中经记者 黎竹 张靖超 成都报道

6 月 10 日，据港交所披露，派想未来集团（以下简称 " 派想未来 "）向港交所主板递交上市申请，工银国际、申万宏源香港为其联席保荐人。

招股书显示，派想未来为独立分布式云计算服务商。据灼识咨询的数据，截至 2025 年年末，其算力网络节点规模居国内第一；如果按照 2025 年的相关收入，派想未来是国内第七大边缘云计算服务提供商及最大独立运营商，市场份额为 4.2%，呈现出客户集中度较高的特征，2023 — 2025 年，公司来自前五大客户的收入分别占相应年度总收入的 92.5%、89.5% 及 79%。

中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅告诉《中国经营报》记者，目前整个市场正在向能提供从底层算力调度到上层场景落地全链路服务的玩家集中，垂直领域的细分需求也在催生更多差异化的市场机会，面向医疗、教育、工业等特定行业的 AI 云服务正在快速起量，整个市场并没有出现赢者通吃的格局，反而在不同细分赛道留出了足够的生长空间。在他看来，派想未来这类聚焦特定场景的玩家递表港交所，正是市场多元化发展趋势的直接体现。

从视频赛道跨向算力服务

招股书显示，派想未来的业务涉及通过搭建算力调度平台，汇聚并管理分布在各地的异构边缘节点与闲置算力，加速内容传输，以解决 AI 时代的计算成本问题。

据了解，派想未来的董事长兼 CEO 姚欣曾于 2004 年创办视频网站 PPTV，该平台主要利用对等网络（P2P）等分布式网络技术调度带宽资源。2023 年，随着 AI 大模型技术爆发，GPU 算力及 AI 推理需求激增，其顺势进军 AI 云计算服务。

在招股书中，派想未来称其将服务全球 AI 原生应用、开发者及企业。截至 2025 年年末，其算力网络覆盖全球 1340 多个县市，包含 4600 多个计算节点；截至 2026 年 4 月 30 日，其 AI 云计算服务在全球拥有超过 574000 名注册开发者。未来，其还计划进一步扩展至 " 智能体基础设施 "，为 AI 智能体自主、持久执行任务提供基础层支撑。

对于未来在视频与 AI 应用需求的增长空间，以及网络安全方面的相关问题，派想未来方面表示：" 目前处于静默期，不便回应。"

招股书显示，派想未来属于增收不增利的状态。2023 年、2024 年及 2025 年，其收入分别为 3.58 亿元、5.58 亿元和 7.70 亿元，而年内亏损分别为 1.89 亿元、2.94 亿元及 2.23 亿元。但业内人士认为，这是 AI 云计算行业普遍面临的困境。

根据灼识咨询的资料，按收入计，全球边缘云计算服务市场的规模由 2021 年的人民币 614 亿元增加至 2025 年的人民币 2098 亿元，2021 年至 2025 年的复合年增长率为 35.9%，预计至 2030 年将达人民币 5642 亿元，2025 — 2030 年的复合年增长率为 21.9%。

在此全球格局下，中国边缘云计算服务市场的规模由 2021 年的人民币 50 亿元增加至 2025 年的人民币 153 亿元，2021 — 2025 年的复合年增长率为 32.1%，预计至 2030 年将达人民币 419 亿元，2025 — 2030 年的复合年增长率为 22.2%。

派想未来还存在核心客户与供应商重叠的问题。招股书显示，客户 A、C、 D 既是公司的主要客户，也是公司部分年份的供应商；供应商 E、 H 则既是公司部分年份的主要供应商，也是公司部分年份的客户。

对此，派想未来在招股书中解释称：" 重叠客户及供应商在非高峰时期拥有过剩的算力资源，但在高峰时期却需要额外的算力资源，因此我们在需要时既向其采购算力资源，也要向其供应算力资源。"

