半年融资超10亿：趋境科技如何重构AI Token生产新范式？
算力叙事的范式转移：从资源堆砌到效能精算
在2026年的今天，人工智能行业的焦点已经悄然发生了位移。过去几年，市场热衷于讨论参数量级的突破、算力集群的规模以及模型种类的丰富度。然而，随着大模型应用从早期的试点探索真正深入至企业核心生产链路，一种更为务实且残酷的评判标准正在确立：企业不再仅仅为接入多少模型或拥有多少算力卡而付费，而是为最终业务结果买单。这种转变迫使AI基础设施的建设逻辑从“资源供给型”向“效能服务型”演进。
在此背景下，趋境科技（Approaching.AI）完成的A轮融资及其半年内累计超10亿元的融资成绩，并非简单的资本狂欢，而是市场对“高品质AI Token生产能力”这一新价值锚点的确认。当行业还在争论算力缺口时，趋境科技已经通过其自研的ATaaS（Approaching.AI Token as a Service）平台，将竞争维度拉升到了Token生产的效率、质量与稳定性层面。这标志着AI基础设施的核心价值指标，正式从“算力供给总量”迭代为“高品质AI Token产能供给”。
所谓高品质AI Token，并非一个简单的数据单位，它是连接底层算力、中间层模型与上层应用结果的最小生产单元。在企业级真实场景中，一个合格的Token必须同时满足低首字响应时延、稳定的高输出速度、高并发处理能力、持续的质量一致性以及可控的单位成本。任何单一指标的短板都可能导致整个生产链路的失效。趋境科技的实践表明，只有当算力能够被持续、高效、可预测地转化为兼顾性能与成本的Token产能时，AI基础设施才具备可持续运营的商业基础。
“少模型、深优化”：破解单位经济模型的密钥
面对日益复杂的推理需求，许多服务商倾向于通过增加模型数量来覆盖更多场景，但这往往导致资源分散和运维复杂度的指数级上升。趋境科技选择了一条截然不同的技术路线：“少模型、深优化”。这一策略的核心在于聚焦少数具有真实高频生产需求的大模型，通过极致的系统工程优化，挖掘单位算力的最大产出潜力。
这种策略背后有着清晰的商业逻辑支撑。企业客户关注的不是模型库的广度，而是特定业务场景下AI服务的投入产出比（ROI）。“少模型”意味着研发资源可以集中投入到模型切分、显存管理、异构协同等深层技术环节，从而显著提高单位算力能够产出的有效Token数量。与此同时，通过企业专属服务、跨集群统筹资源以及完善的故障恢复机制，大幅提升了生产负载的稳定性与可预测性，减少了因算力闲置或故障导致的产能损失。
数据显示，自2026年春节以来，趋境科技平均单台算力的AI Token生产效率提升了3倍以上，高品质AI Token总产能增长超过30倍。其中，某头部万亿级参数大模型的高品质Token日均产量已稳定突破万亿量级。这一成绩的取得，并非依靠简单堆叠硬件，而是源于在高负载、高复杂度的真实生产环境中，对系统工程的持续打磨。通过解决模型性能、推理效率、资源利用、缓存复用、服务隔离等一系列系统性问题，趋境科技实现了从“能用”到“好用”再到“划算”的跨越。
更重要的是，部分成熟业务已经跨过成本线，证明了该模式在单位经济模型上的可行性。当同一批算力能够生产更多的有效Token，且这些算力处于更高比例的有效工作状态时，AI Token业务的盈利边界便被彻底打开。这不仅解决了当前AI应用落地成本高企的痛点，也为后续大规模商业化推广奠定了坚实的财务基础。
国产异构算力的破局之道：全系统协同与工程化落地
在全球算力供应链充满不确定性的当下，如何用好国产算力成为国内AI产业发展的关键命题。长期以来，国产芯片在单卡性能或生态兼容性上与国际顶尖水平存在差距，但这并不意味着无法构建高性能的AI基础设施。趋境科技的实践提供了一套切实可行的“中国方案”：通过全系统异构协同，弥补单点硬件的不足。
公司投入大量研发资源，先后提出了“国产Prefill-Decode（PD）异构协同”、“高性能异构KVCache转换”、“异构算力计算池化”等一系列创新技术方案。这些技术的核心思想是不再孤立地看待每一张加速卡，而是将整个集群视为一个统一的计算资源池。通过软件层面的深度优化，实现不同架构、不同品牌算力芯片的高效协同工作，从而在系统层面达成甚至超越单一高端芯片的性能表现。
