文｜凯文
编辑｜李薇
2025年12月30日，迅策科技（03317.HK）在香港联交所上市。但在上市前一日的暗盘交易中，迅策科技的股价一度暴跌35%，成为同期六只新股中表现最差的标的；挂牌当天，盘中最低触及38.02港元，一度跌破发行价。
100天后，这场开局不利的IPO出现了让人意想不到的转折。
2026年4月13日，迅策科技盘中创下382.8港元的历史新高，市值突破1150亿港元。随后3个月，股价回撤70%。7月31日，迅策科技发布的中报显示：上半年营收9.67亿元，同比暴涨389%；归母净利润7251万元（去年同期亏损8900万元），这是迅策科技成立十年首次实现半年度盈利。其中，这家公司的AI Token模式营收占比超过10%，6月Token模式的ARR（年度经常性收入）按季度环比增长410%。
被媒体称为“港股Token第一股”的迅策科技，用半年时间走完了从“概念泡沫”到“业绩验证”的完整弧线。股价起伏之外，是一个更根本的问题：迅策科技的成功，到底验证了什么？
它验证了一个推导链条，一个关于KAI.com的推导链条。
这条推导链条由三个不可分割的节点构成：解决“商品标准化”问题、解决多方联结的“接口”问题、解决多方交易的“闭环”问题。
KAI.com是一个面向企业的AI模型算力容量交易平台，可以理解成“AI Token Exchange”。KAI之于AI Token（AI算力），就如同芝加哥商品交易所（CME）之于大宗商品。它并不生产算力，而是让AI算力容量（算容）可以被标准化交易。
这里的“AI算力容量”是指计算机系统执行AI任务时，在特定时间内所能提供的最大计算资源与处理极限，通常由AI芯片（GPU/TPU）等硬件数量、浮点运算速度（如TFLOPS、PFLOPS）及数据吞吐量共同决定，是评估AI模型训练与推理规模的核心指标。
与算容形影不离的是“算容存取”、“算容置换”。算容存取是AI系统运行过程中，计算、存储容量与数据存取性能相互协同、匹配的综合服务或指标。算容置换则指在资源紧张或多方调度时，用一种资源去等效、兑换或调剂另一种资源。例如，用多余的存储容量/时间窗口，去换取计算资源的优先调度权，或者在算力成本过高时通过增加缓存/预取来减少重复计算。
KAI上有一个独特的算容置换方式，即“美团式GPU卡时团购”。
当KAI平台上的各方感到自己的算力紧张，产生“饥饿感”的时候，就可以像平时使用美团一样，通过平台上的某个采购接口（GPU卡时网站）去买入GPU卡时，除了单独“点餐”外，还可以“团购”。KAI想成为AI产业中唯一的GPU采购入口。
核心要点
——迅策科技从连亏3年半到首次盈利，验证了AI Token交易化的商业可行性，但迅策验证的不仅仅是自己的故事，更是KAI推导链条的正确性、完整性。
——迅策科技是在企业层面（它的客户）做“标准化→接口→闭环”，KAI则是在AI产业层面做“标准化→接口→闭环”。同一逻辑链条，在不同层面实现。
——迅策科技是KAI上的一方，作为服务商、供应商、管理商的角色，参与KAI的交付链。迅策科技产出的场景Token，可以作为KAI标准合约的供给来源。
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交易前提：
把非标容量变成标准产品
大宗商品交易所存在的前提是非标供需。原油有产地差异、品质差异、运输差异；电力有区域差异、时段差异、电压差异。交易所的价值在于把这些差异抽象掉，变成标准合约，人们并不关心一桶WTI（全球原油价格最重要的三大基准价格之一）原油从哪个油田开采，一度PJM电力由哪家电厂发出。
当下的AI算力容量同样面临非标困境。每家云厂商都有自己的计量单位，Google以TPU-hour计，AWS以GPU-instance-hour计，不同AI厂商的不同AI模型的“一个Token”含义各有不同。这种缺少标准“桶”的后果是：买方无法横向比价，供应商们各自定价，市场信息不对称。
KAI.com的解决方案就是，把未来某个小时、某个区域、某个模型下的可验证服务能力（AI Token）标准化为一份合约——将模型版本、上下文长度、TPM（每分钟Token数）、交割小时、区域、服务等级七个维度写进一份交易合约。在KAI这样的AI Token Exchange平台上进行交易时，使得报价可比较，交付可验证。
今年5月，迅策科技发布全球首款Token OS操作系统TokenONE。它的核心功能是把企业多源异构数据实时转化为标准化、可计量、可定价的“场景Token”。
迅策科技CTO杨阳在业绩发布会上说：“我们不仅提供数据，更定义数据在AI时代怎么被计量、怎么被定价。”中信证券将TokenONE定义为“数据流操作系统”，言外之意是AI标准化对象已被行业接受为操作系统级别的AI基础设施。