招股书显示，报告期内派想未来从包括未持有电信业务牌照（指电信业务经营许可证）的实体在内的异构资源中获取了未充分利用的计算资源，聘用了超过 2000 家无牌供应商。

而据《工业和信息化部关于清理规范互联网网络接入服务市场的通知》（即 32 号文），互联网数据中心、互联网接入服务及内容分发网络企业不应使用无电信业务经营许可证实体提供的带宽资源。因此，派想未来于去年逐步终止了与不具备该等牌照的供应商的合作。

由于 AI 推理需求处于长期爆发态势，目前算力供需矛盾凸显，" 卖 Token" 正在变得越来越流行。

业内有观点认为，Token 市场可能成为中国云计算市场的重要变量。谁能抢到这个市场的增量，谁就将在未来的 AI 竞争中占据主动权。

但袁帅指出，当下的 AI 云计算服务市场正处于技术迭代与需求爆发叠加的关键周期，已不再是早期单一的算力租赁逻辑，而是逐渐转向全栈服务能力的比拼，不同背景的参与者正在重新划分市场的价值梯队。

袁帅告诉记者：" 此前云计算市场更多是服务传统互联网企业与政企的数字化转型需求，核心价值在于降低企业的 IT 基础设施投入成本，而 AI 大模型浪潮兴起之后，市场需求的内核已经发生了本质变化，企业不再只需要单纯的存储和通用算力，而是需要适配大模型训练、推理场景的异构算力集群，需要能与自身业务场景深度结合的预训练模型、微调工具、部署方案一体化服务，这也让整个 AI 云计算市场的竞争门槛被大幅拉高，单纯靠堆服务器数量的玩家已经很难拿到核心客户的订单。"

不同于公有云巨头，派想未来的差异化商业模式在于，强调边缘下沉，主攻推理环节，其在招股书中称：" 按 2025 年日均 Token 消耗量计，我们在中国独立 AI 云计算服务商中排名第一。"

从派想未来的市场定位来看，其聚合闲置算力为 AI 推理、视频处理、云渲染等高弹性业务提供实时算力。在业内看来，这类服务在既有场景中的价值逻辑依然长期成立，甚至在用户将预算向 AI 场景倾斜后，其优势有被进一步放大的趋势。但当下如何通过技术使边缘云成为承载新一代 AI 应用、Agent 形态与分布式网络能力的关键基础设施，也是这类独立云厂商共同面临的挑战。

一位长期使用国内外大模型的科研人员向记者透露，在各种类型的 AI 大规模铺开后，云厂商的推理算力有限，有时候无法承载高强度、长时间的数据处理需求。

袁帅认为，边缘云的分布式架构已经从概念层面落到了实际的业务价值层面，不再是此前被质疑的 " 伪需求 "。他提到：" 过去边缘云的分布式架构受限于部署成本和应用场景不成熟，很难在实际业务中体现出不可替代性，但现在随着 AI 应用的普及，分布式架构的优势正在被全面放大。"

据了解，边缘计算节点部署异构算力裸机是实现边缘云商业化变现的最快路径。对此，袁帅指出，边缘云在离用户更近的边缘节点完成数据的初步计算和响应，这种模式能很好地满足很多场景下的低时延、数据安全要求，比如工业制造场景下的实时质检、自动驾驶场景下的即时决策、线下零售场景的实时客流分析，这刚好能补上中心云网络延迟带来的业务风险的能力短板。同时对于云服务厂商来说，分布式架构也能让算力资源的调度更加灵活，不需要在核心区域集中投入超大规模的数据中心，大幅降低了算力服务的边际成本。

从数据安全保护的角度，袁帅认为，对于很多面向 C 端的多媒体 AI 应用来说，用户的数据往往涉及个人隐私，在边缘节点处理数据也能减少数据传输过程中泄露的风险，更好地满足数据合规的要求。据他介绍，目前很多消费级的 AI 应用已经在尝试用边缘计算的模式优化体验。

（编辑：张靖超 审核：李正豪 校对：燕郁霞）