI能力服务商一方面要应对模型迭代速度快、客户需求变化快的压力，另一方面还要在算力成本、服务价格和产品差异化之间持续博弈。对于硅基流动来说，递表只是资本化的开始，后续能否把Token吞吐量转化为更健康的收入与利润结构，才是决定其长期价值的关键。