深圳2026年5月25日 /美通社/ -- 在AI技術從模型競賽邁向產業落地的關鍵節點，5月25日，迅策（3317.HK）正式發布了全球首款TokenOS操作系統——TokenONE。
TokenONE以Token為核心資產單元，構建了一套從原始數據到高能場景Token的工業化生產體系，直擊當前企業級場景數據稀缺這一制約AI落地的瓶頸，并為AI大規模產業落地中最棘手的"最后一公里"難題提供了解決方案，開啟一場"Token工廠"式的工業化革命……
AI時代的全新操作系統，十大產品亮點筑牢護城河
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，TokenOS操作系統——TokenONE讓企業數據成為可以直接被模型所調用的數據Token，讓每一次模型調用都產生可量化與追溯的業務價值與決策，推動各行業Token工廠大規模商業化落地。
在數據精煉、輸送、決策以及計量全鏈條中，TokenONE讓每一次模型調用與應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。
TokenONE以十大差異化技術與產品優勢，構建了從數據到價值閉環的Token工廠核心能力。
"沉睡數據"變"高能AI燃料"，引爆"Token工廠"工業化革命
當前AI產業大模型雖然參數量龐大，但極度缺乏企業級場景數據。例如，金融行業的風控邏輯藏在交易記錄和風控報告里，制造業的工藝Know-how沉淀在設備日志和質檢單據中，醫療領域的診斷經驗分散在影像檔案和病歷系統內。這些企業積累的大量高質量數據、行業知識與場景經驗處于"沉睡"狀態，無法被AI精準調用。
TokenONE的出現，精準命中了這一痛點。它將原本非標、不可用的場景知識，轉化為標準化、可流通、可審計的場景Token，實現數據Token化，從而讓沉睡的數據變成高能AI生產資料，讓場景Token大規模工業化落地成為可能。
在Token工廠的"工業化"產出層面，TokenONE通過九大標準化環節、五大核心流程，將原始數據從"原料入口"到"價值兌現"完成全鏈路的工業化生產，讓數據加工從"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。
基礎層——原料入口標準化。 TokenONE打通企業內外部多源異構數據，通過智能清洗與標準化引擎，將"臟亂差"的原始數據轉化為規格統一的"工業原料"。
中間層——核心煉油廠。 經過標準化的數據進入Token工廠的核心產線，實時計算引擎以毫秒級響應速度完成深度加工，結合垂直場景標簽進行精準映射，最終封裝為可計量、可定價、可交換的場景Token。
應用層+前沿層——價值兌現。 封裝后的場景Token被精準注入各類AI Agent，通過模型調優模塊賦能大模型與智能硬件，直接驅動業務決策。下游每一次調用，都是一次價值兌現。
計量層——全球首款按調用計費的操作系統。從硬件隔離到系統存證，確保賬單不可篡改、雙向透明，實現安全合規與治理審計，打碎行業計費"黑盒"，幫助企業識別無效與低效消耗，將AI投入從"被動消耗"轉為"主動管理"的可控資產。
AI大規模落地的工業化推進器，打造千行百業的場景Token工廠
當前AI產業正處于聚焦模型參數競賽的上半場，轉向真實價值兌現下半場的關鍵轉折點，橋梁正是場景數據的Token化與工業化供給。TokenONE作為產業級橋梁出現，為行業客戶提供開箱即用的標準化場景Token，降低AI落地門檻；也為大模型廠商提供規?；诡悢祿┙o，系統解決缺乏場景數據的痛點；更為整個AI行業樹立了"Token 生產"的基準，加速AI從實驗室走向各行各業，保障AI能夠交付真實價值。
未來，迅策將以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，形成AI與實體經濟深度融合的新型基礎設施網絡。
商業模式：從數據治理到Token經濟的閉環
如果把TokenONE的商業本質說得更直白一點——它相當于Palantir Ontology的"Token化升級版"，即Ontology 2.0。Palantir用本體論打通了政企數據孤島，實現了數據驅動的決策智能，但數據本身仍然是"靜態資產"。
TokenONE在此基礎上更進一步，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"靜止"升級為"流通"，從"靜態資產"進化為"動態生產資料"。Ontology 1.0解決了"數據如何被理解"，TokenONE則突破了數據如何被工業化生產并實現價值變現。
這一商業內核，外化為兩條與客戶成長節奏同頻的收費路徑：
Token按量計費——降低企業AI化的決策門檻。按實際Token消耗逐月或逐季結算，用多少、付多少。這種"先驗證、后投入"的設計，讓AI系統的價值與企業的實際使用深度同步生長。
全量買斷——當企業充分驗證了AI系統的業務價值、對長期使用有明確預期后，可平滑升級至買斷模式，一次性獲取系統完整所有權與絕對數據主權。歷史按量付費記錄可按比例抵扣買斷總價，充分保護客戶的前期投入。
定價邏輯同樣跳出了"算力疊加"的舊框架，而是圍繞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%，Token付費模式收入占比約5%，目標在2026年底提升至20%—30%。更值得關注的是定價空間——迅策垂類Token調用價格已達10—100美元/百萬Token，是通用大模型價格的十倍以上，且隨場景專業深度持續提升。這意味著，迅策正在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的增長引擎。
結尾
當前AI產業正處在從"實驗室發明"到"真實商業變現"的轉折期。大模型廠商狂卷參數，但越來越多人意識到：缺少場景數據的模型，如同沒有燃料的引擎。
正如iOS/Android統一了移動互聯網的底層邏輯，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。隨著更多垂直行業Token工廠的落地，迅策有望成長為AI時代現象級影響力的核心平臺與驅動AI落地的核心龍頭。
