营收大涨389%且盈利近亿元，ARR季度环比激增410%！迅策科技迎来指数级增长新起点

对于绝大多数AI企业而言，盈利是一场漫长的马拉松；而对于迅策科技（03317.HK）而言，这场长跑已经率先跑出阶段性成果。上市半年后，公司首次实现上半年盈利，收入同比近4倍增长，毛利率持续保持高位。比数字本身更值得关注的是，其背后折射出的，是AI商业模式从探索走向复制的可能性。

7月31日，迅策科技发布2026年中期业绩预告：营收达到人民币9.7亿元，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1.05亿元，大幅度的扭亏为盈，核心盈利能力全面超市场预期。

一连串亮眼数字背后，市场真正该追问的是：这家公司的增长，究竟是AI热潮下的阶段性红利，还是商业模式质变后的系统性加速？答案藏在一条清晰的因果链里——企业AI落地的渴望正在集中爆发，而迅策用十年时间打造的数据基础设施，恰好站在了供需错配的最稀缺一环。

企业AI从“试用”走向“投产”，数据基础设施成为第一道门槛

2026年，企业级AI正经历从“训练”到“推理”、从“通用能力”到“行业落地”的关键转折。企业不再满足于把大模型当作效率工具“试用”，而是迫切希望将AI嵌入核心业务流程，真正产生可量化的经营价值。

但大模型落地企业场景，必须跨越三道门槛：数据治理——私有数据必须被清洗、标准化、结构化；实时供给——模型决策需要毫秒级数据响应；安全合规——核心数据不能出域，必须私有化部署。没有高质量、场景化的数据基础设施，再强的模型也只能停留在Demo阶段。

当前，通用模型对接企业系统普遍依赖MCP等标准化协议，简单粗暴地接入、暴力检索所有数据，然后试图完成任务。但这种模式存在两个致命问题：一是效率极低——大量Token消耗在“找东西”上，AI要先搞清楚业务需要哪些信息、信息在哪、怎么拼起来，还没开始干活，成本已经烧掉一大半；二是完全不懂上下文——企业内部的权限体系、历史决策逻辑、专有术语、隐性规则，通用模型一概不知。企业AI落地的真正瓶颈，往往不是模型能力，而是上下文工程——谁能把企业分散在数百套系统中的数据、权限、流程与隐性知识编排成模型可用的上下文，谁就掌握了AI落地最稀缺的能力。

这一判断正得到政策与市场的双重印证。国家发展改革委已将“强化模型、算力、数据等关键技术攻关”写入“十五五”AI产业工作思路。企业AI的落地渴望，正在转化为对数据基础设施的刚性需求，而迅策科技正是这一稀缺能力的核心提供者。

TokenOS不只是产品，而是商业模式的切换

2026年5月，迅策正式发布全球首款TokenOS操作系统——TokenONE。这款以大模型原生架构构建、以Token为计量单位的AI原生操作系统，将企业多源异构数据实时转化为标准化、可计量、可定价、可交换的场景Token，并提供全链路可信计费。中信证券将其定义为“数据流操作系统”，认为其面向金融、能源等高频决策场景实现了架构性创新。

有产业学者指出，中国这一轮AI更大的机会，不在复制新的消费互联网，而在AI To B——智能体对千行百业的产业重构。每个垂直产业都可以借助AI拥有自己的“产业大脑”，每个企业都需要建立自己的“AI系统”。完成这场转化，需要的不是给旧流程增加一个AI功能（+AI），而是以第一性原理重新设计生产方式与商业模式（AI+）。TokenOS所做的，正是后者：它不是在传统数据系统上“加一个AI入口”，而是以Token为底层计量单位，从底层重构企业数据从治理、供给到流通、定价的完整链路。

更重要的是，TokenOS带来的不只是产品形态变化，更是商业模式的质变。过去十年，迅策以项目制和订阅制为主，服务金融资管并复制到11大高壁垒行业；如今，公司正从“客户数×ARPU”的线性模型，切换为“Token价格×调用次数×模块数×客户数”的四因子模型。这种模式下，收入与客户AI使用强度、业务价值深度绑定，打破了传统软件增长的线性瓶颈。

商业化进程已远超预期：2026年4月Token调用ARR环比增长约300%，5月进一步增至320%，6月按季度环比激增410%，Token付费收入占比突破10%。全年来看，Token付费收入占比有望向20%—30%目标迈进。与之对应的是，公司人效显著提升，毛利率持续稳定在高位，客户留存率长期维持在90%以上——这些指标共同说明，Token化商业模式不仅跑通了，而且具备强劲的规模效应和自我加速能力。

跨行业复制能力验证，TokenOS迈出出海第一步

迅策的第二个增长引擎，来自行业纵深的持续拓展与全球化布局的实质性突破。

上半年，公司成功拓展智能汽车、低空经济、具身智能、量子计算等新赛道，与格创东智共建国内首个“制造业Token工厂”，与博泰车联、赛目科技切入智能网联汽车与物理AI赛道，与沐曦、天数智芯、壁仞三大国产GPU厂商同步签约，与图灵量子探索量子计算场景。跨行业复制能力得到反复验证。每进入一个新行业，就意味着Token工厂模式在新场景的一次验证和增量市场的打开。

与此同时，公司国际化也迈出关键一步。7月，公司与欧洲数字与人工智能服务商签署战略合作备忘录，联合开发面向欧洲市场的Token工厂。

新十年“三步走”，增长不仅是延续更是加速

如果把迅策过去十年的发展概括为“项目制+订阅制，从金融资管到跨行业数据治理”的1.0阶段，那么2026年就是其2.0阶段的起点：以TokenOS操作系统为底座，以Token付费为商业模式，开启指数级增长。

而新十年的“三步走”战略，则清晰勾勒出从2.0到4.0的跃迁路径：第一步，以TokenOS操作系统为底座，完成企业内部数据的Token化治理与AI就绪；第二步，以TokenRouters打通跨企业、跨行业、跨场景的Token流通壁垒，形成“内部治理→Token化→合规封装→跨域流通→价值交换”的完整闭环；第三步，以企业小模型完成AI落地的“最后一公里”，将垂类行业数据资产下沉为企业可拥有、可微调、可私有化部署的小模型能力，最终完成“算力—数据—Token—模型—应用”全链路闭环。

这意味着，迅策的终局不只是卖Token，而是为每个垂直产业搭建自己的“产业大脑”——将行业场景、数据、隐性知识、工具与经营反馈编排成持续迭代的智能体系统。正如产业界所判断的，Token只是供给端的计量单位，消耗并不等于价值；真正的价值，要看AI能否进入产业场景、完成可衡量的任务、形成业务闭环。迅策的全链路布局，恰恰是在把“Token消耗”转化为“场景价值”——这也是为什么其增长不是蹭热点，而是结构性机会的兑现。

迅策未来增长逻辑清晰可见：企业AI落地的刚性需求创造了市场，TokenOS提供了产品抓手，Token付费模式释放了商业化弹性，跨行业复制与出海打开了增量空间；而TokenRouters和企业小模型仍在路上，将让AI真正深入每个企业的核心流程。

当企业AI从“+AI”走向“AI+”、从工具采购走向产业重构，当数据要素的价值被重新定价，迅策科技正以中国AI数据基础设施先行者的身份，迎来属于自己的历史性增长窗口。

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