TokenCloud完成生態補鏈，迅策(03317.HK)率先構築企業AI全棧基礎設施

當下的AI競爭正持續向專業場景深入，高質量數據也隨之成為新賽點。

一方面，OpenAI、Anthropic等頭部模型公司估值還在持續走強，全球大數據分析先驅Palantir已然坐穩AI與數據時代核心資產標杆。據公開報道，OpenAI估值已經達到8520億美元，Anthropic更是達到9650億美元，並且在為潛在IPO籌備更大規模的算力投入。Palantir自2020年上市后市值突破4300億美元。

另一方面，資本也正沿着產業鏈尋找新的高價值環節。例如，為大模型公司提供GPU算力和AI雲服務的Nebius、CoreWeave在迅速崛起：CoreWeave二季度末收入積壓（即已簽約、未來隨交付確認的合同收入）已約1040億美元；Nebius同期拿下4份單筆超10億美元的AI雲合同，第二季度的AI雲業務營收同比漲超5倍，業績公佈后股價一度上漲超20%。

資本市場的關注點正從模型向算力、專業數據等上游關鍵環節延伸。

再看國內產業，2026數博會上，國家數據局就提出要啟動新一批數據標註先行先試，深入工業製造、醫療健康、交通運輸等領域，並探索詞元增值訂閲、按效付費等商業模式。高價值詞元的重要性持續提升：詞元的專業度和信息密度越高，越能支撐高質量模型訓練和專業應用，也越具商業價值。

可見，隨着模型正在深入金融、醫療、科研乃至AI for science等場景，市場對AI產業的觀察也會隨之延申，專業數據的獲取、加工和使用效率正成為新的價值變量。

9月3日，迅策科技正式發佈TokenCloud。作為一站式AI模型訓推算力平臺，TokenCloud通過優化模型、算力與部署效率，讓專業數據形成的Token能夠以更低成本、更高效率投入實際應用。

業內人士認為，迅策科技更像是做中國版的 Palantir + Nebius/CoreWeave 的結合體。現在發佈的TokenCloud 不是簡單的算力平臺，而是基於公司對客户業務的深度理解，把算力、數據、模型和安全合規封裝成一個高價值的服務，讓客户真正為結果買單。

從算力調度到安全部署，TokenCloud打通全鏈路

拆解來看，TokenCloud的核心能力集中在異構硬件、模型測評與優化、雲邊協同和安全隔離四層，主線都是解決企業AI落地中的資源適配問題。

首先是異構硬件。GPU、NPU、CPU以及國產AI芯片快速增加，企業擁有更多選擇，也面臨更復雜的配置難題。TokenCloud將不同架構算力統一池化，根據任務進行設備選型、資源拆分和調度，並支持單卡多模型運行，減少高規格硬件承載簡單任務等資源浪費。

其次是模型測評、選型、優化和蒸餾。工業質檢、能源調度、金融、生物醫藥對精度、速度和成本要求不同，模型更大也不直接等於效率更高。TokenCloud則根據實際任務評估性能、可靠性和運行效率，再結合硬件環境調整模型規模，提高算力使用效率。

第三層是雲邊協同。通過TokenCloud，大規模訓練和高併發推理可調用雲端彈性算力，低延迟和核心業務則保留在本地，從而兼顧資源彈性與實時響應。

在此基礎上，TokenCloud做到安全隔離，即通過本地數據處理、雲端模型隔離、加密傳輸和權限管理，讓企業調用外部算力時仍能控制核心數據和模型資產。

在實際應用上，企業所處行業、業務場景和數據基礎不同，對模型、算力和安全的要求也並不相同。TokenCloud也因此提出「一企一策」，即先識別行業、業務和場景，再確定模型、硬件和優化方案。如此，迅策實現了底層能力平臺化、上層方案場景化，得以兼顧複製效率與專業交付深度。

Token需求高速擴張，TokenCloud提升生產效率

據OpenRouter數據，僅在8月24日至30日，全球大模型周調用量就達到113萬億Token，環比增長21.11%；中國大模型周調用量達到55.16萬億，環比增長36.26%。

迅策自身的業務也體現了這個趨勢，2026年4月，迅策Token業務的ARR（年度經常性收入）環比增長約300%，5月增長320%，到了6月，ARR季度合計更是環比增長410%。這正反映出Token調用需求正在急速提升。調用規模持續擴大后，同樣的算力投入能夠支撐多少有效Token，將影響AI應用的成本和商業效率。

Token價值可拆解為首字延迟、生成速度、併發承載和服務穩定性四個維度。首字延迟是從請求到輸出首個Token的時間，延迟越低，實時交互能力越強；生成速度決定單位時間的Token產量，直接影響算力產出；併發承載能力反映同一套硬件可同時處理的請求數量，關係規模化成本；穩定性則決定高負載下能否持續服務，是AI進入核心生產流程的基礎。四項指標共同決定單位算力能夠穩定形成多少有效Token，也決定Token生產的真實成本。

TokenCloud則通過算力加速和資源調度降低首字延迟、提高Token吞吐與併發，並增強高負載穩定性，從而把更多GPU、NPU計算能力轉化為實際Token產出。

沿着這一路徑，TokenCloud可以幫助客户實現降本、提效以及加速AI落地：單位算力產出提高降低調用成本，模型與硬件協同減少資源浪費，算力、模型、安全和部署的一體化則縮短企業從AI測試進入生產環境的工程周期。

補齊算力層，迅策平臺閉環成形

TokenCloud的加入，補上了迅策產品體系中更靠近底層算力的一環。

迅策此前的AIDP主要負責數據採集、清洗、標註和建模，將企業原始數據轉化為模型可用的數據資源；今年上半年推出的TokenOS進一步把企業私域數據精煉為高密度場景Token；TokenCloud則補入模型訓推、硬件選型和算力優化。三者連接后，「算力—數據—Token—模型—應用」的鏈路進一步貫通。

再觀察行業，Lambda、Nscale等新型AI雲廠商快速崛起，Anthropic近期也分別與兩家公司簽下數百億美元級算力協議——產業重心逐漸向算力供給與使用效率傾斜。可見，迅策已經抓準賽點，其切入點落在企業內部大量尚未充分AI化的私域數據，將其進一步轉化為可供AI使用的Token，並向模型訓推和算力優化延伸。

目前，迅策產品體系已覆蓋金融、電信、電力、能源、高端製造、生物醫療、機器人訓練、商業航天、低空經濟等11個高價值行業；上半年Token業務已進入生物醫藥、能源調度和工業質檢等場景。

例如，近年來快速升溫的AI for Science，高度依賴專業數據、垂直模型和高效率計算。迅策在高度垂直領域已經有了數據處理和場景基礎，TokenOS與TokenCloud繼續補入專業Token、模型和算力能力，承接專業AI對數據質量和計算效率不斷提升的需求。

2026年上半年，迅策收入9.67億元，同比增長389%；多元行業收入佔比升至88%，Token業務收入大幅提升，ARPU同比增長約240%至556萬元，證明迅策在多元行業已經具備基礎，價值有望繼續釋放。

機構對迅策的Token業務佈局表示一致看好：德意志銀行將TokenOS與TokenCloud概括為迅策AI數據基礎設施的「雙引擎」，維持「買入」評級及351港元目標價；華泰證券同期維持「買入」評級及239.11港元目標價，看好其Token業務放量及算力生態拓展。

由此觀之，AI的價值競爭已經延伸至Token生產與使用效率。迅策以行業數據為基礎，通過TokenOS與TokenCloud繼續向模型和算力延伸，其作為AI基礎設施的商業邊界也隨之擴大。