{"id":175248,"date":"2026-08-14T02:42:28","date_gmt":"2026-08-13T18:42:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gocpmall.com\/?p=175248"},"modified":"2026-08-14T02:42:28","modified_gmt":"2026-08-13T18:42:28","slug":"%e5%8a%a0%e5%b9%82%e7%a7%91%e6%8a%80%e8%9e%8d%e8%b5%841%e4%ba%bf%e6%b8%af%e5%85%83%e5%8a%a0%e7%a0%81%e7%ae%97%e5%8a%9b%ef%bc%8c%e9%87%8d%e5%a1%91ai%e5%9f%ba%e5%bb%ba%e5%ba%95%e5%b1%82%e9%80%bb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gocpmall.com\/?p=175248","title":{"rendered":"\u52a0\u5e42\u79d1\u6280\u878d\u8d441\u4ebf\u6e2f\u5143\u52a0\u7801\u7b97\u529b\uff0c\u91cd\u5851AI\u57fa\u5efa\u5e95\u5c42\u903b\u8f91 _ \u4e1c\u65b9\u8d22\u5bcc\u7f51"},"content":{"rendered":"

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7月31日， 加幂科技 （08198.HK）公告通过配售新股份融资1亿港元，资金将用于 大数据 中心向AI算力设施的拓展及算力服务开发。此前的7月22日， 加幂科技 发布公告称，将与专业合作伙伴成立一家专注于AI算力基础设施的合资公司。 由此不难发现， 加幂科技 已经正式将AI推理基础设施业务推向战略前台，并且迈出了AI战略跃迁的关键一大步。 长坡厚雪：从“跨界者”到“铺路人” 2026年的AI算力赛道，正处于供需双爆的历史性窗口。据中国信通院数据，一季度国内AI算力需求同比暴涨417%，而供给增速仅为128%。巨大的结构性缺口，让算力基础设施成为整个资本市场最具确定性的资产类别之一。 这个赛道的热度，从不同路径玩家的资本动作中可见一斑。一方面，原生AI Infra企业加速走向台前：今年4月，成立仅三年的基流科技向港交所递表，冲刺“AI基础设施第一股”，其营收从3180万元飙升至5.2亿元，估值推至91.6亿元；6月底，被称为“Token工厂”的硅基流动递交招股书，日均Token吞吐量达5785亿次，服务企业客户逾1.3万家。这些年轻的技术公司证明了一级和二级市场都在为“推理基础设施”给出极高的定价权重。 另一方面，传统实业企业也在积极拥抱算力转型。粤港湾控股更名为“ 粤港湾智算 ”，宣布布局智算中心后，股价一年内累计上涨超200倍，市值一度突破300亿港元； 德祥地产 通过引入战投、签下首份算力合同等转型动作，股价在两个月内涨超200%。这些跨界者的涌入，也正是产业资本对算力基础设施“确定性溢价”的真实投票。 相比跑步进场的跨界者们，同为布局算力赛道的港股上市公司，加幂科技的角色更像是一个“铺路人”。与从零开始的外来者不同，加幂科技的算力布局是一场深耕七年后的厚积薄发。自2019年起，公司便聚焦数据分析及存储服务，构建了覆盖 数据中心 运营、高并发处理、全链路 数据安全 的完整能力体系。这为其向AI算力基础设施跃迁提供了坚实的物理与技术底座。而在加注算力领域之前，加幂科技已经在 Web3.0 基础设施领域深耕了一年有余，并且推出了自研的 大数据 平台ChainStream和 AI智能体 应用LeapCat。如今的这次融资，标志着公司正式完成了“最后一公里”的布局。 这是一个足够大、足够长坡厚雪的赛道。随着行业演进，竞争的维度也正在悄然升级。当“囤卡”和“建机房”的门槛被资金填平，真正的护城河开始向下游转移：谁能把裸算力转化为稳定、可靠、可履约的商业价值？谁能让算力不再是空转的折旧资产，而是有真实负载消化的生产资料？ 战略底色：用“内生闭环”加深算力壁垒 理解了行业竞争的维度升级，才能看懂加幂科技此次逆势融资的真正含金量。公告显示，这笔近1亿港元的资金将精准投向AI算力设施与算力服务开发。这不是在讲一个“我要做算力”的新故事，而是在为一个已经跑通逻辑的闭环补充关键产能。 更重要的是，通过过往的战略布局，加幂科技已经为算力业务构建了难以复制的“内生闭环”： 其一是实时数据感知层。公司开发的ChainStream平台，将纷繁复杂的链上数据流组织成机器可理解的结构化业务上下文。这意味着，加幂的算力不是“空转”的——ChainStream上7×24小时奔涌的实时数据流，本身就是持续、稳定、可预测的推理负载。数据是自产的，算力自然“有料可推”。 其二是智能应用层。以LeapCat为代表的 AI智能体 应用，让AI从“感知”走向“行动”。每一个用户的每一次对话、策略执行和风险判断，都是一次真实的推理调用。这些应用作为首批内部客户，为算力业务提供了确定性的需求来源，确保了产能从第一天起就有真实负载在消化。 这正是加幂科技算力业务最核心的壁垒：先有需求，再配产能。它彻底颠覆了传统算力 租赁 “先建机房再找客户”的重资产风险模型。在这里，加幂不再是倒卖GPU时长的“二房东”，而是一个将数据、模型和算力高效转化为商业价值的“Token工厂”。每一个Token的生产，都有真实的数据输入和应用场景承接。 逻辑重塑：当推理成为生产资料，谁在交付“确定性”？ 如果说过去的算力竞争拼的是“谁有更多的卡”，那么未来的算力竞争拼的则是“谁能交付确定性”。 随着AI Agent进入客服、风控、交易监测等核心业务场景，调用模式已从间歇式问答转向7×24小时的持续运行。推理正在从一项按次购买的技术服务，转变为需要被计量、调度和长期供应的生产资料。对于企业而言，关心的不再只是单次调用价格，而是高峰期能否获得专属容量、时延是否稳定、成本能否预测以及数据是否安全。 纯算力业务销售的是资源，而企业级推理服务交付的是确定性。加幂科技此次融资加码，正是为了抓住这一产业坐标转换的历史性机遇。通过模型即服务（MaaS）和底层调度系统，加幂科技将资源调度、推理服务、计量账单纳入同一套体系，使每个算力节点都成为可独立核算产能、收入与现金流的经营单元。扩容节奏由客户需求及实际利用率决定，而非盲目追求吞吐规模。 单一算力容易被比价，单一数据接口容易被替换；但当服务同时嵌入客户的数据语境、推理过程和执行边界，被替换的就不再是某个组件，而是整条业务流程。加幂科技的战略意图已然清晰：把“机器能够理解”推进到“机器能够安全完成任务”，并让自己站在这条链路的每一个环节上。 从实时数据出发，把能力做成产品，把产品做成合同，把合同沉淀为持续经营数据。这笔1亿港元的融资，是加幂科技从“数据服务商”向“推理基础设施提供商”维度跃迁的冲锋号。 业内人士认为，在这个足够大的赛道里，加幂科技已经跳出绝对卡数的内卷，而是拼“算得清账”的商业闭环。当潮水退去，那些拥有真实负载和闭环能力的企业，将迎来真正的价值重估。 （文章来源：财中社）
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