在人工智能产业发展的关键阶段，行业正经历从“技术验证”到“商业落地”的深刻转型。过去两年，百模大战的浪潮席卷市场，企业纷纷投入资源验证AI技术的可行性；如今，随着市场环境变化，如何将AI技术转化为实际业务价值、实现商业化回本，已成为企业关注的焦点。与此同时，算力供需矛盾日益突出，成为制约行业发展的核心瓶颈。数据显示，国内大模型日均Token调用量在两年内从1000亿次激增至140万亿次，增长超千倍；而高端智算芯片如H100的交付周期延长、租赁价格一年内上涨超35%，进一步加剧了企业的算力焦虑。
面对“算力紧缺、成本高企、落地困难”的产业挑战，传统“卖铲子”或“卖云服务”的模式已难以满足企业需求。在此背景下，迅策科技（3317.HK）推出了一站式AI模型训推算力平台——TokenCloud，旨在通过软硬件协同解决企业系统性痛点。该平台不仅标志着迅策从“数据底座”向“AI生产力平台”的战略升级，更在Token经济时代抢占核心定价权，为行业提供了新的解题思路。
TokenCloud的核心定位是构建“数据资源向Token转化的硬件基础设施”。与传统数据中心仅提供GPU算力不同，TokenCloud通过“智能枢纽”角色，向上对接大语言模型、视觉模型等算法，向下整合异构算力设备，并汇聚企业内外部多源数据，形成从资源汇聚到价值输出的完整生态。例如，在金融领域，平台可实时处理交易数据并生成场景化Token，支撑高频交易决策；在制造行业，则能通过工业数据训练轻量化模型，优化良品率控制。这种“数据+模型”的融合能力，使TokenCloud成为企业AI落地的关键支撑。
在产品架构上，TokenCloud与迅策的TokenOS形成紧密协同。TokenOS专注于数据能力，将企业多源异构数据转化为标准化场景Token，解决数据治理与模型优化问题；而TokenCloud则深耕硬件层，整合算力调度、模型推理优化等功能，打通从数据接入到应用部署的全链路。例如，某银行客户通过TokenOS将客户行为数据转化为风险评估Token，再利用TokenCloud的异构算力池化技术，在国产GPU上完成模型训练，最终将推理延迟降低60%，成本减少40%。
TokenCloud的独特优势体现在对算力、模型与安全的深度重构。针对异构算力兼容性问题，平台构建了池化层，将GPU、NPU、CPU等资源抽象为统一单元，并支持沐曦、天数智芯等国产芯片的即插即用，为企业提供国产化替代方案。在模型优化方面，平台通过“以大训小”技术，将千亿参数大模型的核心能力浓缩至轻量化场景模型，在保持精度的同时，将推理显存占用降低80%。数据安全层面，TokenCloud采用“云边协同”架构，高敏感数据在本地预处理，高并发任务交由云端处理，确保金融、制造等严监管行业的数据“不出域”。
从客户价值看，TokenCloud通过工程化设计帮助企业算清“经济账”。平台内置六维动态评分引擎，围绕推理性能、成本经济性等指标，实时计算配置方案得分，使企业能直观对比不同模型精度与算力卡型的预算变化。例如，某制造企业通过平台调整模型参数后，在保持95%精度的情况下，将单次推理成本从0.5元降至0.15元。平台提供算力资源管控功能，可实时监测24小时利用率趋势与节点负载情况，帮助企业优化资源分配，避免粗放式硬件堆砌。
在商业化层面，TokenCloud的推出为迅策科技打开了新的增长空间。一方面，平台与TokenOS的协同，推动了高价值“场景Token”的生产与变现。在金融对冲交易、工业良品率控制等场景中，基于稀缺数据训练的专用Token定价可达通用Token的数十倍，成为迅策新的利润增长点。另一方面，迅策凭借FDE模式（全链路数据工程）在高壁垒行业建立客户信任，业务已拓展至金融、电信、电力等11个领域，2026年上半年营收同比增长389%。平台精准卡位算力租赁市场风口，顺应国家算力网建设与AI国产化战略，其生态枢纽价值有望进一步释放。
在AI商业化竞争的下半场，算力与数据的整合能力将成为企业胜负的关键。迅策科技通过TokenCloud补齐了全链路闭环的最后一块拼图，以更低的工程成本、更安全的架构，将技术转化为产业升级的“数字燃料”。随着专业场景的持续落地与Token业务的爆发，迅策的长期投资价值正得到市场验证。
