杨攀离职，硅基流动的AI Infra路更窄了

4月27日消息，智能纪元AGI独家获悉，阿里云和美团联合创始人王慧文曾投资的AI Infra公司硅基流动，其联合创始人、增长业务副总裁杨攀近日已从公司离开，下一步正在考虑再次创业。

截至目前，这一消息尚未对外正式发布。

不过，杨攀个人微信名上方仍保留着#硅基流动字样，外界推测他可能会等到硅基流动下月新一轮融资落定后再对外官宣。通常情况下，投资方与被投企业在联合创始人等核心高管的稳定性上会有约定，往往要等新融资或股改完成后，相关人士才能正式卸任。

据智能纪元AGI进一步获悉，硅基流动眼下已非常接近完成新一轮融资。

事实上，不只是杨攀，近期AI和具身智能赛道的高管流动已经越来越普遍。比如，星海图联合创始人许华哲离职后转而创业做破壳机器人，DeepSeek核心作者郭达雅也加入了字节Seed团队。

但杨攀之所以格外重要，在于他负责的是硅基流动面向用户的增长业务，而且在今年AI龙虾热潮中，他也多次代表公司对外发声、参与传播，因此他的离开，或许会对硅基流动后续推进产生一定影响。

公开资料显示，杨攀写代码已经32年，长期深耕即时通讯，曾参与微软MSN、中国移动飞信等产品，还担任过极客邦科技副总裁、TGO鲲鹏会总经理，以及涛思数据（TDengine）战略合作与开发者关系副总裁。2014年，他联合创办融云并出任CTO，从零开始搭建全球即时通讯云服务。

2023年8月，前微软亚洲研究院研究员、OneFlow创始人袁进辉主动找到杨攀，两人共同创立了硅基流动（SiliconFlow），主要聚焦AI Infra赛道，并顺势踩中了DeepSeek V3/R1热度以及与华为合作提供服务的窗口。

如今，硅基流动已经获得阿里云、华为哈勃、智谱AI、奇绩创坛等机构，以及美团联合创始人王慧文等人的支持。

不过，过去一年里，AI Infra市场的变化非常大。

随着OpenClaw和DeepSeek-V4发布，国内大厂、模型层、国产芯片层以及AI应用侧企业都已拥有自己的Infra能力和团队，这让原本处在‘中间层’的AI Infra赛道显得更加微妙，或许这也是杨攀离职的原因之一。

与此同时，硅基流动以及其重要竞争对手之一的无问芯穹，近期都宣布要转向出售Tokens算力的公司模式。

但无问芯穹已经完成股改并开始冲刺IPO，而硅基流动、清程极智等同类AI Infra企业，仍然长期停留在初创阶段。

整体来看，AI Infra作为独立创业方向的存在感正在不断下降，如今不少公司只能重新讲故事，被迫转型，寻找新的增长路径。

算力‘中间层’竞争加剧

4月24日，备受关注的DeepSeek-V4-Pro和V4-Flash系列模型正式开源发布。

这一次，它们在架构、底层算力、训练、后训练、数据、推演以及安全沙箱等各个维度都做了迭代升级。

其中在AI算力和Infra层面，DeepSeek把Agent训练视作解决Infra问题的一部分，引入了DSec沙箱、混合注意力、分布式推理、工具调用链路等技术，核心目标就是压缩算力成本、提升资源利用率，从而整体增强大模型能力。

实际上，对AI算力和模型技术而言，最大的‘不可能三角’就是模型性能、训练成本和硬件规模很难同时兼顾。面对这种矛盾，很多公司不是选择轻量化模型去牺牲性能，就是在高昂算力支出下艰难维持，最后被资金压力拖垮。

而DeepSeek的出现，让AI Infra成为模型训练与推理演进中的关键环节，也让模型性能、训练成本和硬件规模之间终于有了新的平衡点。

这就是AI Infra。

简单说，Infra全称是Infrastructure，也就是AI基础设施，它承担的是大模型全生命周期所需的算力、软件和服务底座，位于芯片和AI应用之间，主要解决‘算力不够、太贵、用不起’的问题，让模型更具性价比。

