8 月 10 日，"Token 超级工厂"魔形智能宣布完成 A 轮融资。本轮由毅达资本领投，诚元祥投资、洪山资本、瑞锋资本、南通产控思源人工智能基金及灏俊投资等机构联合投资；达泰资本、香港科技园创投基金等老股东持续加注。募集资金将主要用于算力基础设施的技术迭代与商业化落地。
此前三个月，该公司刚完成数亿元 Pre-A 轮融资，同样由达泰资本领投。在 AI 融资环境趋冷的背景下，成立仅两年的企业能在短期内连续完成两轮融资，实属罕见。
资本青睐的核心逻辑在于其实际业务数据：魔形智能日均 Token 调用量已达数万亿级别。这并非理论产能，而是产生实际收入的真实用量。按当前增速推算，公司 2026 年营收规模预计达数亿元。
创始人徐凌杰透露，公司营收增速已超过算力投入增速，部分模型实现盈亏平衡，整体业务正迈向规模化盈利阶段。
从卖芯片到卖 Token
魔形智能创始人兼 CEO 徐凌杰的职业轨迹，折射出中国 AI 基础设施的变迁。他毕业于上海交通大学，获德州大学奥斯汀分校计算机工程硕士及加州大学伯克利分校 MBA 学位。创业前，他曾任职于英伟达、AMD、三星，担任过阿里云 AI 基础架构总监，也是壁仞科技的联合创始人兼总裁（壁仞科技已在港股上市，市值约 1200 亿港元）。
2024 年 6 月，徐凌杰联合 CTO 金琛创立魔形智能。此次转型，他不再聚焦芯片制造，而是打造"Token 工厂"，将算力、推理引擎及运营系统打包，把原始算力加工成标准化、可计量、按次计费的 Token 产品进行销售。
徐凌杰曾在 2025 中国 AI 算力大会上表示："未来最值钱的可能是房地产，只不过住的不是人，而是机器。"这一观点揭示了行业趋势：随着大模型从训练走向推理应用，算力计量单位正从"显卡数量"转向"有效 Token 产出"。客户更关注在同等成本与功耗下，算力能转化为多少实际价值。
需求的结构性转移
"Token 工厂"概念的兴起具有全球背景。2026 年 3 月，英伟达 GTC 大会上，黄仁勋提出将数据中心定义为生产 Token 的智能工厂，核心指标为每瓦 Token 吞吐量。国内方面，北京市经信局计划于 2026 年下半年推进 Token 工厂及分发平台建设，目标新增智能算力 5 万 P；中国电信亦推出面向中小微客户的 Token 商用套餐。
需求端爆发更为显著。数据显示，全球 Token 日均调用量从 2024 年初的 1000 亿激增至 2026 年 3 月的 140 万亿，两年增长超千倍。AI 编程、Agent 应用及多模态交互成为三大消耗场景。魔形智能判断，随着 Agent 范式发展，Token 消耗将呈指数级增长，未来的 AI 基础设施需依靠更大系统承载更强模型，进而创造更高产业价值。
毅达资本指出："AI 基础设施正处于快速迭代期，Token 工厂至关重要。魔形智能打通了从底层算力到场景落地的全链路，日均数万亿级的调用量验证了其商业模式的可行性与扩张潜力。"
产能和良率的较量
魔形智能的技术演进分为三个阶段：初期依靠软件优化，中期依赖规模落地与精细运营，长期则取决于软硬件全栈协同能力。目前，公司正处于向第三阶段过渡的关键期。本轮融资将用于扩充算力资源与技术团队，迭代自研推理引擎，并推进国产超节点及相关硬件研发，目标是将日均 Token 产量推向 10 万亿量级。
然而挑战随之放大。当产量从数万亿迈向 10 万亿时，模型数量、硬件类型及客户负载同步增加，能否守住成功率、延迟、成本及稳定性防线，将决定商业闭环的可持续性。与此同时，竞争日益激烈：硅基流动凭借 Token 聚合模式冲击港股上市；各地算电一体化园区聚焦硬件基建；润泽科技等 AIDC 龙头也在向 Token 商业化延伸。
开源模型浪潮过后，Token 工厂的竞争真正开始。评价标准已发生改变：持有显卡数量虽仍重要，但关键在于同等成本、功耗及服务质量下，能产出多少有效 Token。
魔形智能已完成第一阶段验证，日均数万亿的实际销量、头部客户矩阵及数亿元真实收入，证明 Token 可成为规模化生意。未来的决胜点，在于谁能稳定运营这座"工厂"，让每台机器持续产出可销售的智能。