4月27日消息，智能紀元AGI獨家獲悉，阿里云和美團聯合創始人王慧文投資的AI Infra公司硅基流動聯合創始人、增長業務副總裁楊攀近期從硅基流動離職，正考慮再次創業。

目前該消息暫未對外官宣。

不過，目前楊攀的個人微信號名字上面還有#硅基流動 字樣，或將等到硅基流動下月新一輪融資落地后正式官宣——一般來說，投資機構會與被投企業在聯合創始人等高管穩定層面有協議，要等新一輪融資或股改后才可以對外正式卸任。

據智能紀元AGI獨家獲悉，當前硅基流動正接近完成新一輪融資。

事實上，不止楊攀，高管流動最近已經成AI和具身智能行業的普遍現象了。比如，星海圖聯合創始人許華哲離職后創業做破殼機器人，DeepSeek核心作者郭達雅到字節Seed團隊等。

但楊攀的重要性在于做硅基流動用戶“增長”，而且今年AI龍蝦熱潮中，他頻頻代表硅基流動活躍和發聲。所以，他的離職對于硅基流動下一步發展來說可能有一定影響。

公開信息顯示，楊攀寫代碼32年，主要做即時通訊，做過微軟MSN、中國移動飛信，楊攀曾任極客邦科技副總裁、TGO鯤鵬會總經理；濤思數據（TDengine）戰略合作與開發者關系副總裁。2014年，楊攀聯合創立融云并任CTO，從零到一構建全球即時通訊云服務。

2023年8月，前微軟亞洲研究院研究員、OneFlow創始人袁進輝創立了硅基流動（SiliconFlow），聚焦AI Infra賽道，搭上了DeepSeek V3/R1熱潮與華為合作提供服務。2024年下半年左右，楊攀加入了硅基流動，負責增長業務。

如今，硅基流動已獲得阿里云、華為哈勃、智譜AI、奇績創壇等機構，以及美團聯合創始人王慧文等人的支持。

但過去一年AI Infra市場發生了巨大變化。

隨著OpenClaw和DeepSeek-V4發布，國內大廠、模型層、國產芯片層、AI應用側企業都擁有Infra技術和團隊，這讓所謂擔任“中間層”的AI Infra賽道變得尷尬，或許是楊攀離職的原因之一。

另一方面，硅基流動以及其重要對手之一的無問芯穹，最近已宣布轉型做賣Tokens算力公司。

但無問芯穹已完成股改、沖刺IPO，反觀硅基流動、清程極智等同類AI Infra企業，仍長期停留在初創發展階段。

總的來說，AI Infra獨立創業賽道地位已經越來越尷尬，如今企業不得不選擇講新故事，被迫轉型、尋求全新發展路徑。

算力“中間層”競爭加劇

4月24日，期待已久的DeepSeek-V4-Pro和V4-Flash系列模型正式開源并發布。

在架構、底層算力、訓練、后訓練、數據、推演、安全沙箱等全維度完成迭代升級。

其中在AI算力和Infra層面，DeepSeek把Agent訓練當成解決Infra問題，引進了DSec沙箱、混合注意力、分布式推理、工具調用鏈路等技術，本質上就是壓縮算力成本、提升資源利用效率，以此全面強化大模型綜合能力。

事實上，對于AI算力和模型技術來說，其最大的“不可能三角”困境在于——模型性能、訓練成本、硬件規模這三者難以兼得。面對這一困境，許多公司要么選擇輕量化模型犧牲性能，要么在沉重的算力開支重壓下艱難前行，最終耗盡資金。

而DeepSeek讓AI infra成為了模型訓練和推理發展的關鍵要素，讓模型性能、訓練成本、硬件規模得到一個平衡。

這就是AI Infra。

簡單來說，Infra全稱是Infrastructure——AI基礎設施，支撐大模型全生命周期的算力+軟件+服務底層，介于芯片與AI應用之間，核心解決“算力不夠、太貴、用不起”問題，讓模型具備更大的性價比。

