AI to B破局者！迅策科技中期业绩强劲爆发，迎来“真AI”价值兑现

从2026年上半年业绩报告的数据来看，迅策科技（03317.HK）迎来成立以来关键的经营转折期。

随着业绩增长、盈利水平、商业模式三大维度同步实现突破性进展，迅策科技正式宣告穿越投入周期，迎来“真AI”价值兑现。

8月21日，迅策科技发布中期业绩公告，2026年上半年实现营业收入达9.67亿元，较去年同期大幅增长389%，创下同期历史新高。更值得关注的是实现盈利，归母净利润与经调整净利润双双录得正值；综合毛利率达60.1%，在高速扩张中维持了高位水平。

一、J曲线拐点与击球点，Token收入占比突破10%

营收规模创下同期新高、整体业务成功扭亏为盈的背后，得益于全新的Token业务模式跑通商业化闭环，并成为收入增长的全新引擎。

上半年，迅策Token业务模式收入占比突破10%。相较于传统业务的线性增长逻辑，Token新模式实现了突破性升级，从收入公式、成本结构两大维度重构了公司的盈利曲线。

（1）重构收入公式：打破线性增长桎梏，解锁乘数级增长空间

报告期内，迅策的Token调用量持续攀升，而6月Token模式的年度经常性收入（ARR）按季度环比增长410%，此前的4月和5月，Token调用年度经常性收入环比分别增长约300%和320%。一条陡峭的非线性增长曲线，已经清晰浮现。

过去，在传统项目制、订阅制商业模式下，公司营收主要由客户数量与交付模块数量决定，业务增长更接近于线性增长，增长天花板较为明显。Token业务收入可拆解为“Token价格×调用次数×模块数×客户数”四大核心因子，多变量叠加形成乘数效应。

公式的核心新增了调用次数这一高弹性核心变量。当企业客户将AI应用从浅层场景测试，推进至深度业务落地阶段，场景Token的调用频次会自然快速攀升。

此外，公司客户赛道持续拓宽，已从资产管理行业延展至电信、电力、能源、高端制造、生物医疗、机器人训练平台、商业航天、城市运营、低空经济、智能汽车等十一大高价值、高壁垒行业。

上半年，在智能网联汽车领域，公司与博泰车联、赛目科技共同开发基于Token的物理AI与世界模型；在高端制造领域，与格创东智共建国内首个“制造业Token工厂”；在国产算力生态中，与沐曦股份、天数智芯、壁仞科技三大国产GPU厂商达成合作，构建“算力+数据”闭环；在操作系统生态层面，与开鸿数字达成战略合作，将Token化能力落地于鸿蒙生态，探索世界模型与物理AI。

行业边界的快速突破只是量的起点。目前，多个行业以及各行业头部企业的Token体系落地仍处于起步阶段，极低的市场渗透率为公司未来数年的业务下沉、规模扩张提供了充足的市场空间。从客户拓展规律来看，多数客户初期仅采购单一功能，并不会一次性部署全套Token化解决方案；伴随走向深度业务落地增购、复购潜力充足。与此同时，超过90%的客户留存率证明了其解决方案一旦深度嵌入企业核心业务流程，便会产生极强的锁定效应。

此外，迅策科技过去十年已在实时数据基础设施领域积累了数据能力和业务理解，并以数据和Token为核心向上下游延伸，构建了差异化的竞争优势。同时，公司非常重视FDE模式的实践，直接进驻客户现场与客户并肩作战，通过现场探索和快速迭代将大模型等AI技术嵌入企业内部业务流程，以及共同迭代产品和场景，对产品矩阵在客户侧的快速落地起到了关键作用。

支撑收入端韧性的另一重保障来自定价这一变量的稳定。中信证券、华泰证券等大行纷纷指出，场景Token的溢价来源于私域数据独占性、毫秒级响应能力和行业Know-how。通俗易懂地说，通俗而言，场景Token精准匹配企业高价值业务场景需求，有力托举价格中枢保持稳定。

