DeepSeek卷出白菜价，为何这家港股公司靠卖“场景Token”营收暴增389%？

2026-08-02 13:06 0 阅读

在人工智能的浪潮中，价格战往往被视为行业成熟的标志，但鲜少有人预料到这种竞争会引发如此剧烈的商业范式转移。近期，DeepSeek-V4-Flash将缓存命中价格压至0.02元/百万Token，小米等大厂同步跟进永久降价99%。表面上看，AI正在变得前所未有的廉价，仿佛“算力自由”已触手可及。然而，现实却给出了一记响亮的耳光：米哈游一名工程师因多Agent协作未设熔断，13小时烧掉200万；Uber为5000名工程师开放的AI编程工具，仅4个月便烧穿全年预算。

Uber CTO 演讲现场照片，人物手势生动，背景有活动标识

这种“越便宜越敢用，越用越烧钱”的反直觉现象，揭示了当前AI产业的深层矛盾。通用大模型确实能陪你聊哲学、写文案，但在面对千万级交易的风控决策、PCB板的虚焊检测、CT片的细微病灶判断时，通用模型的“聪明”显得苍白无力。因为这些关键数据——企业的工艺参数、医院的诊疗路径、电网的运行日志——根本不在互联网的公开语料中。

正是在这个认知裂痕中，一条新的商业曲线悄然升起。迅策科技（3317.HK）发布的2026年中期业绩预告显示，其上半年营收达9.67亿元，同比暴涨389%，归母净利润7251万元，实现了从去年同期亏损到首个半年度盈利的历史性跨越。这根陡峭向上的曲线，不仅是一家公司的业绩高光，更是整个AI产业从“训练军备竞赛”转向“推理落地应用”的温度计。

展示2026年上半年营收同比增长389%的柱状图数据示意图

从线性增长到指数裂变：商业模式的根本跃迁

展示2025上半年至2026上半年归母净利润扭亏为盈的柱状对

要理解迅策科技的增长逻辑，首先必须审视其过去四年的营收轨迹。2023年增长84%，2024年仅增长19%，2025年猛增103%。2024年的放缓并非因为技术停滞，而是因为当时的市场重心全在“造AI”——千亿参数模型、万卡集群的建设。对于一家数据基础设施服务商而言，只有当企业开始大规模“用AI”时，其价值才能被充分兑现。2025年下半年至2026年的爆发，标志着推理落地阶段的真正到来。

营收增长柱状图，展示2022-2025年营收数据及103%同

传统的ToB软件或服务模式遵循线性公式：收入=客户数量×项目金额。这种模式受限于销售周期和实施人手，增长天花板显而易见。迅策科技的转折点出现在2026年5月发布的全球首款Token操作系统——TokenONE。这一产品的推出，将收入公式重构为：Token收入=客户数×模块数×Token单价×调用次数。

在这个新公式中，前三个因子均有物理或市场上限，唯独“调用次数”没有边界。它不再是一次性交付的项目，而是像电表一样，记录客户AI使用的深度和频率。客户用得越多，迅策赚得越多。数据验证了这一逻辑的威力：2026年4月至6月，Token调用ARR季度环比增长高达410%，Token付费收入占比从5%迅速攀升。这意味着，迅策已从一个“卖水人”进化为AI生态中的“收租者”，其收入动力直接绑定在企业AI应用的强度之上。

场景Token vs 通用Token：剪刀差背后的价值重构

为什么在通用Token价格跌至白菜价的背景下，迅策的场景Token价格却能达到10到100美元/百万Token，是通用价格的十倍以上？这源于两者解决的根本问题不同。

通用大模型基于公开数据训练，擅长处理标准化、通用性的任务，如语言翻译、基础代码生成。其边际成本极低，导致价格必然趋向于商品化。而迅策提供的场景Token，是经过十年打磨的行业私有数据与Know-how的结晶。在金融领域，它包含毫秒级的交易风控逻辑；在制造业，它封装了设备运行的实时参数与故障诊断经验；在医疗领域，它关联了影像数据与临床诊断路径。

这些知识无法通过爬虫获取，也无法仅靠调整模型参数获得。它们需要长期的数据清洗、标准化、标注以及实时反馈闭环。迅策科技自2016年起深耕资管行业，随后扩展至电信、电力、能源、生物医疗等11个行业，积累了230个客户和300多个标准化模块。这种对行业数据的深度理解和处理能力，构成了极高的竞争壁垒。可以说，通用Token解决的是“让AI听得懂话”，而场景Token解决的是“让AI做对事”。在风险厌恶型的高价值场景中，准确性与安全性远比价格敏感，这为场景Token的高溢价提供了坚实的市场基础。

对比通用Token与场景Token的维度差异表，以及各行业场

十年磨一剑：数据基础设施的隐性护城河

迅策科技的核心竞争力，并非单纯的算法优势，而是对数据全链路的掌控能力。从数据获取、清洗、标准化，到标签管理、建模、实时流计算，直至大模型调优，迅策构建了覆盖9大全链路数据处理环节及5大数据Token化流程的闭环体系。

这种能力的价值在于“实时性”与“精准度”。在资管行业，毫秒级的响应和100%的准确率是生死线。迅策通过十年的深耕，打磨出毫秒级/秒级的实时响应能力和100%精准的数据处理能力。当这些数据被Token化后，它们不仅成为了大模型的输入，更成为了可交易、可流通的数字资产。

展示商业模式演进（1.0订阅模式、2.0交易-项目模式、3.

值得注意的是，迅策的业务结构已发生显著变化。2025年，非资管业务收入占比提升至约80%，客户留存率长期维持在90%以上。这表明其技术架构具有极强的可复制性和行业通用性。每一新行业的切入，本质上是将其核心的数据处理框架适配到新的数据源上，边际成本随规模扩大而急剧递减。这种“平台化”的扩展能力，使其能够快速覆盖金融、医疗、制造等高价值场景，形成网络效应。

一张展示大模型应用架构、数据流向及业务场景的技术流程图

词元经济元年：从单点突破到生态互联

TokenONE的发布只是起点，迅策科技的野心在于构建“词元经济”的生态底座。根据其规划，未来将分三个阶段推进：

第一阶段，已完成。通过TokenONE将企业私有数据转化为场景Token，按调用量收费。目前，制造业、智能汽车、量子计算等领域的Token工厂正在落地，如与格创东智、博泰车联、图灵量子等的合作。

第二阶段，预计2026年下半年上线TokenRouters。这将是一个全国性的Token交换平台，打通企业间的Token流通。在安全合规的前提下，非竞争企业可互相调用、定价和交换场景Token。已与深圳数据交易所、北京国际大数据交易所达成战略合作，为业务全球化拓展奠定监管合规基础。这一阶段，收入逻辑将从单个客户的调用量，转向整个生态网络的流通量，价值呈指数级放大。

第三阶段，终局是企业小模型。不同于依赖通用大模型，企业将拥有基于自身私有数据微调的小模型。这种低成本、上线快、易调试的小模型，特别适合数据不出域的高敏感行业。国家层面也已加速布局，国家数据局明确将推动词元经济发展纳入工作体系，WAIC更将Token经济列为核心议题。迅策科技作为“词元第一股”，站在了这一国家级赛道的起跑线上。