迅策科技：“Token第一股”的财富神话与隐忧
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来源：腾讯财经
文|顾翎羽
编辑|刘鹏
2025年末，迅策科技（03317.HK）在上市前的暗盘交易中遭遇重挫，股价一度下挫35%，成为同期新股表现最差的。次日正式上市交易，股价最低跌至38.02港元，一度跌破发行价。
然而，仅仅一百多天后，这场不被看好的IPO却迎来了戏剧性的转折。
2026年4月13日，迅策科技股价飙升至382.8港元，创下历史新高，市值一度突破1150亿港元。截至2026年5月6日，虽然股价有所回落至247港元附近，但相较于发行价，涨幅已超过五倍，总市值仍高达约800亿港元。
这一股价的飞跃也为公司的掌舵者刘志坚带来了巨额的财富增长。迅策科技的董事会主席兼CEO刘志坚，并未直接持有公司股份。他通过其父刘呈喜作为最大股东集团的实际控制人，间接掌握着公司的控制权。刘呈喜长期隐身幕后，在公司上市后持有26.84%的股份。随着股价在短短百日内暴涨逾六倍，这部分股权的账面价值最高时曾接近250亿港元。
推动此次资本市场狂热追捧的，是迅策科技在2026年3月公布的一项战略转型：全面拥抱Token消耗付费与分成的新商业模式，并因此被市场誉为“Token第一股”。
这一商业模式的转变，恰好契合了当前人工智能资本市场的热门叙事。随着大模型技术从训练阶段迈向推理应用，Token已不再仅仅是技术领域内的计量单位，而是演变为企业衡量AI使用成本、分配价值的新语言。迅策科技致力于将金融、电信、能源等行业的私有数据进行梳理和优化，转化为可供AI调用并计价的“场景Token”。同时，公司将收入模式从传统的项目制、订阅制，升级为基于Token消耗的付费与分成机制。
这反映了行业发展的一个重要趋势。根据国家数据局的统计，2025年中国Token调用总量达到了惊人的24,619.3万亿次，预计2026年将激增至111,799.5万亿次。在Token调用量两年内呈现千倍增长的迅猛势头下，整个资本市场正以前所未有的热情为Token经济赋予价值。
一位曾投资迅策科技的机构人士向腾讯新闻《潜望》透露，他当初投资迅策时，是逆势而为的“反共识”操作。如今，迅策已成为他最为成功的投资案例之一。他认为，市场泡沫的形成是多种情绪共振的结果，判断其是否为泡沫，需要同时考量价格和价值。而价值的体现，在于是否能真正解决实际问题并形成有效支撑。
当Token从一个纯粹的技术计量单位，发展成为人工智能经济中普遍接受的计价标准，甚至成为衡量一个经济体AI化程度的关键指标时，谁能掌握Token的定价权，谁就能在新兴的价值分配体系中占据核心地位。迅策科技之所以能获得如此惊人的市值，正是建立在这一宏大的产业逻辑基础之上。
5月6日，港股和A股的算力产业链板块再次迎来强劲上涨。截至收盘，A股市场中，科创50指数上涨5.47%，创业板指上扬2.75%，深证成指和上证指数分别上涨2.33%和1.17%。在港股市场，恒生指数与国企指数也分别上涨1.17%和0.78%，延续了节后的良好势头。
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资管科技领域掘金
刘志坚拥有金融行业背景，这不仅为迅策科技带来了首批重要的行业客户，也为其构建了一套能够吸引资本市场的宏大叙事。
刘志坚于2004年毕业于清华大学电子科学与技术专业，随后在香港科技大学完成了电机及电子工程硕士学位。毕业后，他曾在苏格兰皇家银行任职，并于2012年9月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出资在深圳南山创立了迅策科技。刘呈喜作为公司最大股东，持股26.84%，但在公司内部从未担任任何职务。
随后，刘志坚加入公司并担任董事会主席兼CEO。为了弥补技术方面的不足，他邀请了清华校友耿大为加入，担任公司总经理。
在创业初期，刘志坚选择从自己熟悉的资产管理领域入手。2017年，迅策科技推出了首款产品XOne，提供订单执行和投资组合监控服务。此后，公司陆续推出了实时数据基础设施解决方案。
这是一项技术门槛极高的业务。金融机构对数据的准确性、实时性及安全性有着极为严苛的要求，并且存在大量的定制化需求。迅策科技采取了“先投入，后回报”的策略，进入一个新行业后，从投入到盈利的周期通常为3到5年，前期需要投入3亿至5亿元来积累行业知识和经验。
截至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占据领先地位，市场份额达到11.6%。从2017年的A轮融资到2023年的交叉轮融资，公司共完成了7轮融资，总金额达21亿元，投资方包括腾讯、云峰基金、KKR、高盛等知名机构。
正是基于“从最复杂的领域入手，再向整个行业复制”的策略，迅策科技成功地在资本市场描绘了一个“中国版Palantir”的宏伟蓝图，并最终获得了在港交所上市的机会。
02
高昂的入场费
如果仅仅局限于资产管理科技领域，迅策科技的发展潜力将受到限制。从2024年开始，刘志坚开始推动公司向电信、能源、制造等多个行业拓展。
2026年，随着OpenClaw等AI智能体应用的兴起，人工智能的重点从模型训练转移到推理落地，商业价值的衡量标准也从“算力消耗”转向了“Token消耗”。3月末，迅策科技正式宣布了其商业模式的重大升级，从传统的订阅制和项目制，转变为基于Token消耗的付费与分成新模式。
