今年上半年，总部位于深圳的港交所主板上市公司迅策科技实现营收9.67亿元，同比大幅增长389%，创下同期历史新高；毛利率达60.1%，保持高位稳定；ARPU（每用户平均收入）大幅跃升240%，人均创收激增379%；客户留存率稳居90%以上，各项指标向好。

成立于2016年的迅策科技，做对了什么？8月24日，迅策科技举办2026年中报投资者调研与专家交流活动，展示公司在AI实时数据基础设施与Token业务模式领域的商业化进展，并与专家、机构投资者等探讨AI To B产业的发展趋势与数据要素市场化的前沿实践。

8月24日，迅策科技举办2026年中报投资者调研与专家交流活动。

做“大模型的最后一公里”，真AI价值凸显

当前，企业AI落地需求加速释放，企业AI落地已不再是“有没有模型”的问题，而是“模型如何真正融入业务流、创造可量化的价值”的问题。

迅策科技紧抓机遇，业绩的强劲增长得益于多重动能共振：企业级AI实时数据基础设施部署加速、多元化行业渗透加速、Token业务模式落地、国际化业务拓展及生态构建。同时，围绕企业AI落地，该公司已经形成了算力、数据、Token、模型到应用的全链路产品矩阵。

2026年上半年，迅策科技不仅跑通了Token业务模式，Token收入占比大幅提升，ARR（年度经常性收入）强劲增长；更在产品矩阵完善、多元化行业拓展及国际化布局上迈出了坚实步伐，经营质量全面提升，“真AI”价值凸显。

迅策科技首席技术官杨阳

面对模型厂商涨价等风险，迅策科技首席技术官杨阳表示，迅策为客户交付的是完整的、可落地的解决方案，而大模型只是其中的关键组件。即使上游模型政策变化，迅策作为连接模型能力与企业需求的“整机集成商”，依然掌握着不可替代的议价权和客户黏性。

他用一个形象的比喻点明了关系：“大模型跟我们的关系，就像组件跟整车或者发动机跟整架飞机——没有人可以直接坐一个发动机去美国，还是要买张机票。”

迅策科技首席科学家唐博指出，迅策的定位是做“大模型的最后一公里” ，将大模型能力与企业业务实践结合，通过私域数据的Token化、训练和推理，真正让AI能用起来。

很多企业都会关注大模型，但付费的意愿有多大？杨阳称，大多数客户根本分不清解决方案中模型、流程、数据各占多大比重，他们只关心“问题有没有被解决”，大家都会去关注模型这个热点，但在专业化场景里，客户付费的意愿和能力更多还是针对具体业务价值和成果。

专家共议AI To B应用与数据要素市场化

在专家圆桌讨论环节，国家自主智能无人系统重点实验室副主任、上海自主智能无人系统科学中心主任何斌，中国信息协会数据要素专委会副主任委员潘菲，北京中关村学院、中关村人工智能研究院研究员林镇阳，中央财经大学人工智能与数字财经研究中心主任陈波等四位专家展开深度对话。

专家们认为，数据正在成为AI时代最关键的生产要素，而高质量、场景化的数据基础设施，将是企业释放AI价值、构建竞争壁垒的核心底座。

专家讨论环节

何斌强调，企业数智化的根本驱动力在于数据全链条的打通——前端数据采样、中端数据处理、后端大模型训练。特别是随着大模型及智能体的兴起，企业对数据的渴求呈指数级攀升。Token作为大模型训练和调用的最小单元，正成为智能时代的基本要素。未来，Token经济学将在企业数智化进程中扮演至关重要的角色。

陈波指出，AI的出现为过去难以定量评估的数字化建设提供了客观标尺。Token在其中充当了关键的定价角色——应用场景与数据价值，都能直接反映在Token消耗上。人与Token之间的互动具有放大效应，但最终必须落在应用闭环的有效性上，否则再好的模型也无法形成可持续的商业逻辑。

潘菲指出，过去几年，数据领域从基建、制度到落地应用的价值化闭环，几乎每个环节都存在堵点，如今Token化服务模式的兴起让人们看到了破局的曙光。Token收费机制或许能够直接完成数据价值服务的可量化与可定价，由市场买单逻辑驱动，付费主动性直接来源于业务成效。

林镇阳认为，AI加速了数据资产化的“双循环”进程，并且带来了一个根本性的变化——过去数据是给人看的，现在越来越多是给AI看的。Token作为可衡量、可计价、可持续按结果付费的最小单元，正在重塑商业模式。下一阶段，可能是Token化AI Data的新时代，AI-to-AI的新架构将催生一人公司、AI原生企业等全新业态，飞轮效应将越转越快。

在行业拓展方面，专家表示，除金融、制造、电力、新能源等已形成明确需求的领域外，智能汽车、低空经济、生物医疗、商业航天等新兴行业正成为数据智能化升级的重要市场。

南方+记者 马芳

受访单位供图

【作者】 马芳

【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端