【23 Daily 綜合報導】據 leiphone.com 報導，2026年前10月，國內第三方AI基礎設施（AI Infra）企業完成了20輪融資，展現出資金高度集中於頭部企業的趨勢。儘管全球市場對新云廠商的融資模式存在質疑，但中國市場對於算力調度及推理服務的強烈需求，持續吸引大量資本投入。

資金加速流向頭部企業，形成「一九效應」

根據雷峰網統計，今年前十個月，八家國內AI Infra企業共完成20輪融資，融資頻率明顯提升。投資人何東指出，今年該產業的“頭部效應”更加明顯，約90%的資金集中流向10%的頭部企業，形成「一九效應」。矩向科技CEO黃朝波表示，這是伴隨產業方向明朗化、資金集中向競爭力強者聚集的正常現象，但也帶來市場競爭加劇。IO資本聯合創始人嚴家呈分析，中國通過基礎設施建設追趕美國，是國內AI Infra投資持續活躍的關鍵原因。

第三方AI Infra企業的技術與市場挑戰

選取的八家第三方AI Infra企業，涵蓋算力調度、模型部署、推理優化及Token服務等環節，核心在整合算力資源，提供高效技術服務。這些企業不直接生產晶片也不一定自建數據中心，主力協助客戶優化算力使用。然而與大廠相比，這些第三方企業面臨巨大的替代風險，因為大型科技公司具備完善算力、模型與客戶生態。二級市場投資人常樂認為，目前第三方企業的主要機會來自市場的資源短缺與能力缺口，但長期而言，部分服務或被大廠與開源工具取代。

資本分歧與市場機會並存

投資人對第三方AI Infra的長期價值看法分歧，一些人認為這類企業終將被大廠取代，也有人相信其在中小企業及特定產業生態中仍有立足點。王明指出，大模型廠商和獨立推理設施業務模式不同，存在互補空間。嚴家呈補充，部分產業集群和省級算力中心項目因算力分散與供應商多元，亟需跨供應商統一管理與調度系統，給予第三方企業市場留白。另一方面，大型雲廠商高端GPU資源優先供給大客戶，中小企業因此轉向第三方服務商，反映當前市場資源分配不均。

編輯觀點：投資熱潮背後的挑戰與驗證方向

第三方AI基礎設施市場的熱度顯示資本對算力調度和推理服務需求的高度期待，但同時伴隨營運成本高昂和大廠競爭壓力。對創業者而言，關鍵在於如何在資源有限的情況下提高運營效率與成本控制，同時透過聯合上下游合作夥伴建立技術與服務壁壘。驗證這些機會可從觀察企業客戶結構、Token消費量及融資後的產業佈局變化入手，分析其能否持續獲取並穩定服務客戶，尤其是中小企業及特定地區算力需求的挖掘和滿足。另外，持續關注融資評估與實際盈利能力的差距，也有助於投資與創業模式的合理判斷。