在传统的订阅制模式下，服务提供商的收入与客户的产品使用强度和业务价值创造效果脱钩。即使客户通过服务商的产品实现了业务的爆发式增长，服务商也难以从中获得相应的价值增量，只能通过次年续约时的价格上调来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。在此模型下，客户的AI业务应用越深入、产生的商业价值越大，公司的收入规模也随之越高。这种将传统的买卖关系提升为价值共生伙伴关系的叙事，理论上打破了线性增长的瓶颈，为实现指数级增长打开了空间。
资本市场对这一新的叙事给予了极高的估值。在“Token第一股”的光环下，迅策科技的市值突破了千亿港元。
Token经济学正在重塑整个AI产业链的价值分配格局。当前Token产业链结构分为三个层级：最底层是运行AI模型所需的GPU算力单位（算力Token），这一层高度标准化、同质化，正逐渐走向“水电煤”式的低利润模式；中间层是调用大模型的计价单位（模型Token），随着模型能力的开源化和同质化，价格也在不断下降；最顶层则是将底层算力和模型调用转化为可量化经营成果的价值单元（场景Token）。
部分企业的实践表明，场景Token已成为将成本转化为“生蛋母鸡”的关键，即企业为“被AI回答引用、被客户找到”等实际业务成果付费。
在这个产业链中，迅策科技的角色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、非标准化的私有数据进行梳理，转化为AI可调用、高质量的场景Token。在算力Token和模型Token利润空间受挤压的背景下，最贴近业务结果的场景Token成为了真正的利润增长点。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定价权的核心企业。
然而，迅策科技当前的财务数据尚不足以提供强有力的说服力。
根据财报显示，2025年，迅策科技营收达到12.85亿元，同比增长103.3%。但公司整体归属于母公司股东的净利润为亏损9406.1万元，综合毛利率也从2024年的76.68%大幅下滑至2025年的61.66%。销售成本同比大幅增长234.29%，其增速远超营收增速。
最大的隐忧在于客户的忠诚度。招股书和年报数据显示，迅策科技的净收入留存率从2023年的98%骤降至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关键指标，它反映了在不考虑新增客户的情况下，来自现有客户的收入变化情况。98%的留存率意味着现有客户几乎没有流失，并且还有小幅度的增购；而36%则表明现有客户的收入贡献大幅缩水——换言之，每100元来自老客户的收入，在一年后仅剩下36元。这与迅策科技官方宣称的“一旦接入数据中枢角色，替换成本高昂，客户留存率可维持在90%以上”的说法存在矛盾。
这一大幅下滑可能存在两种解释：第一，在IT预算收紧的背景下，传统资管客户的流失或业务缩减。值得注意的是，资管行业在迅策科技总营收中的占比已从2024年的38.68%下降至2025年的20.37%。第二，公司在向多元化行业扩张的过程中，新客户的平均合同价值与老客户存在结构性差异，导致留存率数据在一定时期内出现失真。
03
时代浪潮中的情绪
在Token消耗量呈指数级增长的行业背景下，迅策科技的“Token付费”模式似乎抓住了时代的情绪。
一位长期关注人工智能领域的投资人向腾讯新闻《潜望》解释了Token经济的产业逻辑：Token概念在二级市场的火爆，根本原因在于它将AI产业链上原本分散的各个环节——包括芯片、算力、大模型、应用软件——通过一种统一的计价方式连接起来，使得链条上的每个参与者都能清晰地看到自己的收入来源。更重要的是，Token市场并非中国独有，而是全球通用的，这为中国在人工智能乃至机器人领域的竞争增添了优势。随着使用AI的成本不断降低，越来越多的企业和个人将能够负担得起AI服务，从而推动整个行业实现真正的规模化发展。
根据国家数据局的数据，截至2026年3月，中国日均Token调用量已突破140万亿，较2024年初的1000亿增长了千倍以上。摩根大通预测，中国AI推理Token消耗量将从2025年的约10千万亿增长至2030年的3900千万亿，五年内将再增长389倍。
然而，Token消耗量的增长并不直接等同于真实的商业需求。Token的成本也在迅速下降。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仅需0.06美元，降幅高达99.9%。Token价格越低，迅策科技的单位收入也将相应减少。
与此同时，算力端的成本却呈现上涨趋势。自2026年3月以来，阿里云的AI算力价格上涨了5%至34%，腾讯云部分模型的输入价格涨幅甚至高达463%。算力成本的上升与Token价格的下降，进一步压缩了中间层的利润空间。
此外，迅策科技还面临来自同行业AI数据服务商和智能体平台的竞争。在AI应用层面，迈富时等公司也主打“场景Token”的概念，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成果。
目前，迅策科技的Token付费收入占总营收的比例约为5%。公司预计到2026年底，这一比例将提升至25%至35%。这意味着，当前支撑其千亿市值的，主要是对未来发展的预期，而非已实现的Token付费收入。对迅策科技而言，真正的挑战不在于能否消耗更多的Token，而在于能否将Token消耗有效地转化为客户可验证的、正向循环的投资回报率。
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责任编辑：杨红卜
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