上市仅半年，迅策（03317.HK）便以雷霆之势兑现“超预期”承诺，把亏损的帽子彻底踩碎——上半年首度盈利，实现同比近4倍收入，业绩喷发势不可挡，不仅交出港股AI赛道最好的“成绩单”，也探索出AI盈利的新方向。
国内新一轮AI浪潮的重心，正从大模型底层的参数比拼，加速转向AI与产业深度融合的落地周期。市场不再迷信算力的“暴力美学”，真正的价值焦点，在于AI如何扎根千行百业，带来实质性的生产力爆发。
今日，迅策科技公布2026年中期业绩预告。这家深耕AI实时数据基建的公司，以一组惊人数字再次穿透市场对AI落地的疑问：营收同比暴增389%，归母净利润首次转正，Token业务ARR季度环比狂飙410%，毛利率常年保持高位——各项核心财务指标全面碾压分析师预期。
业绩预告显示，公司受益于企业AI落地需求集中释放，2026年上半年收入达人民币9.7亿元，同比大幅增长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，大幅度地扭亏为盈。这一强劲业绩表现，释放出AI商业化进入实质兑现期的强烈信号。
据悉，公司6月Token业务模式的ARR（年度经常性收入）按季度环比暴增410%，Token模式营收占比已突破10%。Token商业模式落地，从验证走向了规模化放量。
这份硬核的财务数据表明，大模型落地的核心瓶颈正在被市场准确定价，即算力不再是唯一的稀缺品，高质量、场景化的企业私域数据供给，正成为AI To B产业链中最具变现能力的新燃料。
Token模式跃迁：开启指数级增长
迅策科技最核心的商业价值，并非仅停留在营收数字本身，而在于其底层商业模式的实质性跃迁。
公告披露“Token业务模式落地，Token调用量攀升，成为本集团收入增长新引擎”，标志着Token商业模式已获得完整验证。
在这一系列营收指标高速增长的背后，起到决定性支撑作用的，正是Token业务模式的规模化放量与增长逻辑的质变——从线性走向指数。
过去十年，无论是金融资管深耕，还是跨行业复制，迅策科技主要依赖项目制与订阅制获取收入，而该模式的局限在于其增长曲线是线性的。
上半年，公司Token业务模式则确立了“收入 = Token价格 × 调用次数 × 模块数 × 客户数”的增长模型。这种计费方式将收入与企业AI模型的使用频率、业务深度直接绑定，打破了线性增长的物理瓶颈，开启了指数级增长的通道。
Token业务模式直接驱动ARR调用大幅增长，数据印证十分直观，2026年4月其Token调用ARR环比增长约300%，5月劲增320%，至6月按季度环比增长已突破410%。
市场之所以愿意为Token业务模式买单，根源在于通用Token与场景Token的本质差异。
当前，由公开数据训练的通用大模型Token，解决的仅仅是“语言理解”问题，其边际成本正随着算力迭代持续下降，呈现出高度的商品化与低价化趋势。
然而，当大模型真正深入企业核心业务流程时，通用Token低信息密度的缺陷便暴露无遗。
相比之下，迅策科技主打的场景Token，是基于特定行业深度私有数据，如金融风控数据、电力设备运行异常记录、三甲医院诊疗路径等沉淀而成的专用知识单元。
此类场景Token深度融合了特定行业的业务逻辑与合规边界，其信息密度远超通用Token，具备不可替代性。正是这种稀缺性，赋予了场景Token的定价权——目前其定价可达10至100美元/百万Token，是通用模型Token的十倍以上。
高溢价的场景Token不仅增厚了营收，更优化了公司财务结构。公告显示，高毛利收费模式的利润占比稳步扩大，盈利能力提升；与此同时，平台化、模块化的产品架构规模效应释放，使得公司的运营效率加速提升。
此外，高达90%以上的客户留存率，进一步说明了这套数据基础设施嵌入企业业务流程后，便具有极高的替换成本与强锁定效应。
迅策科技通过深挖单一客户全生命周期价值，实现了客户从单一模块采购向全栈Token化解决方案的升级，为后续的持续性盈利筑牢了底盘。
TokenOS操作系统重构AI To B产业连接
业绩的强劲爆发，是产品力与生态拓展能力在市场的最终投射。
探究这份财报背后的产品与创新驱动力，必须回归到2026年5公司发布的全球首款TokenOS操作系统——TokenONE。
在AI To B的落地过程中，对千行百业的重构，需要一批既理解产业隐性知识、业务架构，又具备AI原生思维的建构者。
