前段时间杠杆炒股，米哈游的一个工程师，在测多 Agent 协作时忘了设熔断。几十个 Agent 进入循环调用。
13 个小时后，账单出来了：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，只用 4 个月，就把 2026 一整年的 AI 预算给烧穿了。
Token 不是都降价 99% 了吗？怎么还能烧成这样？
问得好。就在刚刚，DeepSeek-V4-Flash 把缓存命中价干到 0.02 元 / 百万 Token。小米跟进永久降价 99%。大模型厂商们卷生卷死。
按理说，AI 应该越用越省钱才对。
但企业真跑起来才发现一件反直觉的事：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？
它能把医学教科书背得滚瓜烂熟，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（3317.HK）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 × 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 = 客户数 × 模块数 × Token 单价 × 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。
新手股票配资入门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。
元股证券:ygzq.hk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。
相较大模型，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。
这条曲线杠杆炒股，才刚刚开始往上翘。
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