迅策科技2025年首份年报出炉：跨过十亿营收门槛，下半年营收环比激增449.32%

AI行业并不缺故事，缺的是能把故事写进财报里的公司。

2025年，迅策科技（3317.HK）交出了一份颇具冲击力的成绩单。期内，公司实现营业收入12.85亿元，同比增长103.28%，成功跨过“十亿营收”门槛。更惊人的是增长节奏，迅策科技上半年营收1.98亿元，下半年跃升至10.87亿元，环比激增449.32%。

但如果只把它理解为一家“吃到”AI红利的公司，显然不够。

过去市场看AI，更多是在看模型、参数和算力。但随着大模型真正进入企业场景，焦点已经悄然变化——企业不只是关心模型“会不会答”，更关心它能不能答得准、答得快，能不能少走弯路、少浪费成本。

而高质量的数据全面主导了AI的智商上限，掌握高质量、结构化、场景化的数据成为AI时代最核心的战略竞争能力。迅策科技抓住的，恰恰就是这个变化。

跨越十亿门槛

财报数据是业务落地最直观的反馈。

2025年，迅策科技营收同比大幅增长103.3%，达到12.85亿元，下半年相较于上半年的营收更是环比激增449%。与此同时，公司毛利率稳定在61.66%的高位，整体呈现高增长、高毛利态势。

更为关键的是，盈利拐点已经出现。剔除一次性非经常性损益后，迅策科技2025年经调整净亏损为5500万元，较2024年的8237万元大幅收窄33.4%；其中，上半年经调整净亏损为1.05亿元，下半年则实现经调整净利润5013万元，首次实现半年度正向盈利。

这也意味着，公司在高速扩张的同时，盈利能力已开始实质性释放，商业模式的可规模化和盈利潜力得到初步验证。

值得一提的是，迅策科技起步于对数据实时性要求最严苛的资产管理领域，在中国资管行业实时数据基础设施市场中稳居霸主地位，其市场份额高达11.6%、位列全国第一。

基于在金融领域验证过的极强实时数据处理能力，迅策科技正加速将其AI数据基础设施与解决方案向电信、机器人、高端制造等千亿级蓝海市场复制。

得益于此，2025年迅策科技非资产管理业务收入占比同比提升至80%，为公司打开了更广阔的增长空间。

关键是Token的价值最大化

当前，AI已从GPU堆砌的训练阶段，迈入重逻辑、强业务理解的推理时代，词元（Token）“效价”成为竞争关键。

就在近日，两个信号几乎同时出现：一边是国家超算互联网启动词元派送，单人最高可领3000万Tokens，续用价格低至0.1元/百万Tokens；另一边，国家数据局局长刘烈宏在公开场合系统总结了人工智能演进的新趋势，其中包括行业高质量数据集成为模型落地核心变量、Token成为新型商业结算单位等。

当词元成为新型商业结算单位、单次词元调用的成本被“国补”打下来后，企业真正在意的是什么？

过去是训练时代，大家比的是模型有多大、参数有多少、算力有多强；到了推理时代，企业更在意的则是另一件事：模型能不能少走弯路、少犯错、少烧钱，更快给出可执行结果。

具体来说，与训练阶段以算力为核心不同，推理阶段的核心在于数据调用——每一次模型推理、每一次智能体决策，都依赖高质量数据的实时供给。

随着企业级AI迎来规模化落地，词元消耗呈指数级攀升，数据需求也进入全新阶段。

迅策科技对这一变化的判断很直接：“Token正从‘燃料’进化为‘硬通货’。如果一家企业Token转化效率与竞争对手没有本质差别，那么拥抱AI就会成为低效的‘Token消耗战’。”

为了避免陷入这场“消耗战”，迅策科技把自己多年积累的高质量、高净值、场景化的垂类数据，定义为每一次词元调用背后的“增效器”。

迅策的数据，本质上就是为Token提供的“迷宫地图”。有地图，一个Token就能直达出口；没有地图，模型只能在无数岔路中反复试错，且未必能找到正确答案。

当前通用AI在提升推理精度时，普遍采用“用算力换精度”的策略，往往预先生成多个备选方案逐一打分，每一步都伴随着大量无效Token消耗；一旦推理失败，前期投入的Token就可能全部作废。

