暴增389%，DeepSeek卷到白菜价，这家公司却靠卖Token赚翻了

你猜怎么着？米哈游的一个工程师，在测试多Agent协作时，忘了设置熔断机制。几十个Agent瞬间进入循环调用。

大洋彼岸的Uber，情况也没好到哪里去。给5000名工程师开放AI编程工具，仅仅4个月，就把2026一整年的AI预算给烧穿了。

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，对吧？

但企业真跑起来才发现，事情完全反直觉——

大模型能陪你聊哲学聊到天亮，但一笔几千万的交易，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，它敢说一句「放心，良性」吗？

原因其实特别简单——

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：

一个名字，两个方向。

这门生意的真相，其实就一句话：

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%。

最值得琢磨的，

2024年，是全球大模型军备竞赛最疯狂的一年。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——这太正常了。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——

2026年上半年：营收达9.67亿元，

，创下同期历史新高。归母净利润7251万元，去年同期还是净亏损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，盈利能力正在释放。

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盈利的新方向。

发现了吗？这其实就是一根「AI到底有没有落地」的体温计——

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，形成了一条全栈路径。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，

模式跑通之后，迅策做了一个关键动作：

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——

直到2026年5月，迅策正式发布全球首款TokenOS操作系统——

。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：

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——

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。

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。

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。

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。

表装上了，接下来呢？

TokenONE只是第一步。迅策规划的路径很清楚：

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。

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。

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：

算力这个位置，已经有巨头了；模型这个位置，也有巨头了。

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。

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。