近日
，迅策（03317.HK）发布2026年中期业绩公告。上半年，公司实现营业收入9.67亿元 ，同比增长388.8%；母公司拥有人应占利润7250.5万元
，上年同期亏损8942.9万元 。同期，公司Token业务模式收入占比突破10% ，多元化行业收入占比由上年同期的52.7%升至87.6%
。

　　迅策在2025年年报中提到要构建数据Token化服务
，成为数据Token供应商。从资产管理行业的实时数据基础设施服务商，到推出TokenOS
、TokenCloud并向多个行业输出“场景Token工厂
” ，迅策正在将业务延伸至企业数据Token化 。

　　迅策方面在接受《中国经营报》记者采访时表示：“今年上半年
，Token业务模式确立了‘收入 = Token费用 ×调用次数×模块数×客户数’的收费模式，将收入与企业AI模型的使用频率、业务深度直接绑定
。预计随着客户AI应用深化 ，Token调用量自然增加
，收入可实现持续攀升。”

　　收入结构变化

　　2026年上半年，迅策的毛利由1.32亿元增至5.81亿元 ，同比增长340.5%；综合毛利率由66.66%降至60.07% 。其中，资产管理行业毛利率由52.1%升至81.9%
，多元化行业毛利率由79.7%降至57%
。公司称，综合毛利率下降主要受到产品收入结构变化及客户行业拓展的阶段性影响。

　　收入来源也在发生变化 。上半年 ，公司资产管理行业收入同比增长28.5%
，但占总收入的比例由47.3%降至12.4%；来自电信 、电力
、能源、高端制造 、生物医疗
、机器人、智能汽车和低空经济等多元化行业的收入占比升至87.6%
。

　　迅策方面告诉记者，今年上半年 ，公司新拓展了智能汽车与低空经济两个行业
，同时在金融 、能源
、高端制造和生物医疗等已有领域深化合作。多元化行业收入中，电信、智慧城市和高端制造等行业占比较高 。

　　不过 ，多元化收入占比提升与场景Token工厂形成规模化收入并不能直接等同。财报显示
，上半年，公司基于交易的专业技术产品收入为8.75亿元 ，约占总收入的90.5%；订阅型专业技术产品收入为9169.6万元
，占比约9.5%
。前者在某一时间点确认收入，后者随时间确认收入。

　　迅策方面向记者解释：“订阅模式 ”即对应财报中的“订阅型专业技术产品
”；“项目制模式”和“Token定价模式 ”对应财报中的“基于交易的专业技术产品
” 。

　　订阅 、项目制和Token定价为迅策近来 的三种收入模式
。其中 ，订阅模式按年收费，付款通常在合约签署后12个月内到期
，收入在服务期内按比例确认；项目制模式收取一次性解决方案费用，通常在项目验收后3个月内到期 ，收入于验收时点一次性确认；Token定价模式于2026年推出
，按实际Token消耗量计费，收入随调用实时确认。

　　根据迅策披露 ，Token业务模式收入占比已突破10%
，但其未公布具体金额
、调用量、单价及客户数量 。公司方面对此表示，订阅制 、项目制与Token收费并非相互替代 ，而是双轨并行
，Token收费是在原有模式上的新增收入层，公司2026年Token业务营收占比的目标为20%~30%
。

　　伴随业务扩张 ，公司销售成本由6596.3万元增至3.86亿元
，增幅高于收入增速，主要由于解决方案交付所需的硬件采购和部署服务增加。同期 ，研发开支增至3.97亿元，同比增长135.9%；研发开支占收入的比例则由84.96%降至41.01% 。

　　除主营业务增长外
，其他收入及收益也对利润形成支撑
。上半年，公司其他收入及收益为8912.3万元 ，其中按公允价值计入损益的金融资产公允价值收益为1.01亿元
，投资收益为948.2万元，同时产生2568.8万元汇兑净亏损。公司表示 ，盈利增长主要来自高盈利业务占比提升、平台化和模块化架构带来的规模效应
，以及投资收益贡献等影响 。

