SwiftScale推出AI模型智能分发平台，获腾讯系天使投资人投资

随着生成式AI与AI Agent在企业级场景中的加速落地，AI Token的消耗量呈现指数级增长。然而，开发者与企业在推进AI业务规模化的过程中，普遍面临着三大行业痛点：一是多模型协同调用时的统一接入与集成门槛高；二是Token使用量暴增带来的高昂运营成本；三是企业级应用对高SLA（服务等级协议）、数据隐私保护及区域合规的严格要求。目前市场上多数服务商仅侧重于模型聚合网关或底层GPU算力租赁，缺少能够覆盖“接入-决策-执行”全链路的成本与性能优化服务。

针对这一结构性供需缺口，AI Infra项目 SwiftScale 于今年6月正式启动，并于近期完成早期孵化，获得腾讯系天使投资人的投资。SwiftScale定位为集AI推理优化、智能路由与Token管理于一体的综合平台，致力于打造全球AI基础设施领域的核心路由决策中枢，帮助企业和开发者降低大模型调用成本，提升跨模型调用效率。

自研分层架构与动态路由，全链路降低模型调用与推理成本

相较于传统模型聚合网关仅做API简单拼接、或单一云厂商仅提供本生态模型的模式，SwiftScale的技术核心在于其自研的分层产品架构与动态模型路由引擎。平台依托全球自动路由技术、策略引擎匹配技术和多模型自动切换技术三大核心能力，构建了包含AI Gateway、Decision Engine和AI Token Factory在内的完整产品矩阵：

在统一接入层，AI Gateway针对中小开发者和初创企业，提供主流商用模型与开源模型的统一接入入口。开发者无需承担自建GPU集群的资本开支，即可通过标准化接口快速完成多模型的接入与切换。

在智能决策层，Decision Engine作为平台的关键路由与成本管控中枢，结合具体的任务需求、质量预期、成本预算、区域合规及SLA标准等多维度输入，自动完成复杂任务拆解与约束条件匹配，为每一次API调用自动匹配性价比最优的服务路径。

在专属执行层，AI Token Factory专门面向企业级高负载场景，提供专属私有GPU推理能力与隔离环境，保障企业数据隐私与高级别SLA，满足敏感业务的严苛合规要求。此外，SwiftScale团队还在前端推出了轻量开源的编程Agent工具，通过开源社区吸引全球开发者参与生态共建，进一步丰富了应用层的反馈闭环。

混合商业模式落地，精准覆盖全阶梯用户需求

在市场定位与商业模式上，SwiftScale针对不同客户群体的付费能力与资源需求，设计了分层化的混合收益方案。在C端与开发者侧，推出了按月订阅的Coding Plan，按需提供快捷模型调用与开发辅助；在B端与企业侧，提供带有SLA保障的专属API服务及私有集群服务，收益来源涵盖API Margin、推理Margin与决策优化增值服务溢价。

据行业机构预测，2027年全球AI推理市场规模将突破千亿美元，面向企业与开发者的轻量化推理优化服务展现出广阔的市场增量。目前，SwiftScale已通过定向邀请、开发者社区活动、行业推荐等渠道触达首批早期客户。早期测试反馈表明，平台的统一接口节省了大量的重复开发工作，智能路由帮助测试团队将每月Token支出降低了近20%，企业级管控后台也有效解决了多员工调用的权限分级与审计难题。

SwiftScale创始人兼CEO， Janus Zhang拥有新加坡国立大学计算机硕士及上海交通大学MBA，美国SIT计算机科学等学术背景，曾任职于腾讯、希音、新加坡电信及梦工厂等，深耕海外基础设施技术多年。团队过往支撑腾讯出海业务的基础设施经验，为其在多区域合规治理、复杂网络路由及高稳定性架构设计方面构筑了坚实的竞争壁垒。

专注厚积薄发，打造全球AI Infrastructure核心路由中枢

从项目构思到产品落地，SwiftScale团队仅用了不到三个月时间。目前，SwiftScale产品已上线稳定运行，并处于逐步放量的发展阶段。

谈及后续发展规划，团队表示将继续深化技术研发，优化Decision Engine在复杂场景下的决策精准度，同时针对不同国家和地区的法规要求，制定差异化的区域合规支持策略，稳步扩大用户增长。作为AI Infrastructure赛道的新锐力量，SwiftScale将长期致力于成为全球AI基础设施中的核心路由决策中枢，帮助广大开发者与企业降本增效，加速AI大模型在实体产业与应用端的深度融合。