6 月 18 日，華爾街日報（WSJ）報導，AI 推理基礎設施新創 Baseten 接近完成 15 億美元輪次，估值最高 130 億美元。這距離它 1 月宣布的 3 億美元 Series E（估值 50 億美元）只過了五個月，帳面估值增幅約 160%。
這筆錢流向 AI 堆疊裡最熱的一層：推理。當模型訓練逐漸集中在少數實驗室，「模型上線後怎麼跑得又快又便宜」成了每個產品團隊的日常問題，也成了創投口中的「推理淘金熱」（inference gold rush，The Next Web 用語）。
五個月估值跳 160% 的時間軸
把 Baseten 近一年的輪次排開，速度感才會出來：
- 2025 年中：1.5 億美元 Series D（Series E 的九個月前）
- 2025 年 9 月：估值約 21.5 億美元（TNW 引述）
- 2026 年 1 月：3 億美元 Series E，估值 50 億美元，IVP、CapitalG 與 Nvidia 參投
- 2026 年 6 月：傳以最高 130 億美元估值募 15 億美元
不到一年，估值從 20 億出頭漲到 130 億，翻了約六倍。
雙軌定價：同一批股權、兩種價格
WSJ 描述這是一個「分割定價」輪：部分投資人以 130 億美元進場，另一部分以 110 億美元進場。TechCrunch 今年 3 月的解析指出，這種手法常用來墊高帳面估值、讓領投方的紙面報酬更好看——真正的加權估值落在兩個數字之間。輪次由 Spark Capital、Sands Capital、Altimeter Capital 與 Wellington Management 共同領投；TNW 的名單另外列入 Conviction。
Baseten 賣的是什麼：把推理做成生意
Baseten 成立於 2019 年，總部位於舊金山，做的是推理基礎設施：向約 20 家雲端業者租用算力，疊上自家的推理軟體層，讓客戶在自己的資料上部署與微調模型。差異化在路由——把每個請求導向「夠用且便宜」的模型，優先選開源選項，而不是預設送上 OpenAI 或 Anthropic 的前沿模型。客戶包括 Cursor、Mercor 與 OpenEvidence；有客戶以約三成的成本，跑完原本需要專有模型的任務。執行長 Tuhin Srivastava 對 WSJ 說：「開源模型正變得非常、非常好」，客戶越來越常依任務難度混合使用開源與專有模型。
推理淘金熱的風險
這波熱潮的背景是一場殘酷的價格戰：DeepSeek、Moonshot AI 等中國開源模型，加上 Nvidia 開源的 Nemotron 系列，把推理單價一路壓低。同一賽道上，Cerebras 已掛牌上市，Fireworks AI 也在競爭之列。TNW 點出核心矛盾：130 億美元的估值，假設 Baseten 能在價格戰造成的毛利擠壓中活下來——它受惠於開源模型變強，也直接暴露於開源模型變便宜。
對工程與產品團隊的意義
三個訊號。第一，多模型路由已經是預設架構：哪個請求用前沿模型、哪個換開源，正在變成每個產品的成本槓桿。第二，開源模型的生產可靠性已被一線重度用戶驗證——Cursor 這種推理密集型產品敢把流量放在開源模型上，就是最好的壓力測試。第三，開源供給面仍有變數，Meta 的 Avocado 前沿模型就傳出可能轉向閉源；把成本結構壓在單一開源路線上，風險不亞於壓在單一專有模型上。
參考來源
- The $13 Billion AI Startup Betting on Cheaper Alternatives to OpenAI, Anthropic — WSJ
- AI inference startup Baseten reportedly raising $1.5B months after its last mega-round — TechCrunch
- Baseten’s $1.5B round at $13B valuation — The Next Web
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