例如，在PD异构协同方案中，针对大模型推理中Prefill（预填充）和Decode（解码）阶段不同的计算特征，动态分配最适合的算力资源，避免了资源错配带来的浪费。而在KVCache转换技术的支持下，不同节点间的上下文信息得以高效共享，进一步降低了重复计算的开销。这些技术已在高标准生产场景中正式投产，证明了国产算力完全有能力支撑高品质AI Token的大规模生产。
这种基于系统软件底层技术的原始创新，不仅解决了当下的算力瓶颈，更为未来国产芯片的迭代升级预留了接口。通过“以存换算”、“虚实同构”等理念，趋境科技正在构建一个开放、兼容、高效的国产算力生态，让上游芯片厂商能够更专注于硬件本身的突破，而下游应用厂商则能获得稳定、廉价的算力服务。
产学研用深度闭环：构建产业信任的技术底座
技术的商业化落地，离不开深厚科研底蕴的支撑与产业生态的信任构建。趋境科技的管理团队与技术基因，为其快速跨越从实验室到生产线的鸿沟提供了独特优势。由董事长任旭阳、CEO艾智远博士、总裁武文洁博士、CTO陈祥麟等领衔的管理团队，兼具技术研发、资本运作与产业应用的复合背景，确保了公司战略的前瞻性与执行力。
在技术源头，公司依托清华大学计算机系高性能所的科研实力，由中国工程院院士郑纬民担任首席科学顾问，清华大学武永卫教授担任首席科学家。这种顶尖学术资源的注入，使得趋境科技能够在系统软件底层技术上保持持续的原始创新能力。同时，公司深度参与开源生态建设，与清华团队牵头开源的KTransformers项目，以及携手月之暗面Kimi、阿里云、蚂蚁集团等机构共建的Mooncake项目，均在业内产生了广泛影响。
通过活跃于vLLM、SGLang等全球主流AI推理社区，趋境科技不仅吸收了最新的技术成果，也向行业输出了自己的工程实践标准。这种开放共建的态度，为其积累了深厚的技术信任基础。当企业客户选择ATaaS平台时，他们选择的不仅仅是一个服务提供商，更是一个经过开源社区验证、拥有顶尖学术背书、且具备大规模落地经验的技术伙伴。
目前，趋境科技已形成一套可复制的高品质AI Token工厂建设与运营模式。既有日均万亿级产能的已建成项目，也有面向区域产业生态和头部客户的战略签约。这种从单点项目到可扩展、可持续运营的新型AI基础设施的演进，正是产学研用深度闭环的最佳体现。
资本与产业的双重共振：迈向规模化供给的新阶段
本轮融资由河南投资集团汇融基金重磅领投，多家知名机构持续跟投，这一资本结构本身就释放了强烈的信号：产业资本正在成为推动AI基础设施发展的核心力量。河南投资集团汇融基金的介入，不仅仅是财务投资，更是产业资源的深度导入。双方联合推进日均产能数万亿级的高品质AI Token工厂筹建，旨在将河南在绿色能源、算力基础设施领域的积淀，与趋境科技的技术优势相结合，打造区域性的AI产业高地。
对于趋境科技而言，这笔资金将主要用于扩大高品质AI Token产能储备、升级ATaaS平台能力，并推动国产异构算力在核心生产场景中的规模化投产。这意味着，公司将从之前的单点验证阶段，全面进入规模化供给阶段。随着智能体、AI Coding、多模态应用及企业级AI工作流的加速落地，市场对稳定、高效、可预测的AI Token供给需求将持续爆发。
CEO艾智远指出，持续稳定、响应快速、成本可控的高品质AI Token服务，已成为企业规模化落地AI的核心刚需。趋境科技坚持的技术路线，正是为了追求算力到高品质AI Token的极致转化效率。通过与产业投资方的深度协同，公司有望加速推动国产PD异构方案的大规模商用落地，助力国产芯片在高标准AI生产场景中实现常态化投产。
从长远来看，AI行业的竞争终将回归到基础设施的效率之争。谁能够以更低的成本、更高的稳定性提供高品质的Token服务，谁就能掌握AI应用爆发的入口。趋境科技的崛起，预示着AI基础设施行业正在进入一个以“效能品质”为核心竞争力的新周期。在这个周期中，单纯的故事讲述已无济于事，唯有扎实的工程能力、清晰的商业闭环以及深度的产业协同，才能赢得未来的入场券。