（2）收入做乘法、支出做加法，释放利润杠杆

Token模式下，收入变量相乘，支出却不必同比例增长。

传统项目制软件公司的增长往往依赖研发、实施和交付团队同步扩张，多做一个项目就需要投入更多人员，收入与成本接近线性增长。

Token模式中，客户增加模块和调用次数，并不必然要求研发与交付人员同比例增加。当调用量增速快于云资源、运维及交付成本增速，新增收入便能够以更高比例转化为毛利和净利润。

财务数据也已经较为清晰地验证了这一点。根据财报，报告期内迅策人均创收大幅增长，研发费用率、销售费用率及行政管理费用率同比优化。

因此，迅策的业绩弹性实际上来自三层叠加：价格端，场景业务价值支撑更高的定价中枢；数量端，客户数、模块数与调用频次形成乘数效应；成本端，平台化复用使费用增速低于收入增速。

这也解释了为什么Token收入刚刚突破10%，公司便已经实现整体扭亏。

值的一提的是，科技企业的发展往往符合经典的J曲线形态。前期企业需要持续投入产品研发、市场拓展、行业场景打磨，收入增长平缓，同时费用持续投放，企业处于亏损区间，形成曲线向下探底的阶段；当产品成熟度、客户覆盖、商业模式验证跨过临界阈值之后，红利集中释放，收入快速抬升，费用率反向优化，利润会快速向上回弹，形成J曲线向上扬起的右半段。

很多时候，J曲线的拐点之上，增长杠杆开始真正生效，恰恰是企业价值的关键击球点。在拐点到来之前，没有人能精确预测它何时出现；但当它出现时，那些坚守到此刻的人，往往能享受到斜率最陡的那一段红利。

二、迅策推出TokenOS + TokenCloud，平台化价值持续释放

“十五五”规划明确提出强化算力、算法与数据高效供给。映射到产业链，算力、通用大模型和垂类数据基础设施，共同构成AI时代的三大支柱。

算力解决AI能否高效运行，基础模型解决AI是否具备通用理解与推理能力，而垂类数据基础设施决定这些能力能否进入企业的核心业务，产生稳定、准确、可审计的结果。

过去几年，资本与产业资源更多集中在前两个环节。英伟达已经形成完整的算力生态，华为昇腾、寒武纪、GPU四小龙形成了国产算力生态雏形；OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Kimi等模型厂商持续推动基础能力升级。

相比之下，连接企业私有数据、行业规则、模型与业务流程的数据基础设施，仍是国内产业链中相对稀缺的一环。

海外市场已经率先完成对这一产业环节的价值发现。

Palantir市值约4180亿美元，Snowflake市值约1114亿美元；Databricks则于8月13日完成50亿美元新一轮融资，最新估值提升至1900亿美元。三家核心对标平台合计市值及估值近7200亿美元。若进一步将Oracle、Salesforce、ServiceNow等广义企业数据、云软件与业务平台纳入，六家公司合计市值及估值超1.4万亿美元。

目前中国市场没有海外头部同等规模的平台型龙头。作为宽口径参考，国内企业AI平台公司第四范式目前市值约154亿港元，用友网络市值约323亿元人民币，仍与海外核心数据平台的千亿美元级估值存在数量级差距。尽管中国市场真正的空白，并不是缺少数据库、数据治理工具或项目制企业软件公司，但缺少能够把实时数据、行业规则、模型调优、业务决策和商业计费打通，并形成跨行业规模效应的平台型企业。

国内资本市场尚未孕育出一家被广泛定价为“企业数据与AI基础设施平台”的大型公司。但定价逻辑的裂缝，往往先于共识出现。迅策科技于2025年12月30日登陆港交所，发行价48港元；截至2026年8月21日收盘，股价报137.1港元。

