定义基金AI合作新范式！迅策携手洪泰大规模拓展TokenOS落地

近日，在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上强调，要"全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用，协同推进传统产业改造升级、新兴产业培育壮大、未来产业前瞻布局，让人工智能赋能千行百业"。在"十五五"开局之年，智能经济核心产业规模已经超过万亿元人民币，"人工智能+"行动正从宏观战略走向垂直产业深水区——数据要素的流通、治理与商业化，正是这一进程中的关键基础设施命题。

作为中国领先的AI实时数据基础设施及分析解决方案提供商，迅策科技(03317.HK)正在凭借其TokenOS产品，助力企业数据Token化，让Token工厂走进千行百业。

7月19日，迅策科技宣布与洪泰基金(以下简称"洪泰")母公司青岛鑫宸科创实业有限公司正式签署战略合作备忘录。根据协议，双方将围绕TokenOS系统等相关内容，在投资研究、投后管理、被投企业AI赋能等核心场景展开深度合作，共同探索数据Token化治理与商业化服务的新路径。

此次合作是迅策科技TokenOS操作系统首次系统性、规模性进入私募股权投资领域，标志着"AI原生、Token原生"的基金管理新范式正在加速落地，也为后续与其他基金公司的合作树立了可复制的标杆模板。

TokenOS大规模拓展至投资机构，打造可复制合作模板

迅策科技以AI Data Agent为核心，专注于毫秒级的数据处理，构建从数据获取，清洗，标准化，到实时计算，乃至大模型调优的全链路能力。其核心产品TokenOS——数据Token化操作系统，核心价值在于将复杂数据资产转化为可计量、可交换的Token形态，为企业AI转型提供标准化数据基础设施。

此前与深数所、北数所、博泰车联、图灵量子、格创东智以及三大国产GPU厂商等达成战略合作后，迅策科技的TokenOS操作系统已在数据要素流通、智能网联汽车、算力基础设施、工业智能制造等多个场景中得到商业化验证。

此次与洪泰的合作，是TokenOS操作系统向私募股权投资领域大规模拓展的关键一步，也是一次"从点到面"的范式跃迁。根据协议，双方将基于FDE模式，共同打造Token商业化相关标杆性概念验证项目与可标准化复制的落地案例。同时，双方将适时推动洪泰及其被投企业使用迅策的AI数据基础设施产品与算力服务，并探索基于迅策训练的企业小模型为被投企业提供服务。

据悉，青岛鑫宸科创实业有限公司由新东方创始人俞敏洪与华泰联合证券首任董事长盛希泰共同设立，公司的核心子公司洪泰基金是中国最知名的私募股权投资机构之一，在管基金规模超300亿元，投资项目300余个，投资方向聚焦人工智能及应用、芯片与机器人、航天卫星与低空经济、先进装备制造、前沿科技、生命健康等硬科技领域。

选择洪泰作为战略合作伙伴，迅策实现从投资端到产业端的链式拓展。这种"基金+被投企业"的双层赋能架构——涵盖数据治理、垂类模型训练、Token按量计费、生态网络拓展——不仅适用于洪泰，更为后续与其他基金公司的合作提供了清晰可复制的模板。

AI原生、Token原生：重塑基金管理新范式

传统基金管理中，投研数据散落于不同系统，数据治理成本高、AI应用难以规模化落地。此次合作的核心突破在于，双方将以TokenOS操作系统为底座，将洪泰在投资领域积累的海量投研数据与行业洞察进行Token化治理，使数据资产从静态资源转变为可计量、可交换、可流通的标准化Token单元。

根据协议，双方将联合开展投资研究、投后管理等场景的数据汇聚、清洗、标注及治理，共建高质量行业数据集。在此基础上，共同探索定制化垂类小模型及智能体的研发、训练与调优，并联合探索Token按量付费的商业模式。这意味着基金公司的数据资产不再是沉睡的资源，而是可以像算力一样按需调用、按量计费的动态资产——这正是"Token原生"基金管理范式的核心特征。

在AI原生层面，传统基金依赖人工经验驱动投研决策，数据与模型之间缺乏高效连接通道。而Token原生范式下，数据资产Token化后被AI模型高效消费，投研决策从"人找数据"转变为"数据找人、模型赋能决策"，投后管理也从被动跟踪升级为智能预警与主动赋能。从数据资源到AI能力再到商业回报的闭环，正在重新定义基金管理的底层逻辑。

企业小模型落地新范式：从投资端到被投企业的价值延伸

此次合作的另一大亮点，是将TokenOS能力系统性地向洪泰被投企业延伸。根据协议，迅策科技将提供TokenOS操作系统等AI数据基础设施，洪泰则发挥其与被投企业的深度信任关系及投资生态网络优势，协助精准识别被投企业的AI应用需求，联合推动TokenOS操作系统在被投企业中的落地部署。

具体而言，迅策将为被投企业提供大模型对接、Token化数据治理、场景落地等全链路服务，并探索基于迅策训练的企业小模型为被投企业提供服务。这一模式直击中小企业AI转型的核心痛点——缺乏专业数据团队、AI应用门槛高、算力成本压力大。通过TokenOS操作系统的标准化数据基础设施和企业级小模型，被投企业可以以较低门槛实现AI驱动的业务升级。

更值得关注的是，企业小模型的落地并非孤立的点状部署，而是依托TokenOS操作系统统一的Token化数据底座，实现投资机构与被投企业之间的数据流通与能力共享。投资机构可将投研能力Token化后输出给被投企业，被投企业的产业数据亦可反哺投资机构的投研模型，形成"投资—赋能—反哺"的正向循环。这种从投资端到被投企业端的价值延伸，为企业小模型的规模化落地提供了全新范式，也让基金管理人在投后赋能中从"资源对接者"升级为"AI能力供给者"。

回看此次战略合作。从TokenOS操作系统大规模拓展至私募股权领域，到"AI原生、Token原生"基金管理新范式加速落地，再到企业小模型在被投企业中的系统性部署，迅策科技实质上跑通了一条"数据Token化治理—垂类模型训练—Token按量计费—生态网络复制"的完整路径。这套"基金+被投企业"的双层赋能架构天然具备可复制性，为正在寻求AI转型的其他基金公司提供了清晰样板。