在美国，AI模型和算力研发基本掌握在微软、谷歌、Meta等大厂手中，它们本身又依赖英伟达和自有ASIC硬件团队的Infra能力，所以真正独立的AI Infra公司并不多。创业者最爱提到的案例是Together AI，目前估值约75亿美元。

不过，Together AI做的也不只是Infra，它还会出租英伟达芯片服务器做超算云租赁，同时研发开源模型，甚至考虑切入AI芯片设计，因此并不能算是纯粹的AI Infra公司。至于其他Infra公司，则多已被收购、整合或缩小规模，比如贾扬清创立的Lepton AI就已被英伟达收购。

而在国内，2023年ChatGPT热潮带动很多模型创业公司入场，但底层还有国产云端AI芯片、云服务和智算中心等产业链，中间其实存在一定空档。

随着算力券等政策工具落地，AI算力行业急需成熟的中间服务商来补齐产业链缺口；与此同时，模型厂商当时也还没有充分意识到推理算力的长期增长需求。

对很多CEO来说，Infra创业无疑是一条值得下注的重要赛道。

因此，2023年前后，国内涌现出无问芯穹、硅基流动、清程极智、趋境科技、潞晨科技等一批清华系AI Infra公司。

在2023年底的奇绩创坛路演日上，袁进辉首次公开提到自己创办了硅基流动，并宣布公司完成5000万元天使轮融资，由创新工场、耀途资本、奇绩创坛等机构联合投资，初步搭建起模型云服务平台SiliconCloud。

当时袁进辉表示，大模型最大的瓶颈就是推理和部署成本过高。就像微软 Copilot虽然已有100多万付费用户，但外界依然普遍认为它整体仍处于亏损状态，OpenAI的业务扩张也受到GPU供给能力限制，因此Infra的价值就在于降低大模型推理成本。

袁进辉最先思考的是，硅基流动要面向海外或出海的AI模型与算力公司获取收入，后来又上线了如今名为BizyAir的在线创作平台；在国内，则通过与部分模型公司合作、获取算力券等方式推进业务，因此在海外市场层面，它与潞晨科技等Infra公司形成了竞争关系。

2025年初，DeepSeek V3和R1引发全球关注，硅基流动也成为最早适配这些模型的厂商之一，并通过低价等方式吸引用户，提供infra层的API调用服务，因而迅速获得外界关注。

但没过多久，硅基流动与潞晨之间就正面碰撞了。

2025年3月，潞晨科技创始人尤洋公开发文质疑硅基流动，直指其借助国产芯片和DeepSeek API这些容易触发关注的‘敏感点’，再用邀请好友送代金券的方式拉新，称其像‘传销式’获客；同时又开始限制用户每天调用量，并表示‘API速度像蜗牛一样慢，感觉很坑’。他甚至说：‘我真不觉得硅基流动的API性能有多好，因为我不太相信硅基流动工程师的水平会高过英伟达和SGLang/vLLM顶尖工程师。’

随后，硅基流动创始人、CEO袁进辉在朋友圈公开回应称：‘无语，我们团队努力抓住机会有什么错？邀请用户送一点免费券有什么错？很多应用都这么做，海外也是如此。春节那几天，大家都想访问DeepSeek却进不去时，我们提供了当时少有的稳定服务，用户愿意来有什么问题？因为访问量太大，网站被挤爆了，连付费用户都受影响，只好单独划出资源做Pro版来保障付费体验。现在免费版体验也已经改善，Pro版一直是业内最稳定的服务之一。’

袁进辉还提到，硅基流动工程师早在几年前做OneFlow时，就开源过一批比英伟达官方实现还快的算子，‘当时还被潞晨科技抄袭，只是为了给对方面子没有公开，没想到现在反而被这样诋毁。’

据了解，最终是投资人和中间人士出面调停，尤洋删除了相关文章，这场行业舆论风波才算暂时平息。

最近半年多，硅基流动开始明显转向国内市场，而且推进速度很快。一方面，公司搭上了智谱、华为、阿里、字节的合作订单，推出企业级私有化部署方案SiliconBrain，并围绕模型迭代持续优化产品。