在美國，AI模型和算力研發基本來自于微軟、谷歌、Meta等大廠，本身依賴于英偉達和自身ASIC硬件團隊的Infra能力，所以美國AI Infra公司極其稀少，創業者最愛談的案例是Together AI，目前估值75億美元。

但是，Together AI做的并非僅是Infra，其出租英偉達芯片服務器做超算云租賃、而且還研發開源模型、考慮做AI芯片設計等，所以并不單純屬于AI Infra公司。而其他Infra公司都被收購、整合或減少規模，比如賈揚清創立的Lepton AI被英偉達收購等。

而國內在2023年，由于ChatGPT熱潮引發很多模型創業公司下場，但下層還有國產云端AI芯片、云服務以及智算中心等產業鏈，中間存在一定的Gap。

算力券一來，AI算力行業亟需成熟的中間服務商補全產業鏈缺口，彼時模型廠商也尚未充分意識到推理算力的長期增長需求。

對于很多CEO來說，Infra創業無疑是重要機會之一。

因此，2023年前后，國內誕生了無問芯穹、硅基流動、硅基對門的清程極智、趨境科技、潞晨科技等多家清華系AI Infra公司。

2023年底的奇績創壇路演日上，袁進輝首次對外透露創立了硅基流動這家公司，并宣布完成5000萬元天使輪融資，由創新工場、耀途資本、奇績創壇等機構聯合投資，初步構建起模型云服務平臺SiliconCloud等。

當時袁進輝表示，大模型最大的障礙就是推理和部署成本太高。就像微軟 Copilot雖然擁有100多萬付費用戶，但在最后用戶認為上面仍然是虧本，OpenAI的業務擴展也正受到GPU服務能力的限制，所以Infra解決大模型推理成本。

袁進輝首先思考的是，硅基流動瞄準海外或出海的AI模型和算力公司獲得收入，最后上線了如今名為BizyAir的在線創作平臺，國內則與一些模型公司做合作、拿算力券等，所以海外層面和潞晨科技等Infra公司在市場上形成競爭關系。

2025年初，DeepSeek V3和R1引發全球關注，硅基流動成為最早一批適配模型的廠商，并且通過低價等方式獲取用戶，實現infra層的APi調用，引發廣泛關注。

但不久之后，硅基流動和潞晨之間就正面交鋒了。

2025年3月，潞晨科技創始人尤洋公開發文質疑硅基流動，直指其綁上國產芯片和DeepSeek API容易激起國人興趣的“敏感點”，通過邀請人送代金券的“傳銷方式”吸引用戶關注，而今又開始限制用戶每天的調用量，“而且API速度跟蝸牛一樣慢，感覺很坑”。“真不覺得硅基流動的API性能好，因為我不太相信硅基流動工程師的水平高于英偉達和SGLang/vLLM的頂尖工程師。”

隨后，硅基流動創始人、CEO袁進輝在朋友圈公開回應稱，“無語，我們團隊愿意拼搏抓一個機會有什么錯？ 邀請用戶送點免費券有什么錯？很多應用都這么做，海外也有；春節那幾天，全民都想訪問DeepSeek而不得時，我們提供了僅有的一個穩定的服務，用戶愿意過來有什么錯？（因為）來的人太多，網站被擠爆了，付費用戶也用不了了，只好辟出一塊資源做Pro版給付費用戶，保障付費用戶體驗。我們免費版現在體驗也改善了，Pro版一直是業內最穩定的服務之一。”

袁進輝還指出，硅基流動工程師在幾年前OneFlow時就開源過一批比英偉達官方實現還要快的算子，“還被潞晨科技抄襲，只是為了給對方留個面子沒有公開，現在竟然這樣詆毀我們。”

據了解，最后是投資人和中間人士調停，尤洋刪了文章，這場行業輿論爭議就此平息。

最近半年多，硅基流動轉向了國內市場，而且發展很快。一方面，硅基流動搭上了智譜、華為、阿里、字節的合作訂單，推出企業級私有化部署方案SiliconBrain，并且盯著模型迭代做更多優化。