这就如同百年前电气时代的底特律高地公园工厂一样，亨利·福特并未止步于在马车架构上“+电力”，而是围绕电力这一核心生产力，从第一性原理出发设计了流水线模式，开创了全新的工业时代。
现在的AI To B重构同样如此。企业业务数据纷繁复杂，若直接交由通用大模型处理，必然面临高幻觉、低准确率、时效性差等致命问题，其输出结果根本无法用于严肃的业务决策。
企业要真正获取生产力增量，必须先跨越数据治理、实时供给与安全合规这三道门槛。
TokenOS正是为解决这一痛点而生的底层系统。它以大模型原生架构构建，将企业庞杂的多源异构数据实时精炼为标准化、可计量、可定价的场景Token。
作为企业内部的数据中枢，TokenOS支撑了从数据接入、清洗、标准化、标签、建模、实时计算到模型调优、智能体调用的全链路闭环，覆盖9大环节与5大数据Token化流程。
这种深度嵌入能力，使得大模型与智能体能够真正获取充分蕴含企业业务逻辑与行业Know-how的高质量“燃料”。
基础大模型能够依靠公开数据达到80分的及格线，但要从80分跨越到99分的工业级可用状态，只能依靠此类结构化的私有数据与实时反馈闭环。
这种“连接”能力并非一蹴而就。迅策科技在过去十年间，从对数据实时性与准确率要求最为严苛的金融资管行业起步，完成了毫秒级响应与100%准确率的技术淬炼。
随后，这种底层数据治理能力被成功复制到了电信、电力、能源、高端制造、医疗等11大高壁垒垂直行业。
这使得公司在面对复杂的B端场景时，可以直接调用过去积累的行业隐性知识。
多元化行业渗透加速，国际化拓展取得突破
2026年上半年，迅策科技跨行业复制能力得到了进一步的验证，公司成功将触角延伸至智能网联汽车与低空经济等前沿领域。
在构建横向生态连接方面，迅策科技展示了其作为AI产业链“高速公路”的定位——向上连接模型，向下连接算力。
上半年，公司与格创东智合作共建了国内首个制造业Token工厂；与博泰车联、赛目科技切入智能网联汽车赛道；并同步与沐曦、天数智芯、壁仞三大国产GPU厂商完成签约，实现算力+数据的深度软硬耦合。
此外，在医疗、能源等领域，专属的Token工厂也在加速落地，将海量临床数据、设备运维数据、电网运行数据封装为标准化的工业级Token。
值得注意的是，这份连接能力也在海外获得验证。今年7月，迅策科技与欧洲数字与人工智能服务商签署了战略合作备忘录，联合开发面向海外市场的Token工厂。
出海步伐的实质性迈出，为Token业务的后续增长打开了广阔的增量空间。
此外，迅策还与深圳数据交易所、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。
企业小模型锚定落地终局
透过中期业绩的切面，市场更关注的是迅策科技未来的增长斜率与产业终局。
在AI三大支柱（算力、算法模型、数据）中，高质量、结构化的数据供给依然是产业落地的关键软肋。国家发展改革委已明确将“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。
面对这一历史性机遇，迅策科技给出了清晰的战略演进路线图。
过去十年，公司从对数据实时性要求最严苛的资产管理行业起步，淬炼毫秒级响应与100%准确率的数据处理能力，并实现跨行业延展。
2026年上半年，公司发布全球首款TokenOS操作系统TokenONE，解决企业AI落地中高质量场景数据供给不足的核心瓶颈。
据悉，公司将于下半年发布全球Token交换平台。这一战略产品的推出，旨在解决单家企业数据量不足以训练高质量模型的行业痛点，打通跨企业、跨行业、跨场景的Token流通壁垒，让高质量场景Token在安全、合规、可审计的前提下实现交换。
在应用层面的终局上，AI To B的落地并非让企业无节制调用云端大模型，而是走向企业小模型（SLM）。
迅策科技也将企业小模型作为AI落地的“最后一公里”，基于FDE模式将垂类行业数据下沉并训练为企业可私有化部署、可持续进化的企业小模型——参数量更小、成本更低、数据不出域、响应更及时，完成“算力—数据—Token—模型—应用”全链路闭环。
对行业终局，迅策的判断是：AI下半场真正的机会，并非再造一家基础模型公司，而是成为企业AI转型的全链路平台——不单卖模型，不只租算力，而是对最终业务结果负责。
从这份超预期的财报，以及全链路的技术卡位来看，迅策科技已在这场重构产业生产力的变革中，掌握了核心的战略主动权。
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