　　收入增长也带动应收款项上升
。截至6月末，公司贸易应收款项由2025年年末的6.72亿元增至9.83亿元 ，相当于上半年营业收入的约101.7%。

　　透镜询问 创始人况玉清向记者表示
，从半年报数据看，迅策主业对利润的贡献尚不突出 ，公允价值变动等收益对利润转正形成了一定支撑
，因此，公司当期利润质量及盈利持续性仍需进一步观察 。

　　场景Token工厂待验证

　　按照公司披露的业务逻辑 ，TokenOS主要将企业私有数据精炼为可计量
、可定价、可交换的场景Token；TokenCloud则覆盖算力调度 、模型推理优化及企业小模型部署等环节。场景Token工厂则是上述能力在能源
、制造、医疗等具体行业中的落地形式
。

　　迅策方面称，通用Token主要面向日常通用场景
，基于互联网等公开数据AI提供服务。场景Token主要面向特定专业场景，需要用到不同行业 ，或者企业的特有数据进行模型训练和推理使用 。

　　“Token价值的核验核心在于AI成果是否满足专业需求
。比如能源专用模型关心是否能精准分析区域能源消耗预测
，实现节能或者完成交易套利。高端制造产线AI协作模型，客户关心AI调用消耗Token能否确实有效提高良品率 ，放大产能
，抓住市场关键节点机会 。专业领域的AI成果是价值来源，Token只是价值在交易过程中的计量手段
。”迅策方面向记者解释。

　　迅策方面认为：“AI时代下 ，不同专业模型Token的单价会根据场景有很大差异
，垂直专业领域的Token业务需要针对高价值数据进行专业化深耕 。壁垒形成在高价值稀缺数据集上，溢价体现在高价值场景的业务上
。 ”

　　港中文（深圳）高等金融研究院客座教授郑磊认为 ，相较于通用Token
，场景Token依托企业私域数据 、实时处理能力和行业知识，在部分专业场景中可能形成更高溢价。

　　从已披露进展看 ，迅策的Token业务模式已在生物医疗
、能源调度、工业质检等场景落地，Token业务收入占比也已超过10% 。

　　从外部合作看
，迅策正在扩大场景Token工厂的行业覆盖
。自2026年7月以来，公司先后与格创东智（深圳）科技有限公司 、意大利数字与人工智能服务企业Lutech等签署协议或备忘录 ，涉及工业数据基础设施
、欧洲Token工厂等方向。

　　在迅策近日举办的“2026年中报投资者调研与专家交流活动
”上
，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表示，当前 ，信息密集型行业进展较快
，而能源 、矿业
、制造等传统行业由于数据基础薄弱，仍相对滞后 。但随着物理AI的发展 ，各行业对数据驱动和模型训练的需求将急剧增加
，传统行业将迎头赶上。

　　郑磊认为，我国数据Token化正处于“政策框架确立、基础设施成型 、场景验证启动”的早期商业化阶段
。政策与基础设施的“地基 ”已初步夯实 ，市场需求呈现指数级增长
，但产业落地仍停留在单点验证和场景探索，距离跨行业规模化复制仍有明显距离。

　　在前述会议上 ，北京中关村学院＆中关村人工智能研究院研究员林镇阳给出了两个值得关注的方向：一是科学领域，AI正推动科研进入以数据为驱动的第四范式 。世界 上已出现大规模投资
，围绕AI加速科研探索会催生大量数据处理、智能算法工具的需求
。二是泛健康领域，如情绪
、心理、脑科学等 ，大语言模型构筑了群体知识库
，但在个体身心连接 、认知盲区探索方面仍有巨大空间。这些领域一旦突破，将伴随大规模的产业化进程 ，最终AI要回归到服务人本身 。

　　“未来还可能出现更多Token商业化模式
，迅策的Token业务本身仍处于起步阶段，在整体收入中的占比不高 ，能否发展为主要业务尚需观察
。”郑磊认为。

（文章来源：中国经营网）