迅策科技的场景Token定价为每百万Token 10-100美元，而通用AI大模型Token仅为1-10美元，两者之间是10倍溢价。溢价来源是企业私域数据、毫秒级响应能力，以及长期积累的垂直专业隐性知识（tacit knowledge，用AI Token具象出来），一种来源于人类经验和直觉的诀窍。科学家兼哲学家迈克尔·波兰尼曾用一句名言概括了这种隐性知识：“我们能知道的比我们能说的多。”
这个定价差异验证了标准化可以在像KAI这样的交易平台上，创造可相互比较的报价：场景Token和通用Token虽然都是“Token”，但因为标准不同，价格可以差10倍。
杨阳还有一个更深刻的判断——“使用公开数据，Token烧在试错上；用专业数据，Token烧在创造价值上。前者是成本，后者是投资。”
这解释了为什么场景Token可以定价10倍于通用Token。并不是数据更贵，而是Token的消耗方式从“试错成本”变成了“价值投资”。
这里需要辨析一个容易混淆的问题：迅策科技的“场景Token”和KAI的“标准合约”是不是同一个东西？
当然不是！迅策科技的场景Token标准化的是企业数据被Token化后的产物，它度量的是数据的价值，每百万Token定价10-100美元。KAI的标准合约标准化的是AI推理容量的未来使用权，它度量的是算力的服务能力，1手等于100万TPM乘以1小时，定价约30元。
迅策科技与KAI处于产业链的不同层面：迅策科技在数据层（把数据变成Token），KAI在交易层（把Token变成可交易的合约）。但两者的标准化逻辑完全一致，都是把非标的、难以比较的东西变成可比较、可验证的标准产品。
迅策科技的财务数据验证了标准化的商业价值。2025年上半年，迅策科技的净收入留存率曾从98%暴跌到36%，客户没有流失，但消费在减少，原因正是缺少标准化的Token计费模式,客户按项目制付费，项目结束后消费就停止。
TokenONE发布后，Token付费模式使客户的消费从“项目驱动”变成“使用驱动”，只要AI应用在运行，Token就在消耗，收入就会持续流入。2026年上半年迅策科技营收暴涨389%、Token模式ARR环比增长410%，标准化不仅为迅策创造了可比较的报价，还创造了可持续的收入流。
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接口：
让多方可以联结在一起
标准化的产品定义了在交易平台可以“交易什么”，但没有回答“交易各方如何对接”。
KAI链条的第二个节点就是“接口”。在KAI平台上各方需要通过接口来“握得住手、说得上话”，把供-需要求清晰地沟通明白后，建立交易合约。
解决接口问题，首先就要知道金融合同和算力权限是两种不同的语言。例如，一份金融合同写的是“买方以30元/手购买100手GLM-5.2在2026年9月18日20:00-21:00的1M TPM容量”。而AI Token交易系统需要执行的是“在2026年9月18日20:00:00到20:59:59期间，允许该买方在华东一区以不超过1M TPM的速率调用GLM-5.2模型”。这两句话之间不是翻译关系，而是供需拆解与重建关系。
金融合约中的一句话要被拆解成AI Token交易系统中的多个参数，交易系统中的每条运行记录也要能回到结算和责任。金融和算力不能各做一半再拼起来，那不是交易，而是缝合。
迅策科技在接口节点上的验证，来自其在AI操作系统中扮演了三个角色：数据接口供应商（把企业私有数据转化为标准数据Token）、实时数据流供应商（毫秒级处理多源异构数据）、计量与结算体系构建者（为每一次模型调用和Agent执行构建计量计费结算能力）。
这三个角色与KAI的“五次翻译”存在结构上的对应关系：迅策科技的“数据接口“对应KAI的“标准↔容量”翻译，把非标数据转化为标准Token，就像KAI把金融合约翻译为算力参数；迅策科技的“实时数据流”对应KAI的“时间↔交付”翻译，把数据持续供给翻译为持续的服务交付；迅策科技的“计量结算”对应KAI的“结算↔计量”翻译，把运行记录翻译为结算依据。
迅策科技总经理耿大为在业绩发布会上说：“从数据获取到大模型应用的全流程，能够完整覆盖的目前只有两家，分别是美国的Palantir和中国的迅策科技。”这句话验证了，AI Token交易接口层的稀缺性，大多数企业只做了流程中的某一环，能完整覆盖“标准化→接口→闭环”的企业极少，而KAI就是其一。
对KAI链条更深层的验证，来自迅策科技的生态网络。迅策科技已连接沐曦、天数智芯、壁仞三大国产GPU厂商（算力方），博泰车联、赛目科技（场景方），洪泰基金（资本方），深圳数据交易所和北京国际大数据交易所（合规方），以及欧洲数字与AI服务商（出海方）。