迅策科技正在填补的，正是国内AI产业链最关键的基础设施空白。5月，公司正式发布全球首款TokenOS操作系统，将企业多源异构数据实时转化为标准化、可计量、可定价的场景Token，解决的是“数据可用”的问题。TokenOS让分散、异构、非标的原始数据，变成可被模型与智能体直接调用的高密度Token。

在此基础上迅策推出TokenCloud平台，这成为产业链更为关键的一环。TokenCloud平台整合算力调度、模型推理优化、企业小模型精炼与调优编排，覆盖从底层算力到应用部署的完整链路，解决模型能力及“数据+模型”能力问题。两者协同，加速构建“算力—数据—Token—模型—应用”全链路一体化产品与服务，为企业客户提供一站式AI基础设施。

迅策的TokenCloud并非任何一家海外巨头产品的搬运，它既像Palantir一样深度嵌入行业场景，又像Snowflake一样具备用量计费的商业化基因，还像Databricks一样覆盖了数据到模型的全链路，但在此基础上增加了独创的Token化层。企业数据必须先经过TokenOS的精炼，转化为标准化、可定价的场景Token，才能进入TokenCloud的算力调度与模型优化环节。

TokenCloud回应了企业在AI落地中面临的算力紧缺、成本高企、数据治理繁琐、模型调优困难等系统性挑战，加速向工程化落地效率转变。这种对实时性和工程化的执念，让迅策的平台更贴近中国产业客户的实际痛点。

“算力-数据-Token-模型-应用”的全链路产品矩阵

三、四阶跃迁层层递进，多元曲线驱动长期成长

成长股投资最迷人的阶段，是J曲线拐点后的陡峭上扬。但单一成长曲线最终都会随着行业红利消退、竞争加剧逐步回落。只有能够通过持续的技术迭代与商业模式升维，才能不断创造新的增长动能，跳出单一周期的束缚。

迅策科技的应对策略，是一套层层递进的“四阶跃迁”路径。

1.0阶段（数据治理与复制）：迅策从最严苛的资产管理行业起步，淬炼毫秒级响应与100%准确率的能力，并向电信、电力、高端制造等多个行业成功复制。迅策用了近十年的时间完成了技术验证与行业know-how的原始积累。

2.0阶段（Token化） 即当前所处的阶段。 以TokenOS为标志，公司正将行业知识“Token化”，开启指数级增长。商业模式从“人头+软件”转向“Token消耗”，ARR的爆发式增长验证了这一模式的可行性。

3.0阶段（全球Token交换平台）阶段则打开了更具想象力的空间。 2026年下半年，迅策科技计划推出TokenRouters，旨在打通跨企业、跨行业的Token流通壁垒。这意味着，Token将可能进一步成为在安全合规前提下，实现跨主体价值交换的“公域通货”。届时，其商业模式将从平台化服务升级为生态化收费，增长空间将呈几何级数放大。

4.0阶段（企业小模型）指向AI落地的终极形态。 迅策科技计划将行业数据进一步下沉，训练出可私有化部署、可持续进化的企业小模型（SLM） 。相比通用大模型，小模型成本更低、响应更快、数据不出域。未来，企业不需要再为泛用性买单，而是可以拥有专属的、为自身业务定制的AI大脑。迅策的商业模式，也将随之演进为“模型即服务”的多元形态。

这“四阶跃迁”构成了一个严密的逻辑链条，以数据治理为起点，以Token化实现商业突破，以交换平台构建生态壁垒，以小模型完成终极闭环。

目前公司Token化业务已通过半年报业绩初步验证增长潜力，第一增长曲线仍处于高速成长阶段，增长动能充足。从中长期维度来看，2026年下半年即将落地的TokenRouters，有望正式开启公司第二增长曲线，推动商业模式从单点企业服务，升级为跨行业、跨主体的平台生态服务模式。远期来看，企业私有化垂类小模型的落地应用，将完成公司AI产业全链路闭环，构筑长期成长的第三增长曲线。

依托持续迭代的产品矩阵与分层推进的战略路径，迅策科技有望持续穿越产业周期，兑现平台型AI基础设施企业的长期价值。