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　　来源：腾讯财经

　　文|顾翎羽

　　编辑|刘鹏

　　2025年12月29日 ，迅策科技（03317.HK）上市前夕的暗盘交易中
，股价一度暴跌35%，成为同期六只新股中表现最差的标的
。次日正式挂牌 ，盘中最低触及38.02港元
，一度跌破发行价 。

　　然而，100多天后 ，这场开局不利的IPO有了让人意想不到的转折 。

　　2026年4月13日
，迅策科技盘中创下382.8港元的历史新高，市值突破1150亿港元 
。截至2026年5月6日 ，其股价虽回落至247港元附近
，但较发行价仍有超5倍的涨幅，总市值约800亿港元。

　　这也为公司的掌舵者带来了巨额财富增值 。迅策科技董事会主席兼CEO的刘志坚 ，个人并未在招股书中显示直接持有公司股份，而是通过其父刘呈喜作为单一最大股东集团的实控人来行使对公司的控制权。刘呈喜长期隐居幕后
，在IPO后控制迅策科技26.84%的股权，随着股价在百日内暴涨超6倍 ，这部分股权对应的账面价值最高时已接近250亿港元
。

　　引发这场资本追捧的
，是迅策科技在2026年3月宣布的一项商业模式升级：全面转向按Token消耗付费与分成的新模式，并由此被市场冠以“Token第一股
”的称号。

　　这种商业模式踩中了AI资本市场最兴奋的叙事：当大模型从训练走向推理 ，Token不再只是技术世界里的计量单位
，而变成企业使用AI 、衡量成本
、分配价值的新语言 。迅策试图把金融、电信 、能源等行业的私有数据，清洗成可被AI调用
、可被计价的“场景Token” ，并把收入模型从项目制、订阅制
，改写为按Token消耗付费与分成
。

　　这也是一种趋势的缩影。国家数据局数据显示，2025 年中国词元（Token）调用总量达 24 ，619.3 万亿次
，预计 2026 年将达 111，799.5 万亿次 。在Token调用量两年暴涨1400倍的狂飙突进中 ，整个资本市场正以惊人的热情为Token经济定价
。

　　一位迅策科技投资人告诉腾讯新闻《潜望》，他投资迅策时
，是绝对的反共识投资。而现在，迅策已经成了他最经典的出手案例之一 。他认为 ，泡沫是各种情绪的共振
，到底是不是泡沫，需要价格和价值两方面做判断 ，而价值就是真的解决问题
，有抓手
。

　　当Token从一个技术计量单位，演变为人工智能经济的法定计价单位 ，甚至成为衡量经济体AI化程度的核心指标时
，谁能掌握Token的定价权，谁就能在新的价值分配体系中占据核心生态位。迅策科技的惊人市值 ，正是建立在这一宏大的产业逻辑之上 。

　　5月6日
，港股和A股的算力产业链再次迎来了爆发
。截至收盘，在A股市场上 ，科创50指数大涨5.47%，创业板指上涨2.75%
，深证成指上涨2.33%，上证指数上涨1.17%。在港股市场上 ，恒生指数与国企指数均上涨1.17%和0.78%
，延续了节后的强势表现 。

　　01

　　资管科技里的第一桶金

　　刘志坚金融业出身。他带给这家公司的，不仅有金融行业的第一批种子客户 ，还有一套能让资本市场买单的宏大叙事
。

　　2004年
，刘志坚从清华大学电子科学与技术专业本科毕业，随后前往香港科技大学攻读电机及电子工程硕士学位 。毕业后 ，他进入苏格兰皇家银行
，2012年9月，32岁的刘志坚加入国开国际投资有限公司担任执行董事 。

　　2016年4月 ，刘志坚的父亲刘呈喜在深圳南山出资创立了迅策科技 
。刘呈喜是最大股东
，IPO后持股26.84%，但始终未在公司担任任何职务。

　　刘志坚随后加入并出任董事会主席兼CEO 。为了弥补技术短板 ，刘志坚邀请了清华校友耿大为加盟，担任公司总经理
。

　　创业初期
，刘志坚选择从自己最熟悉的资产管理行业切入。2017年，迅策科技推出了第一版产品XOne ，提供订单执行及投资组合监控服务  。随后
，公司又相继发布了实时数据基础设施解决方案
。

　　这是一门高壁垒的生意。金融机构对数据的准确性 、实时性和安全性要求极高，且定制化需求繁多 。迅策科技采用“先投入、后收敛 ”的模式 ，进入每个新行业
，从投入到毛利收敛的周期为3至5年，前期需要投入3亿至5亿元用于行业Knowhow的积累
。

　　到2022年 ，迅策科技在中国资产管理行业实时数据基础设施及分析市场排名第一
，市场份额达到11.6%。从2017年的A轮到2023年的交叉轮，公司累计完成7轮融资 ，总规模达21亿元 。资方包括了腾讯
、云峰基金、KKR 、高盛等机构。

　　正是基于这种“从最难的骨头啃起
，再向全行业复制
”的逻辑，迅策科技得以在资本市场讲述一个“中国版Palantir”的宏大故事 ，并最终敲开港交所的大门
。

　　02

　　昂贵的门票

　　如果仅仅停留在资管科技领域，迅策科技的想象空间是有限的。2024年起
，刘志坚开始推动公司向电信
、能源、制造等多元化行业拓展 。

　　2026年，随着OpenClaw等AI智能体的爆红 ，AI应用的重心从模型训练转向推理落地
，商业价值的计量单位也从“算力消耗 ”转向了“Token消耗
” 
。3月末，迅策科技正式宣布了商业模式的重大升级：从传统的订阅制 、项目制 ，转向按Token消耗付费与分成的新模式。

