時代拐點下的AI「流通路由器」！迅策發佈TokenRouters：打造以專用Token為核心交換資產的企業AI平臺

10月28日，迅策科技（3317.HK）發佈AI實時數據及專用Token的一站式交換、匹配與服務平臺——TokenRouters。區別於通用Token，TokenRouters聚焦專用Token交換平臺，連接千行百業的智能化需求，圍繞企業模型優化與企業小模型落地形成服務閉環，助力企業完成數據、模型與智能資產的連接、匹配和交換。

企業AI進入深水區，模型競爭的焦點已從通用對話能力轉向特定任務效能。Gartner機構預測，到2027年企業使用的生成式AI模型中，超過一半將是專為特定領域打造的行業或職能專用模型。通用模型解決「能不能對話」，專用模型解決「辦不辦得成事」——金融分析、合同審查、工業運維等專業場景成為下一波調優與落地的重點，而驅動專用模型的「燃料」，正是從企業私有數據中煉出的專用Token。

小模型則為企業AI提供了一條更符合經濟效益、也更適配私有化部署的落地路徑。據NVIDIA估算，運行一個70億參數的小模型，比運行700億至1750億參數等級的模型便宜10到30倍。「小模型+專用Token」的組合，讓私有化部署在經濟上變得可行：數據不出域，響應更快，推理更貼近業務場景。這也是專用Token區別於通用Token的根本所在——它承載的不是通用語言能力，而是特定企業的數據資產與業務知識。

當企業AI進入深水區、模型供給趨於分層、小模型成為主要落地形態，企業智能升級的瓶頸已從「有沒有算力」轉向「選不選得對資源」。專用Token多在單個企業內部循環，跨主體難以獲取：公開數據質量參差，行業私有數據難以尋源；模型缺少橫向評測，只能逐個試調用；垂直應用從演示到生產仍有斷點；同場景經驗又多存於專家個人。數據、模型與應用的比價與匹配，因此缺少共同的交換基礎。

為迴應上述痛點，TokenRouters構建「數據集市場×AI模型×AI應用×場景庫×智能客服」五位一體的AI資源流通體系。其中，數據集市場、AI模型、AI應用解決專用資源的發現與比較，通過內容概覽、技術規格與場景解析使數據可比較，通過能力概覽、規格詳解使模型可理解，通過產品標籤、功能解析使應用貼近業務；場景庫與智能客服解決場景判斷與操作答疑，前者將模糊的智能化意向轉化為可執行的建設目標，后者以自然語言問答與人工兜底壓縮諮詢路徑。

從戰略位置看，TokenRouters正處於迅策四階躍遷的3.0階段。此前，迅策已以TokenOS將企業私有數據精煉為專用Token，以TokenCloud提供全鏈路雲服務，完成「數據—Token—智能體」的全鏈路基礎設施構建。TokenRouters在此基礎上打通跨主體的Token交換，併爲4.0企業小模型的私有化部署鋪路迅策的敍事，由此從「為企業造Token」：延展至「讓專用Token流通起來」。

對迅策而言，TokenRouters意味着商業模式的延伸，更意味着角色定位的轉變。收費方式走向多層，在按Token調用量計費的基礎上，新增按交換與流通過程計費，涵蓋Token路由、定價與撮合、合規流通與審計，以及協助企業將Token化數據資產估值、入表的數據資產化服務。

這一升級的實質，是平臺從「交付資源」轉向「組織流通」。迅策不再只是將數據與Token交付給單一客户，而是為跨主體的交換確立規則、撮合交換、提供合規與定價底座。公司定位隨之從「AI數據基礎設施提供商」升級為「Token經濟的基礎設施運營商」，增長空間不再取決於單一客户的調用量，而取決於整個生態網絡的Token流通規模。