前段时间，米哈游一名工程师在测试多Agent协作时，因忘记设置熔断机制，导致几十个Agent陷入死循环调用。直到13个小时后账单出炉，金额高达200万。大洋彼岸的Uber也没好到哪去，给5000名工程师开放AI编程工具，仅用4个月就烧穿了2026年的全年预算。Token价格不是已经下降了99%吗？为什么还能烧得这么狠？这个疑问问得好。就在刚刚，DeepSeek-V4-Flash将缓存命中价压到了0.02元/百万Token，小米也跟进永久降价99%。大模型厂商们正处于激烈的内卷之中。按理说，AI使用成本应该越用越低才对。但企业在实际落地时却发现了一个反直觉的现象：通用Token越便宜，大家用得越狠；用得越狠，越发现光有“便宜的聪明”根本不够用。
大模型能陪你聊哲学聊到天亮，但一笔几千万的交易到底拦不拦，你敢让它拍板吗？它能写出花里胡哨的营销文案，但一块PCB板子上那道肉眼看不见的虚焊，它认得出来吗？它能背下医学教科书，但CT片上那团阴影，它敢开口说一句“放心，良性”吗？原因特别简单——这些东西压根不在互联网公开数据里。教科书里没有你们厂的工艺参数，论坛帖子里没有三甲医院的诊疗路径。
于是市场直接裂成了两半：通用Token一路奔向白菜价，而绑着行业Know-how的场景Token，价格能卖到通用Token的10到100倍，还在往上涨。一个名字，两个方向。这门生意的真相其实就一句话：赚钱的从来不是卖便宜Token的人，是能从别人烧Token的过程里持续收费的人。有一家公司，恰好站在了涨的那一头。
一条反常的曲线，2.88亿、5.30亿、6.32亿、12.85亿。这是迅策科技过去四年的营收。2023年涨了84%，2024年只涨了19%，到2025年又猛涨103%。值得琢磨的，是那个19%。2024年是全球大模型军备竞赛最疯的一年。千亿参数、万卡集群、天量融资，钱全砸在买卡和炼模型上。一家做数据基础设施的公司在那一年几乎没怎么动弹——太正常了。因为它的收入不取决于“谁在造AI”，而取决于“谁在用AI”。
然后是刚刚发布的这份中期业绩预告——曲线不但没减速，反而又陡了一截。2026年上半年，营收达9.67亿元，同比大涨389%，创下同期历史新高。归母净利润7251万元，去年同期归母净亏损是8900万元，实现首个半年度盈利；经调整净利润6700万元，而去年同期的净亏损是1.05亿，大幅度的扭亏为盈，盈利能力释放。十年磨一剑！从持续投入，到十年来首次上半年盈利；从技术积累，到商业模式跑通；从市场质疑，到业绩验证。在整个港股AI板块仍然围绕算力、模型和应用展开估值博弈之际，这家公司已率先探索出AI盈利新方向。
发现了吗？这其实就是一根“AI到底有没有落地”的体温计——2024年不涨，因为还在训练；2025年下半年暴涨，因为推理落地了，企业真的开始用AI了。说白了，迅策就是帮企业把零散的数据整理成AI能用的东西。医院有几万张CT片，需要有人标注哪里是病灶。工厂有200多种设备的运行日志，需要有人整理成结构化数据。电力公司每秒钟都有实时数据涌进来，需要有人清洗、对齐、喂给模型。这些活，迅策干了十年，构建了覆盖9大全链路数据处理环节以及5大数据Token化流程的闭环能力，从数据获取、清洗、标准化、标签、建模，到实时流计算、AI智能体开发，直至大模型调优与混合模型接入的全栈路径，打磨出三大核心技术优势：毫秒级/秒级的实时响应、100%精准的数据处理能力，以及数据Token化输出能力，确保最终对客户业务结果直接负责。
凭借以上核心能力，迅策已成长为中国领先的AI实时数据基础设施及分析服务商。模式跑通之后，迅策做了一个关键动作：不光帮客户处理数据了，开始按Token计量收费。2026年5月发布的TokenONE，就是这个转折点。
真正的转折：收入公式改了。过去迅策卖项目挣钱。收入公式很简单：客户数量乘以项目金额。客户是一个个谈来的，项目是一单单签的，做完交付，收一次钱，增长是线性的。这也是2024年只涨19%的根本原因——线性模型的天花板到了。直到2026年5月，迅策正式发布全球首款TokenOS操作系统——TokenONE。这东西做的事情说白了就是把企业的私有数据精炼成AI能直接消费的场景Token，然后按调用量收费。收入公式直接变成了四个因子：Token收入等于客户数乘以模块数乘以Token单价再乘以调用次数。前三个因子都有天花板。客户数是有限的，模块数是可数的，Token单价虽然高但有个区间。唯独第四个——调用次数，没有上限。而且这个因子由客户用AI的强度决定。客户AI用得越多、调用越频繁，迅策的收入就越高。以前卖软件是推着走，现在收Token费用是被拉着走。就好比迅策在客户的AI用量上装了一块电表。电表不是自己转的，是客户用电量在转。