目前硅急流動的投資方包括智譜、華為、阿里、字節等機構。

硅基流動曾在2025年底透露一組用戶數據：獲得超900萬用戶，并服務了超10000家企業用戶，平臺日均Token生成量超過1000億tokens。

袁進輝還披露，硅基流動日均出口Token約500億，價值約2萬美元（我不清楚這個價值怎么判定）。

此外，我還了解到，硅基流動營收大概在億元級規模。

尷尬的中間層，難啃的商業化

如今，對于整個AI Infra行業來說，一個問題在于：

所有人都看到了AI推理算力和異構算力infra需求，但Infra技術本身的技術天花板明顯，像Anthropic、OpenAI這些模型公司都在做Infra，且企業級AI MaaS的收入沒想象當中那么高，市場內卷加劇。

如今，無論是阿里、騰訊、百度、字節、智譜等大廠和模型層企業，還是摩爾、沐曦、商湯、壁仞等芯片算力和智算中心設施層，都在做infra算力技術和模型適配，獨立的Infra的商業空間越來越窄。

比如，百度的百舸·AI計算平臺（AI Heterogeneous Compute，簡稱AIHC）是面向大規模深度學習的高性能云原生AI計算平臺，也就是百度的Infra團隊，負責智算中心和推理模型的infra加速。

百度透露，其萬卡單任務有效訓練時長可達98%以上，大幅提升算力使用效率。

阿里云則是有專門的服務器和基礎設施部門，做磐久AI Infra服務器工作，硬件、軟件、互聯和液冷都做了一整套的物理AI算力技術方案。

騰訊云則在去年12月姚順雨入職后，終于分拆成立了AI Infra部門、AIdata部門和數據計算平臺部門，之前內部還有包括自研“水杉”“銀杉”的智能網卡以及DPU業務、IaaS部門做infra等。

騰訊云最近透露了一組數據：用了自研的AI Infra，模型啟動提速17倍，大規模服務擴容時間從10分鐘縮短至34秒；多模態推理加速4倍，自研推理引擎覆蓋生文、生圖、生視頻等模型；通過內存優化與通訊協議升級等創新，顯著降低計算開銷。

而字節跳動的AI Infra能力被業內公認為國內領先水平，散落在Seed、火山引擎、抖音等大的事業群當中，其Infra和基礎設施團隊規模預計超過千人。

此前字節拆分AML相關業務，獨立組建Seed底層算力研發團隊。

目前字節模型研發層的Seed-Infrastructures團隊，負責大模型的分布式訓練、強化學習框架、高性能推理、異構硬件編譯器等工作，整體負責字節訓練infra大團隊管理。

而字節豆包大模型推理層面的Infra在火山引擎，之前將IaaS、服務器等多個技術部門合并到了基礎設施部門當中，由字節老兵項亮等人負責，為火山引擎和豆包大模型提供infra服務。

此外，字節還有Web Infra、機器學習中臺Infra、抖音的infra團隊等等，基礎設施層的團隊人員非常多。

在行業人士看來，目前國內AI Infra水平層面：

第一梯隊：DeepSeek、Seed、阿里通義、阿里云PAI

第二梯隊：百度（文心、paddle、百舸）、昆侖芯軟件infra團隊、騰訊（混元infra）、美團、快手、字節（AML+火山引擎）、阿里夸克、阿里控股、小紅書、華為（盤古、MindSpore、原華為云infra團隊）、螞蟻 Asys/Areal團隊、階躍星辰、月之暗面、MiniMax等。

因此，對于無問芯穹、硅基流動等獨立AI Infra創業公司來說，其市場空間越來越窄。

無問芯穹的汪玉就曾在去年一場活動上說過，最近兩年AI公司在To B和ToG方向上越來越難賺錢。

因此，很多AI Infra公司從開始拿地方的算力券和很多垂直模型和AI應用企業合作，后來不斷發展后，AI infra企業的商業化方向有很多“分流”。

其中，無問芯穹開始在智算中心訂單中提供服務；硅基流動則是尋找華為等國產AI大廠合作；而更多Infra公司尋找的是海外市場，或者是中小開發者群體，形成一定的小規模運行。