这个生态网络覆盖了“算力→数据→场景→资本→合规→出海”完整链条，也验证了KAI平台上价值网络里“多方可连接”的可行性。迅策科技的300余个功能模块深度嵌入230家付费客户业务流程，客户留存率90%以上，交付链可以深度嵌入客户业务。
当然，迅策科技并不是KAI的竞争者，而是KAI平台上多方当中的一方——迅策科技做的是企业内部的Token化（数据→Token），KAI做的则是企业外部企业与企业之间的Token交易（Token→标准合约→交易）。
迅策科技的“场景Token”计量与KAI的“标准合约”计量处于不同维度。迅策科技作为服务商（数据Token化服务）、供应商（场景Token供给）和管理商（计量结算体系）三重角色，是KAI价值网络中的关键参与方之一。
按照这个逻辑推衍下去，未来三年，香港联交所肯定还会出现“AI Token第二股”、“AI Token第三股”……但可能只会有一家AI Token Exchange交易平台在港股IPO，就像KAI这样的新锐平台。
当迅策科技把企业内部数据Token化之后，这些场景Token的推理执行需要AI Token容量，而这正是在KAI这样的AI Token Exchange平台上交易的标准化合约。
也就是说，迅策科技产出的场景Token可以作为KAI标准合约的供给来源，迅策科技构建的计量结算体系可以参与KAI的交割验证和信用积累。
迅策科技在KAI AI Token交付路径中占据“数据Token化→计量→结算”这个环节，KAI在AI Token交付路径中占据“标准化合约→交易→交割”这个环节，两者可以在同一条交付路径上协作，但这样的交付路径是在KAI这样的AI Token Exchange平台上的，不过不只有一条。
KAI平台上对多个“迅策”交付路径的处理模式，具有“路由”的性质。同样具有这种性质的公司，在美国是OpenRouter。据知情人士透露，支付巨头Stripe正在洽谈以近100亿美元的价格收购 OpenRouter，这个价格相当于OpenRouter近期年化收入约 70 倍的巨额溢价。
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闭环：
让多方可以完成完整的交易
KAI链的第三个节点是“闭环”，让平台上各方可以完成完整的交易闭环。
闭环的标准是：成交不是终点，只有算容在交割小时被真实提供、可信计量并形成履约记录，交易才完整。三个条件缺一不可：真实提供（不是只报价不交付）、可信计量（交付量被可靠记录）、履约记录（形成信用数据影响未来参与）。
只有成交没有交付是纸上交易；有交付没计量是无法验证的交付；有计量没形成信用记录是不可积累的交付。KAI平台上闭环的真正价值在于，每一笔完成的交易都在积累信用资产，使下一笔交易更容易发生。
迅策科技在闭环节点上的验证来自其Token付费模式的财务表现。
迅策科技Token模式营收占比从2025年底的5%，到2026年上半年的10%以上，目标是全年20-30%。ARR季度环比增长410%，4月环比300%，5月环比320%。这不是线性增长，是指数级跃迁。迅策科技的收入模型是四倍数驱动，收入等于Token单价乘以调用频率乘以模块数量乘以客户规模。而传统SaaS软件化只有两倍数（客户数乘以订阅费），Token交易化是四倍数，增长空间是传统SaaS的平方级。
更关键的验证来自盈利拐点。
迅策科技从2025年上半年亏损1.08亿元，到下半年盈利0.50亿元，再到2026年上半年盈利0.73亿元，转折点恰好是在TokenONE发布之后。Token化模式比项目制模式更有盈利能力。因为Token模式的边际成本递减，新增客户的边际成本极低，收入增长快于成本增长，经营杠杆释放。
迅策科技“从故事到结果”的路径为KAI提供了三个价值洞察。
第一，客户留存率不等于收入留存率。迅策科技客户留存率90%以上，但净收入留存率曾从98%暴跌到36%，客户没走但消费在减少。KAI的闭环设计需要同时监控两个指标：客户是否留下，以及飞轮是否真正加速。
第二，概念驱动的估值会泡沫化。迅策科技股价从巅峰回撤70%，资本不会长期为故事买单，只会为结果定价，直到中报盈利7251万元，估值才重新锚定。KAI能做的是更快产生“结果”：第一笔真实交割数据、第一批供应商履约记录。
第三，多元化不能以核心市场失守为代价。迅策科技资管市占率从13.5%降至11.6%，KAI应先在一个品种上建立足够深度再扩展。
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三个动作不可分割
在KAI平台上，标准化、接口、闭环这三个节点不是独立模块，而是一个系统的三个层，不可分割：标准化定义决定接口的翻译规则，接口的翻译规则决定交付的计量方式，交付的计量方式决定信用的积累路径。三者是一个系统的三个层，不是三个独立模块。
