迅策科技凭什么下场做算力？答案藏在主业延伸与产业趋势双重驱动里

近日，“Token第一股”迅策科技（3317.HK）发布TokenCloud一站式AI模型训推算力平台，并发布通函计划以不超过120亿元的总投入，分阶段推进AI推理与计算中心建设，待临时股东大会审议。

市场不禁追问：一家做数据Token化的公司，凭什么下场做算力？

据了解，迅策科技切入算力，并非是追逐热点的横向扩张，而是基于主业延伸与产业趋势双重驱动的主动战略选择，既是TokenOS业务延伸出的必然闭环，也是匹配AI产业算力刚需、满足客户需求的精准卡位。迅策以独有的“客户订单—软硬协同—正向飞轮”逻辑，把AI推理算力做成一门兼具Palantir与Nebius特征的高粘性生意。

告别“堆卡”时代，算力供给侧正迎来议价权反转

当下，AI算力赛道竞争日趋白热化，行业早已告别“拼参数、堆算力”的粗放发展阶段，走向精细化、高效化、低成本化的全新发展阶段。海外侧，CoreWeave二季度营收25.75亿美元，在手订单1040亿美元；Nebius营收5.823亿美元，累计客户承诺超400亿美元，两者均以GW级电力为底座，贯通从GPU采购到算力调度的全链条，背靠Meta、Anthropic、Cohere等顶级AI客户。国内侧，中国信通院数据显示，2026年一季度国内AI算力需求同比增长417%，同期有效供给增速仅为128%，需求增速约为供给增速的3.3倍。

供需缺口快速拉大，议价权由需求端（云厂商/大模型公司）向供给端（拥有稳定算力的平台）显著倾斜。据Nebius向客户发布的调价通知，公司将于10月1日起全面上调按需GPU云服务定价，平均涨幅约20%，这是其自今年5月以来的第二轮涨价。5月那一轮，按需容量平均提价29%，可抢占容量提价51%。涨价的同时，合同条款的天平也在向供给侧倾斜。据市场分析人士透露，Nebius曾对稀缺的Blackwell算力进行拍卖测试，客户实际支付价格比此前最高定价高出15%至20%。

议价权反转的产业含义清晰：在算力告别“堆卡”的下一阶段，谁能“以销定产、稳定供给、深度协同”，提供“算力—数据—模型—应用”的协同效率，谁就能拿到定价权与高质量长单。这正是迅策TokenCloud登场的时点逻辑。

TokenOS与TokenCloud软硬协同，强化全链路闭环

理解迅策科技TokenCloud的逻辑，必须先理解其构建的产品矩阵，以及“算力-数据-Token-模型-应用”的全链路闭环。

迅策的AIDP数据平台已在金融、智能制造、医疗、能源等高价值行业沉淀十年；2026年上半年其正式发布TokenOS操作系统，将企业多源异构的私有数据实时转化为标准化、可计量、可定价的“场景Token”；TokenCloud专注模型训推及“数据+模型”融合，解决硬件协同。中期业绩显示，Token业务模式已获得验证，ARR增长强劲，ARPU同比提升240%，人均创收同比提升379%，客户留存率稳居90%以上。

这也意味着迅策手里天然握着一份“高质量客户名单”——那些已在为TokenOS买单、并需要算力的客户。当TokenOS客户进入推理落地阶段，“把推理算力和TokenOS打包一起交付”就成为最经济的选择——类似当年淘宝天猫的商家对阿里云的需求。换言之，TokenCloud并非凭空规划的新业务，而是TokenOS延伸出的、必须补上的“硬件与能源底座”，而这也是其他纯算力玩家难以复制的天然优势。

此外，今年以来，迅策科技AI to B生态已逐步延展至产业伙伴、GPU厂商、数交所等，将计算基础设施与AI数据基础设施及数据Token化能力相结合，用于各垂直行业的企业AI部署。目前迅策已拓展至金融、电信、电力、能源、高端制造、生物医疗等十一大高价值行业。

沿着这一方向，迅策科技的AI数据基础设施四阶跃迁路径也更加清晰：1.0数据治理已跑通，2.0 TokenOS与TokenCloud已落地，未来将向Token交换平台TokenRouters、企业小模型等前沿方向持续推进，实现从“产品提供商”迈向“平台运营商”的关键一跃，继而形成难以被复制的闭环壁垒。

六大独特优势，构筑算力业务护城河

除了聚焦AI产业算力的行业发展趋势，以及其TokenOS等主业延伸外，迅策开展算力业务有着其独特的优势：

一、客户需求驱动。迅策做算力的第一性原则，是客户主动提出需要延伸服务。TokenOS的存量客户在向AI推理落地时，自然产生对私有化、合规化、可计费算力的需求，迅策可从订单出发、以销定产，定义TokenCloud的容量与节奏。

二、利用率接近100%。由于迅策TokenCloud跟随在手最优质订单建设，力争每一单元建设都赚钱，不会出现“先建后卖”导致的空转待租，利用率接近100%满载。在算力供需偏紧的窗口期，这一优势直接转化为：更短的回收周期、更稳的现金流、更低的边际成本。

三、手握优质条款订单。迅策的算力订单天然具备“费用高、周期久”的特征，优于普通算力租赁市场上常见的短期灵活定价。它解决了纯算力玩家收入确定性弱、续约风险高最头疼的两个问题。

四、资本成本优势。优质稳定的长周期订单，是银行评估还款来源的核心依据。迅策全资子公司迅深科技拟与银团达成不超过100亿元、5年期授信意向。据悉行业内极少数能拿到5年期、百亿级、低息银团授信的AI To B公司，叠加迅策作为港股AI To B稀缺标的的股东背景加持与支持，其资本成本优势显著高于同业。

五、与国产GPU战略合作，货源关系稳定。算力业务的另一隐性壁垒是供应链。今年上半年，迅策已与沐曦、壁仞、天数智芯等国产GPU头部厂商达成深度战略合作，并联合研发面向垂直和企业AI的训练与推理芯片与平台生态，这意味着迅策已具备国产算力的稳定货源供应能力。

六、TokenCloud与TokenOS互为放大器，形成正向循环飞轮。TokenCloud不是单点的独立产品，而是与TokenOS深度协同的飞轮放大器。一方面，TokenCloud承接TokenOS的私有化推理需求，显著提升TokenOS的客户粘性与议价能力，云协同直接带动TokenOS收益与毛利率提升；另一方面，TokenOS沉淀的私有场景Token反哺TokenCloud，使其持续获得高质量、垂直行业Token的推理负载，从而带来更优质的客户与订单，反向再夯实飞轮的订单池。这一闭环，正是其他纯算力玩家无法复制的最大壁垒。

回到最初的问题：迅策凭啥能做算力？因为它做算力的方式，恰好规避了纯算力公司最大的三个坑——订单不确定、利用率不高、资本成本高企。在算力供给侧议价权反转的新周期里，迅策科技以客户粘性驱动算力投资、以长周期订单换低成本融资、以行业Know-how构筑差异化壁垒的打法，或许比“又多了一家IDC”更值得长期跟踪。