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央视新闻客户端

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　　9月3日 ，被资本市场喻为“Token第一股”的迅策科技发布TokenCloud一站式AI模型训推算力平台
。

　　根据公司披露
，TokenCloud覆盖方案选配、模型蒸馏
、数据安全管控、算力加速与算力资源管控五大模块。在算力侧，平台支持GPU 、NPU
、FPGA、CPU等多种异构计算资源的统一管理和调度；在模型侧 ，则提供模型测评 、场景适配
、蒸馏和推理优化等能力 。

　　TokenCloud与迅策此前推出的TokenOS分工有所不同
。TokenOS专注数据能力
，将企业多源异构数据实时转化为标准化的场景Token，解决“数据可用 ”的问题；TokenCloud则侧重模型训推及“数据+模型
”融合能力 ，整合算力调度、模型推理优化 、企业小模型精炼与调优编排，打通从数据接入到应用的链路。

　　界面新闻记者注意到
，今年8月披露中期业绩时，公司已表示TokenCloud处于交付测试阶段 。此前 ，公司已于6月公告与沐曦
、天数智芯、壁仞等国产GPU厂商分别达成战略合作。此次发布
，是TokenCloud由此前测试交付进一步正式对外推出
。

　　迅策正在从原来的实时数据处理，进一步覆盖算力 、模型训推和应用。

　　迅策管理层在其2026年中报投资者交流会上也透露 ，一些客户“从算力采购就找我们”
，随后进行算力部署
、数据治理，再到小模型训练和应用 。“这一些客户 ，可能他的客单量就会更高一点
。 ”

　　今年上半年
，迅策平均每客户收入（ARPU）由164万元提高至556万元，同比增长239.9%。公司同期实现收入9.67亿元 ，同比增长388.8%；归母净利润7251万元
，同比扭亏为盈，实现首次上半年度盈利 。

　　迅策过去主要服务资产管理机构
。基金、券商每天产生和使用大量行情 、交易、持仓
、估值和风控数据 ，而公司则负责将这些数据接入、清洗 、标准化和实时计算。

　　随着AI应用进入企业业务流程，迅策开始将原有的数据处理能力进一步连接到模型和业务应用 。

　　迅策首席科学家唐博在中报投资者交流会上表示
，传统企业信息化体系中，每增加新的软件或业务场景 ，企业往往都要重新进行数据编排
、融合和治理
。

　　他认为
，AI原生应用需要改变这种数据组织方式。

　　“企业基于AI数据基础设施，可以把自己私有化的数据形成资产 ，”唐博表示
，这些资产之后可以“不断地去产生新的应用、新的智能体来赋能它的业务
” 。

　　唐博进一步总结，“无论是私有化大模型 ，还是外部大模型
，都可以通过AI数据基础设施和AI原生应用结合起来，进一步赋能业务
。”他表示 ，“企业未来的主要目标
，不再只是开发软件，而是在AI数据基础设施之上不断迭代 、升级 ，持续生长出新的智能体，以及由智能体支撑的业务应用。 ”

　　这说明
，企业购买AI，最终买的是能支撑业务应用的能力 。

　　迅策首席技术官杨阳在交流会上进一步解释 ，在会议记录
、报告撰写等日常通用场景里
，大模型能力已经“远远过剩
”；但到了工业质检、专业决策等核心生产场景，“单单靠大模型”又远远不够。

　　杨阳提到 ，“真正客户的付费意愿
，或者是付费的能力，在专业化的产品里面更多的还是针对具体业务价值
。 ”

　　在实际项目中 ，他发现很多客户甚至“搞不清楚
”一套解决方案中
，到底多少价值来自模型 、多少来自流程
、多少来自数据。企业关心的是问题最终有没有解决 。

　　“我们帮客户始终是针对问题，去整合和优化所有相关的解决方案
。”杨阳说。一个专业化企业AI项目通常会涉及硬件、软件 、数据整理
、模型优化训练以及应用开发 。

　　杨阳把模型与企业AI完整解决方案的的关系比作发动机和整架飞机
。“没有人可以直接借一个劳斯莱斯的发动机去美国 ，还是要买张机票。 ”

　　在他看来
，迅策与模型厂商更接近“一种双向奔赴，然后共同去赋能客户的过程
” 。大模型提供“发动机” ，但企业最后购买的是可以真正完成任务的整套系统
。

　　TokenCloud补上的正是其中的算力和模型训推环节。

　　服务范围扩大的同时，迅策的收入来源也正在离开过去高度集中的资管行业 。上半年
，迅策资管业务仍保持增长，但收入占比已经下降至12.4% ，电信、电力 、能源、高端制造
、生物医药、机器人 、商业航天等多元行业贡献了绝大部分收入
。

