一、财务概览：从投入期到盈利释放的关键跨越

迅策科技（03317.HK）2026 年中期业绩预告显示，公司预计上半年实现营业收入约 9.67 亿元，同比增长约 388.76%。归母净利润约 7251 万元，去年同期为亏损 8943 万元，实现上市后首个半年度盈利（公司 2025 年下半年已实现阶段性盈利，此次为上市后首次上半年盈利）。经调整净利润约 6700 万元，去年同期经调整净亏损约 1.05 亿元。

收入已达 2025 年全年收入 12.85 亿元的 75.3%，仅用半年便接近去年全年体量。归母净利率从 2025 年下半年的约 -0.4% 跃升至 2026 年上半年的约 7.5%，盈利改善幅度显著。

毛利率维持高位稳定态势，表明公司在收入规模扩张的同时并未牺牲单位经济性，收入质量与盈利能力实现同步改善。

二、增长引擎：Token 商业模式的规模化落地

比盈利数字本身更值得关注的，是驱动业绩增长的底层逻辑转换。

2.1 Token 调用量首次列为收入增长驱动项

此次业绩预告中，Token 调用量攀升首次被列为收入增长驱动项。2025 年公司收入结构中，项目制占比 91.3%、订阅占比 8.7%，Token 收费尚未形成规模。而 2026 年上半年，Token 模式营收占比已突破 10%。

Token 模式 ARR（年度经常性收入）增长轨迹清晰：2026 年 4 月 Token 调用 ARR 环比增长约 300%，5 月进一步增长 320%，6 月 Token 模式 ARR 按季度环比增长 410%。

2.2 TokenOS：从项目制到平台运营的模式跃迁

2026 年 5 月，迅策正式发布全球首款 TokenOS 操作系统 TokenONE。该系统以大模型原生架构构建、以 Token 为计量单位，将企业多源异构数据实时转化为标准化、可计量、可定价的场景垂类 Token，并提供全链路可信计费。

商业模式正在从项目制逐步转向平台运营。收入来源由传统项目交付升级为客户数量、Token 价格、调用频次和模块数量共同驱动的量化模式。当客户 AI 应用深化、Token 调用持续增加时，即使客户数量保持稳定，收入依然能够持续增长。

2.3 场景垂类 Token 的差异化定价逻辑

迅策聚焦的是垂直行业的场景垂类 Token，与通用大模型 Token 的定价逻辑截然不同。通用 Token 价格持续走低，而场景垂类 Token 因直接嵌入企业核心业务流程、驱动实际业务决策，具备更高的溢价空间。

据 IDC 数据，2026 年中国 MaaS 市场 Token 调用量将达 40000 万亿次，营收约 186 亿元，2024 至 2030 年年复合增长率达 1154.9%。迅策的场景垂类 Token 定价区间为每百万个 10 美元级别，具备显著的行业定价权。

三、成本结构与经营杠杆：规模效应加速释放

利润端的改善，除收入高速增长外，同样得益于成本结构的优化。

三项费用率显著改善。2025 年研发、销售、管理费用率分别为 48.0%、3.9%、11.5%，合计 63.4%。随着收入倍增，经营杠杆效应显著释放。平台化与模块化的产品架构带来的规模效应，使研发费用、销售费用及行政管理费用占比同比改善。

此外，资金管理效率提升带来的投资收益增量，进一步增厚了期内利润。

四、增长动能的多元化支撑

收入增长并非单一驱动，而是五大动能共振的结果：

1. 企业 AI 落地需求集中释放：企业对高质量、结构化及场景化数据需求急剧上升；

2. 多元化行业渗透加速：迅策从金融资管起步，已拓展至智能汽车、低空经济、电力、机器人训练平台及商业航天等领域；2025 年末多元化行业收入占比已达 79.63%；

3. Token 业务模式落地：TokenONE 加速部署，数据 Token 调用量指数级攀升；

4. 国际化业务拓展：海外市场收入实现增长，欧洲 Token 工厂项目推进验证了产品的数据安全与国际化能力；

5. 生态构建加速：「算力–数据– Token –模型–应用」全链路一体化产品与业务加速构建。

五、总结：AI 商业化的范式验证

迅策 2026 年中期业绩的核心意义，在于其证明了 AI 数据基础设施具备规模化商业变现能力。

当大多数 AI 企业仍在投入与回报之间寻找平衡时，迅策通过 Token 计费模式的规模化落地，实现了收入结构的质变——从依赖项目交付的传统软件模式，转向与客户实际使用价值深度绑定的平台运营模式。这一转变的核心价值在于：收入天花板由客户数量 × 调用频次决定，而非受限于项目交付的人力与周期。

此次实现上市后首个上半年盈利，不仅是公司经营层面的里程碑，更标志着企业 AI 数据基础设施赛道从投入期进入盈利释放通道。当 AI 竞争从 " 模型能力 " 转向 " 产业能力 "，谁能在数据层面构建真正的竞争壁垒，谁就更有可能在 AI 商业化的长跑中占据先机。

免责声明：以上分析仅基于公开财报与行业数据进行基本面量化拆解，不构成任何投资建议、买卖指导或个股评级（如买入 / 卖出 / 持有）。市场波动、政策变动、技术迭代、客户认证进度、下游需求变化等均可能导致公司基本面与估值发生剧烈变动。投资有风险，入市需谨慎。

（责任编辑：宋政 HN002）

【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。邮箱：zbb@staff.hexun.com