　　在传统的订阅制模式下
，服务商的收入与客户的产品使用强度
、业务价值创造效果脱钩 。即便客户借助服务商的产品实现了业务的爆发式增长，服务商也难以分享对应的价值增量 ，仅能通过次年续约提价实现有限的收入增长
。

　　迅策科技迅速构建了“收入=Token价格×调用次数×模块应用数”的增长模型。在这一模型下
，客户的AI业务应用越深入、产生的商业价值越大，公司的收入规模就越高 。这种将传统甲乙方买卖关系升级为价值共生伙伴关系的叙事 ，在理论上打破了线性增长的瓶颈
，打开了指数级增长的空间
。

　　资本市场对这一新叙事给予了极高的溢价。在“Token第一股 ”的光环下，迅策科技的市值突破千亿港元 。

　　Token经济学正在重构整个AI产业链的价值分配
。当前的Token产业链结构分三层：最底层是运行AI模型消耗的GPU算力单位（算力Token） ，这一层高度标准化 、同质化，正走向“水电煤
”式的薄利格局；中间层是大模型API调用的计价单位（模型Token）
，随着模型能力开源化与同质化，价格也在下移；最顶层则是将底层算力与模型调用转化为可量化经营结果的价值单元（场景Token）。

　　一些企业的实践已经表明 ，场景Token已经是将消耗转变为“生蛋母鸡”的关键
，即企业为“被 AI 回答引用
、被客户找到 ”等实际业务结果付费 。

　　在这个产业链中，迅策科技的定位 ，是连接大模型与企业业务场景的数据中枢。它通过实时数据基础设施
，将企业分散、非标的私有数据清洗并转化为AI可调用的高质量场景Token
。在算力Token和模型Token走向薄利的背景下，离业务结果最近的场景Token成为了真正的利润高地。迅策科技之所以能获得千亿市值的稀缺性溢价 ，正是因为资本市场将其视为掌握了场景Token定价权的核心标的 。

　　不过
，迅策科技的财务数据说服力目前非常有限
。

　　财报数据显示，2025年 ，迅策科技实现营收12.85亿元
，同比大涨103.3%，但公司的全面归母净利润亏损9406.1万元 ，公司的综合毛利率从2024年的76.68%大幅回落至2025年的61.66% 。销售成本同比增长234.29%，增速远超营收增速 。

　　最大的隐忧在于客户粘性
。招股书及年报显示
，迅策科技的净收入留存率从2023年的98%暴跌至2025年上半年的36%。

　　净收入留存率是衡量SaaS及数据服务企业客户粘性的核心指标，反映的是在不计入新客户的情况下 ，来自存量客户的收入变化 。98%意味着存量客户几乎没有流失
，且有小幅增购；而36%则意味着存量客户的收入贡献出现了大幅萎缩——换言之，每100元来自老客户的收入 ，一年后只剩下36元
。这与迅策科技官方宣称的“数据中枢角色一旦接入
，替换成本高，客户留存率维持在90%以上
”形成了矛盾。

　　这种暴跌有两种可能的解释：其一 ，传统资管客户在IT预算收紧下的流失或降级
，而资管行业收入占比已从2024年的38.68%降至2025年的20.37% ；其二，公司在向多元化行业扩张时 ，新客户的客单价与老客户存在结构性差异
，导致留存率数据出现阶段性失真 。

　　03

　　时代的情绪

　　在Token消耗量指数级攀升的行业背景下，迅策科技的“Token付费”模式似乎撞上了时代的情绪
。

　　一位长期关注AI赛道的投资人这样向腾讯新闻《潜望》描述Token经济的产业逻辑：Token概念在二级市场的爆火 ，本质上是因为把AI产业链上原本各自为战的环节——芯片 、算力
、大模型、应用软件——用一套统一的计价方式串联了起来，让整条链条上的每一个参与者都能看到自己的收入在哪里。更重要的是
，Token市场不是中国一家的生意，它是全球通用的 ，这对中国在AI乃至机器人领域的竞争都是加分项 。而随着使用AI的成本持续下降
，越来越多的企业和普通人用得起AI，整个行业才能真正做大。

　　国家数据局数据显示 ，2026年3月
，中国日均Token调用量突破140万亿，相比2024年初的1000亿 ，两年间增长超千倍
。摩根大通预测
，中国AI推理Token消耗将从2025年的约10千万亿增长到2030年的3900千万亿，五年再涨389倍。

　　不过 ，Token消耗量并不等同于真实的商业需求 。Token成本也正在快速下降
。2022年
，调用GPT-3级别模型需要60美元/百万Token；到2026年初，同等能力的开源模型只需0.06美元 ，降幅达99.9%。Token越便宜，迅策科技的单位收入也将随之下降 。

　　但算力端的成本却在逆势上涨
。2026 年3月以来
，阿里云 AI 算力涨价 5%至 34%，腾讯云部分模型输入价格涨幅甚至达到 463%。算力成本的上升与Token价格的下降 ，进一步挤压了中间层的利润空间 。

　　同时
，迅策科技也面临着来自同赛道的AI数据服务商与智能体平台竞争
。在AI应用层，迈富时等企业同样在主打“场景Token ”的叙事 ，通过生成式引擎优化等产品
，将模型Token的消耗转化为高附加值的业务增长结果。

　　目前，迅策科技的Token付费收入占总营收的比例为5%左右 ，公司预计到2026年底这一比例将提升至25%至35% 。换言之
，当前支撑千亿市值的，主要仍是对未来的预期 ，而非已经实现的Token付费收入
。对迅策科技而言
，真正的考验不是能否消耗更多 Token，而是能否将Token消耗转化为客户可验证的 ROI 正循环。

　　（本文不构成任何投资建议）