迅策推出全球首款TokenOS操作系统TokenONE
迅策发布全球首款TokenOS操作系统TokenONE，旨在将企业非标准化数据转化为AI可用的标准化Token，驱动业务决策。该系统通过标准化流程大幅缩短AI落地周期，并构建多维定价体系，使Token价值与业务收益深度绑定。迅策商业模式转向“Token付费+价值分成”，目标是与行业龙头共建垂直领域“Token工厂”，推动AI在关键领域的工业化落地。
迅策推出全球首款TokenOS操作系统TokenONE
5月25日，迅策（03317.HK）正式发布了全球首款名为TokenONE的TokenOS操作系统。这款产品的定位颇为独特，它并非市面上常见的、专注于算力优化或模型加速的工具，而是旨在成为AI时代的底层操作系统。其核心使命，是解决一个关键产业难题：如何将企业私有场景下的海量、非标准化数据，转化为可被AI高效理解和利用的标准化“Token”。
这意味着，每一次对大模型的调用与应用，将不再仅仅是消耗算力的成本中心，而是可以量化、追溯并优化其业务价值产出的过程。最终目标，是让每一个单位的Token都能直接驱动业务决策，使大模型的产出变得可计量、可评估。
终结数据“手工作坊”，开启工业化流水线
长期以来，企业运营中积累的行业知识、设备数据、风控逻辑、生产工艺等核心资产，大多以碎片化的形式散落在各处。想要让AI模型理解并运用这些数据，往往需要投入大量人力进行手工梳理和适配，过程不仅成本高昂、周期漫长，更难以在不同场景间复制推广。这好比AI落地前的“手工作坊”时代。
TokenONE宣称取得的第一项突破，正是要终结这一局面。它通过设计一套标准化的全链路流程，将数据治理、Token封装、模型适配到最终业务落地的各个环节，整合为一条高效的“工业化流水线”。此举有望将AI场景的落地周期从过去的数月大幅压缩至数天，从而为AI技术的规模化、可复制化应用奠定了坚实的产业基础。
重构价值定价：从“按量”到“按效”
另一方面，TokenONE意图撼动当前AI行业的价值定价与分配规则。传统的AI商业模式，无论是按算力消耗还是按调用次数计费，都存在一个明显的缺陷：它们忽略了不同场景下数据本身的稀缺性、处理复杂度以及最终产生的业务价值差异。这导致高价值场景的贡献被低估，而大量无效或低价值的算力消耗却在持续浪费。
为此，TokenONE搭建了一套全新的多维定价体系。这套体系将综合考量数据稀缺度、场景实时性要求、业务结果的实际价值以及行业本身的复杂度等多个维度，对Token进行定价。其根本目的，是将Token的价值与真实的产业收益深度绑定，彻底扭转行业“按量不按效”的粗放计费模式，推动整个AI商业逻辑走向精细化和价值化。
明确产业分工，构筑独立壁垒
从产业格局的视角看，TokenONE的落地，旨在与产业链上的其他参与者形成清晰的分工与互补。可以这样理解：大模型厂商专注于通用智能能力的底层突破；算力厂商提供稳定可靠的基础算力支撑；运营商则负责推动Token技术的普惠化普及。而迅策的角色，是依托TokenONE深耕产业落地的“最后一公里”，解决通用AI模型难以适配千行百业具体场景的核心难题。
这种定位意味着，迅策并不直接参与大模型本身的“红海”竞争，而是选择掌控将AI能力转化为实际生产力的关键环节——即产业数据的标准化供给。这有助于公司构筑起独立于模型技术周期的核心竞争壁垒。
商业模式转型：深度绑定Token使用
值得一提的是，迅策在商业模式上已经率先迈出了转型步伐。公司正从传统的软件订阅制或项目制，转向“Token付费+价值分成”相结合的新型模式。这构建了一个清晰的增长公式：收入 = Token价格 × 调用次数 × 模块应用数量。公司的收益与客户对Token的使用强度和广度深度绑定，形成了更强的利益共同体。
市场数据似乎正在验证这一转型的初步成效。根据披露，2026年4月，迅策的Token调用量带来的年度经常性收入（ARR）实现了季度环比300%的增长。目前，Token付费模式贡献的收入占比约为5%，公司的目标是到2026年底，将这一比例提升至20%至30%。管理层预计，在未来两到三年内，Token付费模式将逐步成长为公司的核心收入支柱。
共建“Token工厂”，渗透高价值产业
展望未来，依托TokenONE操作系统所带来的卡位优势，迅策计划与各行业的龙头企业合作，共同建设垂直领域的“Token工厂”。这些工厂将重点覆盖医疗健康、高端制造、金融服务、能源电力等高价值、高复杂度的关键领域。其愿景是让数据Token化的工业化能力，渗透到每一个核心产业环节，从而加速AI从技术概念走向大规模、工业化落地的进程。
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