目前硅基流动的投资方包括智谱、华为、阿里、字节等机构。

硅基流动曾在2025年底披露过一组数据：其用户数超过900万，服务企业客户超过10000家，平台日均Token生成量超过1000亿tokens。

袁进辉还表示，硅基流动日均输出Token约500亿，折算价值大约2万美元（这个估值口径我也不清楚如何计算）。

此外，据我了解，硅基流动的营收大致已经达到亿元级别。

尴尬的中间层，难啃的商业化

如今放眼整个AI Infra行业，一个绕不开的问题是：

虽然大家都看见了AI推理算力和异构算力的Infra需求，但Infra技术本身的天花板也很明显。像Anthropic、OpenAI这类模型公司都在自己做Infra，而企业级AIMaaS的收入也没有想象中那么高，行业内卷反而越来越严重。

如今，不管是阿里、腾讯、百度、字节、智谱等大厂和模型层企业，还是摩尔、沐曦、商汤、壁仞等芯片算力和智算中心设施层玩家，都在推进infra算力技术和模型适配，独立AI Infra的商业空间正在不断收缩。

比如，百度的百舸·AI计算平台（AI Heterogeneous Compute，简称AIHC）就是面向大规模深度学习场景的高性能云原生AI计算平台，本质上就是百度内部的Infra团队，主要负责智算中心和推理模型的infra加速。

百度方面曾透露，其万卡单任务的有效训练时长可以达到98%以上，显著提升了算力使用效率。

阿里云则设有专门的服务器和基础设施部门，负责磐久AI Infra服务器相关工作，把硬件、软件、互联和液冷等整套物理AI算力方案都做了起来。

腾讯云则是在去年12月姚顺雨入职后，才正式拆分出AI Infra部门、AIdata部门和数据计算平台部门；在此之前，内部还包括自研‘水杉’‘银杉’智能网卡、DPU业务以及IaaS部门等infra能力。

腾讯云近期披露的一组数据也很亮眼：借助自研AI Infra，模型启动速度提升了17倍，大规模服务扩容时间从10分钟压缩到34秒；多模态推理提速4倍，自研推理引擎覆盖生文、生图、生视频等模型；同时通过内存优化和通信协议升级等手段，明显降低了计算开销。

字节跳动的AI Infra能力则被业内普遍认为是国内第一梯队，其能力分散在Seed、火山引擎、抖音等多个事业群中，Infra和基础设施团队规模预计超过千人。

此前，字节还拆分了AML相关业务，单独组建Seed底层算力研发团队。

目前，字节模型研发层的Seed-Infrastructures团队负责大模型分布式训练、强化学习框架、高性能推理、异构硬件编译器等工作，整体承担字节训练infra大团队的管理。

而字节豆包大模型推理侧的Infra则放在火山引擎，之前将IaaS、服务器等多个技术部门合并进基础设施部门，由字节老兵项亮等人负责，为火山引擎和豆包大模型提供infra支持。

此外，字节还有Web Infra、机器学习中台Infra、抖音的infra团队等，基础设施相关人员规模非常庞大。

在业内人士看来，目前国内AI Infra大致可以分成这样几档：

第一梯队：DeepSeek、Seed、阿里通义、阿里云PAI

第二梯队：百度（文心、paddle、百舸）、昆仑芯软件infra团队、腾讯（混元infra）、美团、快手、字节（AML+火山引擎）、阿里夸克、阿里控股、小红书、华为（盘古、MindSpore、原华为云infra团队）、蚂蚁 Asys/Areal团队、阶跃星辰、月之暗面、MiniMax等。

因此，对于无问芯穹、硅基流动这类独立AI Infra创业公司来说，市场空间已经越来越有限。

无问芯穹的汪玉曾在去年一场活动上说过，这两年AI公司在To B和ToG方向上越来越难赚钱。

所以很多AI Infra公司最初是靠地方算力券和垂直模型、AI应用企业合作起家，后来随着业务发展，商业化路径也出现了不同‘分流’。

其中，无问芯穹开始向智算中心订单提供服务；硅基流动则转向与华为等国产AI大厂合作；更多Infra公司则把目光投向海外市场，或者面向中小开发者群体，形成小规模运转。

