迅策

智通財經APP獲悉，4月28日，工信部與國家數據局聯合發佈《關於聯合實施2026年“模數共振”行動的通知》，以鋼鐵、石化化工、有色金屬、電力裝備、信息通信、網絡安全等二十餘個行業為重點，系統性推動“數據—模型—場景應用”良性互促循環。

通知要求，每行業梳理不少於5個高質量通識數據集，每場景構建不少於1個專識數據集，每場景打造不少於1個專用模型或特色智能體。

這意味着，中國二十餘個關鍵行業將在政策牽引下，集中完成一輪行業垂類數據資產的結構性構建。數以千計的專識數據集與特色智能體，預計在未來一年內批量上線——而它們每天消耗的Token，最終轉化為多少真實的業務決策價值，將直接決定這一輪AI工業化落地的ROI成敗。

政策所指，正是“Token轉化效率”這一核心命題。迅策科技(03317)十餘年深耕高壁壘行業所形成的專識數據壁壘，正在成為大模型工業化落地ROI的關鍵變量。

一、AI普惠之後，企業真正在競爭什麼?

一個關於大模型落地收益的悖論正在形成：通用大模型調用成本趨近於零，幾乎所有企業都能平等調用AI，但越來越多企業發現——花了錢，買了Token，AI卻沒有帶來預期回報。

原因很簡單。通用大模型依賴的是公開數據，而當AI進入醫療、製造、能源等核心業務場景時，通用數據的“噪聲比”急劇上升。企業用通用模型處理數據，準確性遠不如用十年數據訓練的垂類模型。例如，製造企業用通用模型分析設備故障，判斷質量遠低於融合真實工控日誌的專識系統。

華泰證券指出，AI定價權正從算力層向場景層遷移，高價值垂類Token溢價能力持續強化。騰訊研究院數據顯示：日常閒聊Token每百萬次僅0.01美元，法律文檔審核高達1000美元——價值差距十萬倍。

這意味着，“Token轉化效率”正在成為企業AI落地ROI的核心變量。那些無法建立高質量垂類數據資產的企業，其AI投入將淪為一場低效的Token消耗戰。

二、迅策的護城河：不是更快，而是“轉化”更精準

在“Token轉化效率”這條賽道上，迅策的壁壘不是算法上的微秒差距，而是十餘年深耕形成的行業垂類數據資產——大模型進入真實業務場景時無法繞開的核心基礎設施。其優勢體現在三個維度：

第一，數據稀缺性壁壘。迅策垂類Token定價10-100美元/百萬Token，是Anthropic的十倍以上。深度嵌入客户業務流程，護城河極深。

第二，轉化路徑最短。一個通用Token可能需要調100次才出對的結果，迅策的垂類Token調1次就命中。客户算的是總賬——貴十倍，但省了99次無效調用，綜合成本反而下降。

第三，規模效應持續強化。中國日均Token調用量已突破140萬億次，兩年增長超千倍；摩根大通預測2030年AI推理Token消耗將增長370倍；IDC預計全球AI Agent五年增長139%。每一次智能體運行，都在擴大垂類Token應用規模。

三、“煉油廠”邏輯：Token貴十倍，反而幫客户省了99%次調用

企業用AI，最大的痛點從來不是買不到API，而是自己的數據太髒、太散、太亂。核心經營數據分散在十幾個系統裏打不通，垂直行業的知識沉澱在文檔和流程裏，大模型根本“吃”不了。這就像你有一堆原油，但沒有煉油廠，再好的發動機也跑不起來。

迅策乾的就是“煉油”。它把金融、電信、製造、機器人、商業航天等行業雜亂無章的原始數據，通過“實時數據基建+RAG+行業知識圖譜+Agent編排”這套組合拳，“煉”成大模型可以直接用的高質量垂類Token。

一個通用Token可能需要調100次才出對的結果，而迅策的垂類Token調1次就命中。客户算的是總賬，不是單價。你説貴十倍?不好意思，省了99%無效調用，綜合成本反而是下降的。

這就是迅策定價權的底層邏輯——它不是“賣得更貴”，而是“讓每一塊錢花得更值”。

四、重新定價：從“成本中心”到“ROI引擎”

因此，迅策是AI轉化效率的提供者。

在AI落地鏈條中，通用大模型負責"生產Token"，迅策負責"提純Token"——將通用Token經過專識數據的蒸餾與增強，轉化為企業可以直接用於決策的高價值Token。這一環節的效率，直接決定了企業整體AI投入的ROI。

公司年內股價漲幅已高達658%，市值突破千億港元，但與其在AI工業化落地生態中的戰略性卡位相比，目前的估值水平，或仍僅是長週期重估的起點。

一個尚未被定價的數據點是：目前在OpenRouter平台上，前十模型總Token消耗中，中國模型佔比已高達61%。隨着全球AI Agent數量的爆發式增長(IDC預測2030年將達22.16億個)，全球企業對中國垂類數據Token的需求，將隨之急劇擴大。

結語：Token消耗戰的終局，是轉化效率的決戰

在Token消耗戰中，真正的贏家不是把單價壓得最低的那個，而是讓每一個Token燃燒出最高業務價值的那個。

當“模數共振”政策強制開啓二十餘個行業的數據精煉週期，當數以千計的專識數據集與智能體批量上線，決定這場AI工業化落地成敗的關鍵變量，已經不是“誰有算力”“誰有模型”，而是“誰的Token轉化效率最高”。

迅策ARR季度環比暴漲300%，已是最清晰的信號：效率時代的稀缺資產，正在被重新定價。