2025 年末，硅谷传出一则打破传统估值逻辑的消息：开源项目 vLLM——一个甚至没有正式官网、没有商业模式、营收几乎为零的 GitHub 代码库，正在洽谈一轮 1.6 亿美元 的融资，估值直逼 10 亿美元独角兽门槛。
当红杉（Sequoia）等顶级资本开始为“免费代码”买单，这不仅仅是一次疯狂的下注，更是一个明确的信号：AI 行业的重心正在从“卷模型”全面转向“卷推理”。谁能把大模型的运行成本打下来，谁就是下一个时代的“英伟达”。
一、 行业拐点：当“训练”见顶，“推理”称王
过去两年，资本市场的热钱都涌向了 OpenAI、Anthropic 这样的模型层。大家的逻辑是：“谁的模型聪明，谁就赢。”
然而，2025 年的数据正在打脸：
- 训练成本边际递减：大模型的能力提升进入瓶颈期，边际效应递减。
- 推理成本指数爆炸：随着企业开始大规模应用 AI（从 Chatbot 到 Agent），“运行模型”的成本（Inference Cost） 开始超过“训练模型”的成本。
- 痛点：企业发现，租用 H100 GPU 来跑 Llama 3 的费用，正在吞噬掉所有的利润。
vLLM 的上位逻辑：
vLLM 不是大模型，它是让大模型“跑得更快、更省显存”的加速器。
图 1：速度就是金钱。 在同样的硬件上，vLLM 的吞吐量（Throughput）是传统框架的 2 -4倍。对于企业来说，这意味着原本需要买 4张显卡才能干完的活，现在 1 张就够了。（来源：vLLM Blog）
核心技术：PagedAttention。
它像操作系统的“虚拟内存”一样，极度高效地管理 GPU 显存。
- 效果：原本一块 GPU 只能服务 10 个人，用了 vLLM 能服务 24 人了。这意味着企业的 GPU 账单直接砍半。
- 这就是为什么它没有收入却值 10 亿美金——它掌握了 AI 时代的“降本增效”阀门。
二、 底层逻辑：不要“卖水”，要“卖水管”
为什么资本愿意投一个开源、免费的项目？我们需要拆解其背后的生态卡位（Ecosystem Play）。
1. “Databricks 帮”的降维打击
vLLM 并非草根项目，它背后的实验室由 Ion Stoica（Databricks 联合创始人）领导。
- 历史押韵：Databricks 当年就是基于开源的 Spark 建立的千亿美金帝国。
- 逻辑复刻：先用开源（vLLM）占领开发者的认知，成为行业标准（Standard）；再通过托管服务（Managed Service）或企业版（Enterprise Features）进行收割。
- 资本视角：投资 vLLM，本质上是在赌它能成为 AI 推理时代的 Linux。一旦所有的大模型都默认跑在 vLLM 上，它就拥有了对整个生态的定价权。
图 2：GPU 显存的“俄罗斯方块”。 传统技术会让显存像瑞士奶酪一样充满空洞（浪费），而 vLLM 的 PagedAttention 技术能将每一寸昂贵的显存“榨干”。这就是它 10 亿美金估值的技术地基。（来源：vLLM 论文）
2. 算一笔“推理经济学”的账
目前的 AI 基础设施存在巨大的价值倒挂：
- 模型层：卷价格战，API 价格越来越低（OpenAI 都在降价）。
- 算力层：英伟达一家独大，显卡价格居高不下。
- 中间层（vLLM 的机会）：谁能填补“便宜的模型”和“昂贵的显卡”之间的鸿沟？
- Value：如果 vLLM 能让一张 H100 的利用率从 30% 提升到 80%，它就变相为客户创造了数百万美元的价值。这种价值，远比卖软件订阅（SaaS）更有意义。
三、 赛道格局：推理赛道的“战国时代”
vLLM 虽然是当红，但并非没有对手。推理优化赛道正在经历一场神仙打架。
玩家类型 | 代表公司 | 核心逻辑 | 资本动作 |
开源标准派 | vLLM | 社区驱动。依靠伯克利光环和极高的吞吐量（Throughput），成为开发者的默认选项。 | 拟融资 1.6 亿美金，估值 10 亿。 |
商业闭环派 | Fireworks AI, Together AI | 服务驱动。不仅提供优化技术，直接卖 API 服务，商业化跑得更快。 | 估值均已数十亿美金，收入可观。 |
硬核技术派 | SGLang (RadixArk) | 极致性能。同样源自伯克利，专注于更复杂的长文本推理，技术上与 vLLM 贴身肉搏。 | 估值 4 亿美金，正在快速崛起。 |
硬件巨头派 | NVIDIA (TensorRT-LLM) | 生态闭环。英伟达自己的加速库，性能最强，但绑定硬件，不够灵活。 | 它是所有人的“假想敌”。 |
图 3：万亿赛道的入场券。 在 AI 基础设施图谱中，“推理层（Inference）”正在变得拥挤不堪。vLLM 正在试图从一堆 Logo 中杀出重围，成为唯一的“操作系统”。
终局推演：
短期内，vLLM 会继续“烧钱”扩大社区影响力，挤压闭源竞品的生存空间。未来 3 年，推理市场将出现分化：通用推理走 vLLM（标准化），高端/专用推理走垂直厂商。
四、 氪金建议：给创业者与投资人的“红线”与“红利”
站在 2026 年初的视角，vLLM 的融资事件给行业带来了什么启示？
- 红利：InferenceOps（推理运维）是金矿
- Action：别再去卷“训练大模型”了，那是巨头的游戏。
- 机会：去围绕 vLLM 做周边生态。比如“vLLM 的企业级监控”、“基于 vLLM 的私有化部署方案”。淘金热里，卖铲子的赚翻了；现在，卖“铲子维修服务”的也能赚翻。
- 红线：警惕“纯工具”陷阱
- Warning：vLLM 之所以能融资，因为它是标准。如果你只是做一个“好用的小工具”，没有社区壁垒，很容易被巨头吞并或被开源替代。
- 判断：你的技术壁垒，能否在开源社区的“饱和式攻击”下存活 6 个月？
- 战略：关注“Token 经济学”
- Insight：未来的企业 IT 预算，将从“按人头付费（SaaS）”转向“按 Token 付费”。
- 建议：所有软件企业，都必须学会算清楚自己的Unit Economics（单 Token 成本）。谁能把这个成本压得更低，谁就有定价权。
结语
vLLM 的 10 亿估值，撕开了 AI 商业化的一角真相：收入、代表过去，生态、代表未来。
在 AI 算力极其昂贵的今天，任何能帮企业“省显卡”的技术，都是在印钞票。对于 vLLM 来说，即使现在分文不取，只要它成为了 AI 时代的“血管”，未来整个行业都要为它输血。
