AI行業正在經歷一場罕見的“內部撕裂”：一邊是模型能力的非線性躍升——推理能力、任務自主性與成本性能均在大幅突破；另一邊則是企業AI落地進度的近乎停滯。

數據Token化，是讓沉睡資產轉化為AI核心燃料的歷史性關鍵一躍。近日，迅策（3317.HK）正式發布全球首款TokenOS操作系統TokenONE，首次將“Token工廠”從概念推向工業化量產的核心基礎設施——讓沉睡的企業數據轉化為AI可直接調用的高能燃料，讓Token工廠工業化成為可能。

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燃料稀缺：沉睡數據成AI落地最大瓶頸

瑞銀經濟學家Arend Kapteyn近期發布的調查報告顯示，截至今年3月，僅有19%的企業實現了AI規模化部署——兩年前這一數字是10%，意味著整整兩年，行業整體進展僅增長了9個百分點，平均每六個月約有3%的企業進入規模化階段，呈線性爬坡之勢。更耐人尋味的是，一年前84%的企業預計12個月內能完成規模化，實際只有5%做到，差距高達79個百分點，且這種偏差在每輪調查中持續擴大。

這組數字揭示的并非AI能力本身的問題，而是一個更深層的矛盾——技術在加速，但企業落地沒有跟上。大模型廠商狂卷參數，越來越大的模型被訓練出來，但企業端的真實痛點卻是“有引擎、無燃料”。這是AI產業進入深水區后必須直面的結構性矛盾：當算力變成水電煤、模型走向商品化，真正的競爭壁壘究竟在哪里？

問題根源在于企業私有數據的“不可燃性”。金融風控邏輯藏在交易記錄里，制造工藝Know-how沉淀在設備日志中，醫療診斷經驗分散在病歷系統內——這些多年積累的高質量數據正以“數據孤島”形式沉睡，成了無法被AI精準點燃的原油。

從能量密度視角看，通用Token如同未經提煉的原油，量大但能量密度低；場景Token則是經深度精煉的高能燃料，基于行業私有數據清洗、標準化與知識增強后，一枚場景Token的信息密度可能抵得上數百枚通用Token的堆疊。

這一認知正在催生行業的集體轉向。行業共識正從“生產通用Token”遷移至“生產高價值場景Token”——終端用戶購買的不是Token本身，而是業務結果。這股動能催生了“Token工廠”模式的概念雛形：通過工業化的數據流水線，將原始數據高效轉化為場景Token，從根本上解開AI落地的“燃料”困局。

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TokenONE：將Token工廠從概念推向工業量產

迅策此次發布的全球首款TokenOS操作系統——TokenONE，直接打入AI產業真空。這不是一個AI工具，而是首次將“Token工廠”從概念推向工業化量產的核心基礎設施，讓沉睡的企業數據轉化為AI可直接調用的高能燃料。

作為繼PC時代Windows、移動互聯網時代iOS/Android之后，面向AI原生時代的新一代操作系統，TokenONE以Token為核心資產單元，通過九大標準化環節、五大核心流程，將數據加工從“手工小作坊式”操作升級為可復制、可擴展、可審計的大規模產出體系。在架構上，TokenONE將數據的全鏈路加工拆解為三層。

基礎層——打通企業多源異構數據，通過智能清洗與標準化引擎，將“臟亂差”原始數據轉化為規格統一的“工業原料”；

中間層——實時計算引擎以毫秒級速度完成深度加工，結合垂直場景標簽精準映射，封裝為可計量、可定價、可交換的場景Token；

計量層——從硬件隔離到系統存證，確保賬單不可篡改、雙向透明，打碎行業計費“黑盒”，讓AI投入從“被動消耗”轉為“主動管理”的可控資產。

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計量即價值：Token經濟學的歷史邏輯

工業革命的計量單位是“千瓦時”，能量第一次可被精確計量、定價、跨域輸送；信息革命的計量單位是“比特”與“流量”，信息第一次可被打包、傳輸、計費；智能革命的計量單位，正是Token——“智能”第一次可被切分、計量、定價、交易。

正如石油按桶交易、電力按千瓦時計費，AI服務正在形成以“每百萬Token”為單位的定價模式。行業已有一句精準表達：“Token即貨幣，即資源限制，即安全邊界”。當每個部門、每個智能體的Token消耗都能精確歸因到具體業務動作，大模型才能真正從技術玩具轉變為可靠的企業級工具。

TokenONE作為全球首款按調用計費的操作系統，讓每一次模型調用不再只是算力消耗，而是可量化、可追溯、可優化的業務價值產出，讓每個單位Token直接驅動業務決策，讓大模型產出可計量。

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商業邏輯：Ontology 2.0與Token經濟的增長飛輪

若要找一個參照系，Palantir Ontology是最貼切的坐標。Palantir用本體論打通政企數據孤島，但數據仍是“靜態資產”。TokenONE更進一步，通過Token化封裝賦予數據可計量、可定價、可流通的經濟屬性，讓數據從“靜態資產”進化為“動態生產資料”，突破了數據被工業化生產并實現價值變現。

在商業模式上，迅策更是保持與客戶成長節奏同頻，創新性地提出了兩條收費路徑：Token按量計費——按實際消耗逐月或逐季結算，用多少付多少，“先驗證、后投入”的設計大幅降低企業AI化決策門檻；全量買斷——充分驗證AI業務價值后平滑升級，一次性獲取系統完整所有權與絕對數據主權。

在定價邏輯上，TokenONE跳出了“算力疊加”的舊框架，圍繞Token的業務價值構建：單次調用價格取決于數據稀缺性、實時性要求與行業復雜度；調用次數反映客戶在真實業務中的實際使用深度；模塊深度則衡量系統嵌入客戶流程的滲透度——接入越多、嵌入越深，整體價值越高。

市場數據正在驗證這套模式的爆發力：2026年4月，迅策Token調用ARR季度環比增長300%；垂類Token調用價格已達10—100美元/百萬Token，是通用大模型的十倍以上。Token付費模式收入占比約5%，目標2026年底提升至20%—30%。迅策正完成從傳統訂閱制向Token付費與價值分成模式的系統性躍遷，Token商業模式正成為公司全新增長引擎。

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產業圖景：AI落地下半場的核心基礎設施

評估一家公司的戰略價值，往往需要看它是否站在了產業轉型的關鍵節點上。

AI產業的競爭焦點，正從“誰的模型更強”轉向“誰能讓企業真正用起來”。當通用大模型成本斷崖式下降，算力Token淪為“水電煤”，真正的價值錨點轉向能將廉價算力轉化為高價值業務結果的場景Token。從這個視角看，TokenONE的出現并非偶然，而是AI產業演化到特定階段的必然產物。

迅策已規劃以TokenONE為底層架構，持續延伸，聯合行業龍頭共建垂直場景Token工廠，覆蓋醫療健康、高端制造、金融、能源電力等高價值領域，讓數據Token化的工業化能力滲透到每一個關鍵產業。

“Token工廠工業化革命”的本質，是AI生產方式的一次根本性變革：AI能力從實驗室里的“手工作坊”式輸出，轉變為流水線上標準化、可計量、規模化生產的“工業產品”。這是不同于以往任何一次科技范式轉換的全新命題。

當沉睡的數據終于找到了可以被點燃的方式，AI的產業化敘事，才真正進入了下半場。迅策的TokenONE正在定義AI時代的底層規則——從行業真實場景出發，用數據連接技術資源，讓場景Token工廠大規模落地成為可能，有望成長為AI時代現象級的核心平臺，以及驅動AI落地的核心龍頭。（CIS）