PPTV创始人做算力版滴滴：日消耗万亿Token仍陷亏损

在大模型走向商业化落地的浪潮中，专门提供模型推理与Token转售的“AI算力工厂”迅速成为资本焦点。海外有Fireworks AI估值飙升，国内亦有无问芯穹、硅基流动等AI Infra平台备受关注。

近期，独立分布式云计算服务商派想未来向港交所递交招股书。这家公司的掌舵人是曾创办PPTV的姚欣。如今，他试图将分布式网络与P2P调度的经验复制到AI算力领域，打造“算力版滴滴”。

聚合闲置算力，做轻资产调度网络

传统云计算多依赖中心化超级数据中心，但在海量并发和低延迟要求下，长途传输易遇物理瓶颈。派想未来则采取类似“蜂群思维”的模式：不自建大型智算中心，也不重资产持有大规模GPU服务器，而是整合全国各地分散、闲置的第三方异构算力。

公司将其视作算力调度网络，利用自研的分布式云计算架构，将全国1340多个县市的4600多个闲置节点盘活，将算力推向网络边缘。

招股书显示，依托调度算法，派想未来在2025年的GPU利用率保持在75%以上，远高于行业40%至50%的平均水平。理论上，该方案能将模型推理成本降低80%以上。

营收高增背后：为何“卖得越多亏得越多”？

商业化方面，派想未来采用按用量计费的云计算模式。2023年至2025年，公司营收由3.58亿元增至7.70亿元，年复合增长率达46.6%。

其中，传统的边缘云服务贡献了大部分营收，而AI云计算服务（主要提供GPU算力与模型API接口）呈现爆发式增长，2025年营收突破1.19亿元，占比升至15.5%，日均Token消耗量超万亿。

然而，高速增长未带来可观盈利。报告期内，公司综合毛利率从17.7%下滑至9.4%，经调整净亏损由0.37亿元扩大至1.05亿元。

其核心症结在于AI云业务的商业逻辑困境：

1. 上下游挤压缺乏定价权：派想未来的模型API定价基本锚定DeepSeek、智谱GLM、Kimi等官方价格。由于Token服务高度同质化，客户切换门槛极低，平台难以获得溢价。
2. 成本倒挂严重：公司所用算力多靠租赁获取，2025年GPU资源成本高达1.17亿元，几乎吞噬了1.19亿元的AI云营收，导致该业务2025年毛利率仍处于-10.7%的亏损区间。

客户集中与对赌协议双重施压

除了盈利瓶颈，派想未来还面临大客户依赖与现金流压力。前五大客户长期贡献了近80%甚至90%以上的收入，账期差导致公司经营性现金流持续为负，2025年净流出达1.36亿元。

更紧迫的挑战来自投资人的赎回条款。在最新一轮融资后，派想未来估值已达5.76亿美元，但根据协议，若未能在2026年底前完成上市，投资人将有权要求公司按原投资额150%附带股息回购股份。

“算力倒爷”与调度平台虽迎合了模型推理的高并发需求，但在算力租赁成本高昂、API缺乏溢价壁垒的现状下，Token工厂若要真正在公开市场站稳脚跟，必须跨过从规模到利润的鸿沟。