如果只做标准化不做接口，等于是有一套完美的合约定义，但买方和卖方仍然要各自对接算力系统，交易摩擦不变；
如果只做接口不做标准化，等于有一套翻译系统，但每个供应商的“容量”定义不同，翻译系统要为每个供应商定制，无法规模化；
如果只做交易不做闭环，等于撮合了买卖双方，但交付不可验证、违约无处置、信用不积累，第一次交易后参与者就流失了。
标准化、接口、闭环这三个动作必须由同一主体连续完成。迅策科技在企业层面验证了这种连续性——TokenONE同时做标准化（数据Token化）、接口（三角色翻译）、闭环（Token付费模式）。
迅策科技总经理所说的“全流程只有两家”，这并不是信口开河，因为三个动作的互洽设计需要时间验证，这是后来者无法越过也无法走捷径的时间鸿沟。
KAI在产业层面做迅策科技在企业层面做的事——标准化、接口、闭环的连续动作，但KAI有更大的规模和更高的进入壁垒。
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可以有多家迅策，
但只能有一家KAI
迅策科技从连亏3年半到首次盈利，用十年走完了企业级Token化的验证路径。它的成功证明了一件事：把非标算容变成标准产品、构建金融与算力的翻译层、积累真实交付的信用数据，这套逻辑在企业层面可行。
迅策科技的TokenONE验证了标准化的可行性，三角色验证了接口的必要性，Token付费模式验证了闭环的复利效应。三个节点都被同一个企业的实践验证了。
但迅策科技做的是企业内部的事，其标准化是“企业数据→场景Token”，不是“AI推理容量→标准合约”；迅策科技的接口是“数据接口→实时数据流→计量结算”，不是“金融合约→算力权限”的双向翻译；迅策科技的闭环是“Token付费模式的复利”，不是“全市场交易+交割+信用积累”的产业级闭环。
迅策科技总经理所说的“全球覆盖全流程的只有两家企业”，是站在当前时间点的判断，未来会有更多企业学会全流程覆盖。这个世界可以有多家迅策科技，它们在企业层面做标准化、接口、闭环，服务不同行业、不同场景、不同客户。
而KAI做的是产业层面的标准化、接口、闭环，把整个AI产业的非标容量变成标准合约、构建金融与算力的翻译层、积累全市场的信用数据。这个逻辑不可被复制，因为AI Token Exchange交易所的壁垒是网络效应——第一家建立足够流动性和标准接受度的交易所会吸引所有参与者，后来者面对的追赶成本随时间递增。
这是大宗商品交易所的历史规律。全球石油交易只需要一个WTI基准，全球谷物交易只需要一个CBOT基准，全球电力交易只需要一个PJM基准。因为交易所的价值来自网络效应。参与者越多，流动性越好，价格越准确，信用数据越丰富，后来者越难追赶。第一个建立AI Token Exchange标准的交易所，在KAI身上已经显现出来。
AI算力正在走同一条路。当Token变成无差别商品，交易标准化AI Token的交易所就成为产业基础设施。所以，这个世界里，可以有无数个大宗商品交易（买卖）方——无数个Token生产者、无数个Token消费者、无数个像迅策科技一样的数据服务商、无数个OpenAI这样的模型供应商、无数个OpenRouter这样的聚合商，但不会有第二个大宗商品交易平台——第一个这样的平台一旦建立了足够的标准接受度、流动性和信用数据，后来者就无法通过复制来跨越。
第一个这样的平台，很大概率就是KAI.com。
不是因为KAI有独家技术或独家牌照——技术可以被追赶，牌照可以被获取。而是因为KAI是第一个在产业层面同时完成标准化、接口、闭环三个动作的主体。
在完成三个动作的同时，KAI还推进自然积累五个壁垒：标准壁垒、供需网络壁垒、数据壁垒、信用治理壁垒、长期记录壁垒。后来者要复制，不能只复制一个动作，必须三个动作同时复制。
迅策科技验证了这条路径在企业层面可行。KAI要做的是在产业层面复制这条路径——把迅策科技在企业内部做成功的事，扩展到整个AI产业。迅策科技是企业层面的先例，KAI是产业层面的实践者。
迅策科技从连亏3年半到首次盈利用了十年；KAI的窗口期可能只有3-5年，在竞争者出现之前积累足够的壁垒。一旦飞轮启动，复利效应会加速壁垒积累。但在飞轮启动前，KAI需要锚定买方和供应商的参与来“手动推动”飞轮。
全球Token价格已经从每百万33美元暴跌至0.09美元，高达367倍降幅，AI Token交易化的趋势不可逆转。当Token变成水，卖水的就不值钱了，值钱的是那座水库的闸门——KAI要做的，就是成为那座闸门。
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