但随着DeepSeek V4发布，模型层自身已经补齐了Infra能力，算力公司也开始绕过Infra公司，直接与模型公司展开更紧密的合作——比如摩尔线程和智谱、DeepSeek和华为昇腾、阶跃和壁仞、华为燧原等。

AI Infra的市场只会越来越窄。

壁仞科技创始人张文去年7月也曾表示，国产GPU芯片从设计到流片量产通常要提前两年规划，而模型迭代几乎是按周推进，因此模型层与GPU芯片公司之间必须建立越来越紧密的协同。

总结

最近有不少人问我：AI Infra到底有什么作用？

以前我可能会认为，Infra能够为数据中心和模型侧提供算力加速，能做算力云，还可以把英伟达、AMD以及摩尔、沐曦等30多种国产计算卡做异构计算和芯片软件栈平台上的‘解耦’，从而提升国产芯片利用率，让它们在更多场景里发挥价值。

但现在，我已经不这么看了。

随着推理算力需求上升、CPU和存储成本提高、国内智算中心建设放缓甚至基本停滞，底层AI芯片公司又开始直接与模型层合作，AI Infra公司的生存空间正在持续缩小。

还是以无问芯穹为例。他们最初是一家专门做AI infra和超算云的公司，后来又想切入LPU这类端侧AI算力厂商。去年下半年，无问芯穹的故事一度变成‘Agent Infra’公司，如今又进一步转向tokens工厂式的算力公司。

在今年中关村论坛上，无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪说，从1月底开始，公司Token量几乎每两周就翻一番，到现在累计增幅已经接近10倍。上一次见到这种增长速度，还是3G时代看手机流量的时候。

夏立雪还表示，面向Agent时代，要打造Agentic Infra，打造更智能的Token工厂。‘在Made in China时代，中国凭借制造优势把优质商品输出到全球；而现在，中国也可以借助能源优势，通过高能效的Token工厂，把高质量Token输出到全球，实现AI-Made in China，成为世界的Token工厂。’

袁进辉也开始把硅基流动的‘故事’往tokens工厂方向调整。

他在今年中关村论坛期间表示：硅基流动就像一家全球美食自助餐厅，支持的模型数量是全网最多的。无论用户想要哪家第三方大模型，它都能通过‘管道’迅速把Token送过来；它不在意这水是什么品牌，只在意用户想喝什么。

‘硅基流动之所以能在Token工厂这条赛道站稳，关键就是让Token足够便宜、足够好用、足够不挑食。无论用户想用什么模型、无论底层是什么芯片、无论算力来自哪里，硅基流动都能把这些能力整合起来，统一输出成高质量Token。’

怎么评价这些呢。

我只能说，很多CEO都想成为黄仁勋，试图复制行业龙头的成长路线，但人家已经是五万亿美元公司级别的CEO，你只是一个小公司CEO，体量和行业地位完全不是一个层次。

但从行业观察者的角度看，如今的AI Infra创业公司要么被大厂收购，要么尽快寻找退出路径，否则只会陷入‘技术领先但盈利困难’的长期困局。

现在AI领域里不少创业CEO，表面上总觉得‘自己技术很强、商业化也领先同行’、‘舆论一定要一路领先’，可实际上，他心里非常清楚自己在赛道里的位置，尤其是处在初创阶段的头部公司。

说白了，就是CEO‘飘了’。

我认为，无论是稀疏计算技术，还是AI推理算力加速、算子库研发和底层设施建设，抑或是商业渠道，这些都只是Infra公司活下去的理由之一，但并不是真正意义上的护城河。

我并不是不看好AI Infra公司的发展，只是觉得它们必须尽快转型、找准定位，否则就会持续遭遇大厂的全面挤压和降维竞争。

毕竟，ChatGPT热潮都已经持续了三年，除了三大顶刊之外的很多科技媒体，其实也并没有在这轮AI浪潮里赚到太多钱，更不用说创业公司了。

中国的AI公司想真正把商业化做成、把钱赚到，真的太难太难了。