相比之下，垂类AI解决方案，是“用行业数据为通用大模型安装一个‘外脑’”，核心在于用业务模型优化推理路径，提前判断任务可行性，避免因推理失败造成的词元浪费。

使用公开数据，Token烧在‘试错’上；使用专业数据，Token烧在‘创造价值’上。前者是成本，后者是投资。

商业模式升级未来指数级增长

随着企业级AI走向落地、从训练迈向推理，垂类模型应用加速，客户对数据的需求发生了根本性转变：不再满足于“能用”，而是追求专业、理解业务，能“用好”。

正因如此，迅策科技的商业模式也在发生变化，从订阅制、交易制向Token制升级，让收费方式与客户价值创造深度绑定。

其探索的Token付费模式，是通过按调用次数与模块应用数等维度计价，本质上是一种“按价值计价”的商业模式。

在迅策科技看来，随着客户从单一模块走向多模块部署、从局部试用走向核心业务流程嵌入，ARPU（每用户平均收入）仍有显著提升空间；伴随AI应用从训练迈向推理，客户对能直接为结果负责的专业数据需求提升，Token调用量有望呈指数级增长。

这也使得这套商业模式有了更大的想象空间。

当客户从单一模块试用走向多模块的核心业务部署，调用量会增长；客单价会变大；叠加专业数据带来的单次调用价值提升，这三个变量同时发力，为公司未来的指数级增长提供了可能。

据悉，迅策科技已在2026年开始采用Token付费模式。目前按Token收费比例占5%，预期全年占比将达到20%—30%。随着AI推理需求的爆发，未来两到三年内，按价值计价的Token模式将逐步成为公司收入结构的组成部分，占比有望显著提升。

在这个过程中，迅策科技凭借十年在高门槛行业积累的私有数据运营，让其成为AI应用层、模型层乃至操作系统层面可消费的“高质量燃料”，提升每个单位Token的业务价值，形成了坚实的竞争壁垒。

做赛道上的“连接器”和“赋能者”

不难看出，迅策科技真正的护城河，并不在于自己再去造一个大模型，而在于它站在模型和行业场景之间，专门解决“大模型怎么真正进业务”这件事。

从底座能力看，迅策科技已经打造了云原生统一数据平台，能够高效收集、清洗、管理、分析及治理多个来源的异构数据，并灵活部署于客户云环境或本地系统中。

但迅策科技并没有停留在“数据底座”这一层，它的产品定位正在从“工具”进化为“AI Agent”，再到垂直模型训练到推理演进。

无论是为金融机构提供毫秒级的投资辅助的AI量化交易决策辅助平台，还是让机器人实时感知、实时决策的AI具身智能管控平台……迅策科技始终扮演着赛道上的“连接器”和“赋能者”：向上连接大模型，向下对接算力，横向协同云厂商。

在AI时代，数据的专业水平直接决定大模型的专业水平。当算法走向开源，算力趋于标准化，真正拉开差距的便是数据——尤其是经过深度治理、能够驱动大模型的行业数据。

“在这个赛道上，我们不是任何人的竞争者，而是所有人都需要的合作伙伴。这正是迅策的独特定位与护城河所在。”杨阳表示。

挖深、挖宽护城河

关于未来增长，迅策科技将继续往“深处”走，围绕五大核心方向深化，并打开全新增长空间。

一是加速跨行业复制，继续向资管、电力、电信、城市管理、高端制造、医疗、能源、机器人训练平台及商用航天等国家重点发展的行业纵深拓展。

二是深化商业模式演进，加速推进从项目制、订阅制向探索按Token付费与分成的商业模式升级。这一演进将使公司的收益与客户价值创造深度绑定，增强收入可预测性，释放显著的利润率扩张空间。

三是开拓前沿应用，抢占未来产业制高点。迅策科技表示，在2025年率先将AI基础设施建设延伸至机器人数据平台、商业航空、低空经济和电力电网能源等新兴领域；未来公司将持续加大在前沿领域的研发投入，以尖端场景锤炼技术能力，为未来发展开辟高增长、高价值的新赛道。

四是稳步开拓海外业务，构建全球化布局雏形。凭借与中国境内客户深入的业务合作关系，公司预期将进一步赋能其在海外业务的发展，且目前正在寻求有关海外业务机会时密不可分的合作伙伴。迅策科技规划2026年海外收入占比提升到10%—15%，2027—2028年将持续提升全球化战略，为长期增长开辟新的空间。

五是构建战略合作生态，与算力及算法上下游深度绑定。作为AI数据基础设施的核心提供者，迅策科技正积极与国内外领先的算力厂商及算法公司建立深度战略合作关系，为客户提供从底层算力到上层应用到数据治理一站式解决方案，携手为客户创造更大的价值。

总的来说，迅策科技要做的事情其实很清楚：一边把现有客户做深，一边把能力复制到更多高壁垒行业，再借助前沿场景、海外布局和产业链合作，把这套“让Token价值最大化”的体系做得更厚、更广、更难替代。

在推理时代，谁能把Token从“燃料”变成“资产”，谁就更接近下一阶段AI商业化的核心红利。

而作为“词元第一股”，迅策科技就站在这一环节的正中央。（CIS）

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