数据正在验证这个逻辑：2026年4月，Token调用ARR季度环比增长300%；Token付费收入占比从4月的约5%，到6月Token调用ARR按季度环比增长410%，公司目标Token业务模式年底收入占比提升至20%—30%。按这个速度爬坡，Token收入正在以肉眼可见的速度贡献收入，成为新的增长引擎。
更值得注意的是定价空间。迅策的垂类场景Token调用价格达到10到100美元/百万Token，是通用大模型价格的十倍以上。为什么？因为通用Token解决的是“让AI听得懂话”，场景Token解决的是“让AI做对事”——金融风控里的交易逻辑、制造业里的工艺Know-how、医疗影像背后的诊断经验，每一个Token背后都是压缩过的行业知识，不是公开数据能训出来的。这就回到了开头那个剪刀差：通用Token是标准化商品，越卷越便宜；场景Token绑的是不可替代的行业壁垒，越用越值钱。
凭什么是它？Token化这件事谁都可以喊，但能接住的只能是把“数据”做透的人。迅策从资管行业起家。干过金融数据的人都知道，这是对实时性和准确率要求最变态的行业——毫秒级响应，100%准确率，一个数字错了可能直接亏掉几千万。公司从2016年开始，在这个领域磨了将近十年。同时用同一套能力，花了五年时间，扩展到电信、电力、能源、高端制造、生物医疗、机器人训练平台、商业航天等11个行业，积累了230个客户、300多个标准化模块。2025年非资管业务收入占比已经提升到约80%。客户留存率长期维持在90%以上。这些行业的数据Know-how——哪些数据要实时抓取，哪些字段需要怎样的标注规范，哪个场景出了错后果不可逆。每个行业至少要花一到两年才能沉淀下来，堆算力堆不出来，调模型参数也调不出来。基础大模型用公开数据可以训到80分。从80分到95分，靠的是行业私有数据；从95分到99分，靠的是实时反馈闭环。后面这两段路，恰好是迅策最擅长的事。这十年攒的东西，不是数据本身，是装那块电表的资格。
表装上了，接下来呢？TokenONE只是第一步。迅策规划的路径很清楚：第一阶段已经在跑了。把企业的私有数据变成AI能消费的场景Token，按调用量收费。医疗、高端制造、金融、能源——千行百业的Token工厂正在一个接一个地落地。例如，迅策和格创东智合作建制造业Token工厂，和博泰车联、赛目科技联合做智能汽车场景，和图灵量子展开合作进入量子计算领域等。第二阶段预计今年下半年上线——TokenRouters。这是一个全国性的Token交换平台。以前是一家企业内部用Token，现在要打通企业之间的Token流通。非竞争企业可以在安全合规的前提下互相调用、定价和交换场景Token。公司已经和深圳数据交易所、北京国际大数据交易所订立战略合作，为业务全球化拓展奠定监管合规与生态基础。收入逻辑也跟着变了：从单个客户的调用量，变成整个生态网络的流通量。这就像互联网时代，一个网站赚的钱有限，但当网站连成平台、数据开始流通，价值就指数级放大。第三阶段是终局——企业小模型。最终不是让每家公司都去调用通用大模型。而是让每家公司拥有自己的AI。相比大模型，低成本、上线快、易调试的小模型，以更高的性价比为企业提供了打开人工智能大门的钥匙。特别是数据不出域——对于金融、医疗、航天这些高敏感行业来说，是刚需。
国家层面也在加速。国家数据局局长刘烈宏今年主持召开了词元经济座谈会，明确提出把推动词元经济发展纳入工作体系。7月WAIC上，Token经济首次被列为核心议题。迅策顶着“词元第一股”的标签，站在了这条国家级赛道的起跑线上。
最后说一句，AI产业有三根柱子：算力、模型、数据。算力这个位置，已经有巨头了。模型这个位置，也有巨头了。数据这个位置，到今天还空着。美国数据公司龙头Palantir市值已超万亿。中国这个赛道在此之前都没有一家成规模的上市标的——直到迅策出现在港交所。同时，通用Token还在往下走，场景Token还在往上走。这家公司的收入，已经不由“它卖了多少”决定，而由“客户用了多少AI”决定。迅策这次业绩爆发，本质上不是一次周期性的财务增长，而是十年数据基础设施积累，在AI从训练转向落地的关键节点，通过Token化完成了一次商业模式跃迁。表装上了。接下来只是转速的问题。而转速不由迅策决定，由整个中国企业AI用量的曲线决定。这条曲线，才刚刚开始往上翘。