　　但从金融走向多个行业
，还有一道更难解决的问题：一个行业里积累的Know-how，究竟可以复制多少？

　　杨阳在交流会现场举了一个PCB行业的例子。“东莞 ，我脑子里的数字是1300到1400多家PCB厂商
，能做这一代英伟达配套技术的应该不超过两家，能够做下一代的也许就有一家 。 ”

　　“哪怕是PCB板这么细分的一个行业 ，它里面还要再细。
”杨阳说
。

　　这句话背后的意思是
，企业AI进入生产环节之后，行业知识的重要性反而会进一步提高。

　　在进入制造业时 ，杨阳称
，公司需要寻找行业里“最资深的，类似于老的工匠或者手艺人” ，去理解他们的知识 。

　　很多软件公司习惯先生产一套平台，再让客户学习如何使用
。但杨阳认为
，真正专业的企业服务需要反过来深入一线，与“资深工程师 ”“老专家”合作 ，“站在他的思路
、想法和业务知识
”
，再把这些东西“转化成数据资产”。

　　“把专业知识跟技术结合在一起，逐步地去扩展 ，这是我们大概的一个路径 。 ”杨阳说
。

　　这也是资本市场频繁将迅策与Palantir放在一起讨论的原因之一。

　　Palantir成立于2003年
，是美国一家企业数据与AI软件公司 。其业务早期主要围绕复杂数据分析和决策支持展开，随后逐步进入制造、能源 、医疗
、保险等领域
。该公司长期采用FDE ，即Forward Deployed Engineer模式
，让工程师直接进入客户现场理解业务，再把现场需求反馈到产品体系。

　　这背后实际上涉及企业软件行业一个长期存在的问题 。“软件公司希望标准化 ，客户希望定制化
。
”杨阳说。

　　杨阳认为
，解决问题的关键并不一定是在标准化和定制化之间寻找妥协，而是双方首先找到一个共同的业务目标 。他以Palantir服务政府客户为例 ，客户真正关注的是能否完成相关任务、提高政府运营效率。

　　“核心是大家先把利益搞一致
。”他说。

　　不过，对于资本市场习惯将迅策比喻成“中国版Palantir ”的说法
，他也保持了距离：“本质上我们也不能说自己的对标是一个公司 。
”

　　对迅策而言，深入行业只是第一步
。要扩大业务规模 ，更重要的是把一个客户项目中形成的经验
，沉淀成下一个客户可以继续使用的产品。

　　依靠FDE 、行业专家和更完整的交付链条，可以迅速提高单客户收入；要成长为一家平台型公司 ，迅策还必须证明这些由工程师和“老工匠”共同获得的经验
，最终能够沉淀成标准模块，被下一家客户反复使用 。

　　据了解 ，迅策已经开发超过400个标准化产品功能模组
。这些模块能否减少下一次项目从零开始的工作量
，是迅策从深度交付走向规模化需要解决的问题之一。

　　除此之外，公司也在增加按实际使用量收费的Token模式 。今年上半年 ，迅策的Token业务形成了“收入=Token价格×调用次数×模块数×客户数 ”的收费模式
，将收入与企业AI模型的使用频率和业务深度挂钩
。

　　目前，迅策有订阅
、项目制和Token定价三种模式。据记者了解 ，订阅模式按年收费；项目制通常在项目验收后确认收入；Token定价模式则按照实际Token消耗量收费，收入随调用确认 。会计口径上
，项目制和Token定价目前都被归入“基于交易的专业技术产品
”
。

　　今年上半年，迅策基于交易的专业技术产品收入约8.75亿元 ，占总收入90.5%；订阅型收入约9169.6万元。

　　与此同时
，Token业务收入已经占总收入超过10%，截至6月 ，Token业务ARR季度环比增长410% 。

　　目前
，迅策一边把原来以数据为核心的服务范围扩大到算力、模型训推和应用，试图承接企业更完整的AI需求；另一边 ，公司又在项目制和订阅制之外增加按实际调用量计价的Token模式。

　　接下来更值得观察的是
，当迅策进入越来越多行业之后，有多少由工程师和行业专家共同形成的Know-how能够真正沉淀为可重复销售的标准化产品；以及已经开始贡献收入的Token业务 ，付费客户数量 、单个客户调用量和收入规模能否继续增长
。

（文章来源：界面新闻）