但隨著DeepSeek V4發布，模型層已經做好了Infra技術，算力公司也跳過Infra公司直接和模型公司更密切合作——如摩爾線程和智譜、DeepSeek和華為昇騰、階躍和壁仞華為燧原等。

AI Infra的市場會越來越窄。

壁仞科技創始人張文去年7月也表示，畢竟國產GPU芯片需要提前2年設計，之后才會流片量產，而模型迭代幾乎是以周為期。因此，模型層與GPU芯片公司應該要越來越密切合作。

總結

最近很多人都問過我：AI Infra的作用到底是什么？

此前，我可能認為，Infra可以給數據中心、模型層面做算力加速，做算力云，并且讓英偉達、AMD卡與摩爾、沐曦等30多種國產計算卡做異構計算和芯片軟件棧平臺“解耦”，從而讓這些國產芯片提高利用率，能夠更大程度發揮關鍵作用。

但如今，我已經不這么認為了。

推理算力需求增加，CPU和存儲成本變高，國內智算中心建設放緩或基本停滯，底層AI芯片公司開始與模型層合作，AI Infra公司發展空間變得越來越小。

以無問芯穹為例。他們從一家專門做AI infra和超算云公司，后來想做LPU這類端側AI算力廠商。去年下半年，無問芯穹的故事變成了做Agent Infra公司，再到如今做tokens工廠的算力公司。

今年中關村論壇上，無問芯穹聯合創始人兼CEO夏立雪表示，1月底開始，無問芯穹基本上每兩周Token量就翻一番，到現在基本上已經翻了十倍。上次見到這個增速，還是3G時代看手機流量的時候。

夏立雪表示，面向Agent時代，需要打造Agentic Infra、打造更智能的Token工廠。“在Made in China時代，中國憑借制造優勢將好的商品輸出到了全球。當下，中國可以憑借能源優勢，通過高能效的Token工廠，將優質的Token輸出到全球，來實現AI-Made in China，成為世界的Token工廠。”

而袁進輝也開始將硅基流動的“故事”轉型為tokens工廠。

袁進輝在今年中關村論壇期間表示：硅基流動是一家全球美食自助餐廳。它支持的模型數量是全網最多的。無論用戶想要哪個第三方的大模型，它都能瞬間通過“管道”把Token送過來。它不關心這水是哪個“品牌”產的，它只關心用戶想喝什么，它就能提供什么。

“硅基流動能在Token工廠這條賽道站穩，核心能力就是讓Token便宜、好用、不挑食，無論用戶想用什么模型、無論底層是什么芯片、無論算力來自哪里，硅基流動都能把它們消化掉，統一輸出成高質量的Token。”

怎么評價這些呢。

我只能說，CEO們都想做黃仁勛，希望復刻行業龍頭的發展路徑，但人家已經是五萬億美元的公司CEO，你就是個小公司CEO，二者體量與行業地位差距懸殊。

然而，站在行業觀察者視角來看，現在AI Infra創業公司要么被大廠收購，要么就趕緊找退出渠道，否則只會陷入「技術領先但盈利困難」的長期發展困境。

現在AI領域創業的很多CEO，在表面上認為“自己技術這么牛、商業化也是行業前茅”、“輿論一定要做到領先領先再領先”，但實際上，他心里非常清楚自身的地位，尤其是初創賽道的龍頭公司。

簡單來說，就是CEO“飄了”。

我認為無論是稀疏計算技術，還是AI推理算力加速、研發算子庫和底層設施，或者說有商業渠道，這些只是Infra公司活下去的理由之一，但這些并非是真正的“護城河”。

我并不是不看好AI infra公司發展，只是覺得AI infra公司需要轉型、需要找好自身定位，否則將持續面臨大廠的全面擠壓與降維競爭。

畢竟，ChatGPT熱潮持續了三年，除了三大頂刊的其他科技媒體們，其實都沒在AI熱潮中賺到錢，更不用說創業公司了。

中國的AI公司想要商業化賺錢，真的太難太難了。