當中國日均Token消耗突破140萬億，當OpenAI每分鐘處理150億Token，當中國兩年增長1400倍——Token，這個兩年前還陌生的技術術語，正在成為AI時代的"新千瓦時"。

深圳2026年4月13日 /美通社/ -- 4月12日，深圳迅策科技股份有限公司（3317.HK）與深圳數據交易所簽署戰略合作協議。在Token經濟從概念走向爆發的臨界點上，這份協議的落定，無疑釋放了一個清晰的信號：中國AI產業正在從"模型競賽"轉向"數據競賽"，從"通用Token"走向"垂類Token精煉"。

而迅策科技作為"Token第一股"，正在成為這一歷史進程中的核心"垂類Token工廠"。

Token經濟學：為什么Token是AI時代的"石油"？

要理解這次合作的意義，首先要理解Token是什么。

Token是AI處理和生成信息的基本單位。你向AI提一個問題，消耗一些Token；AI給你一個回答，生成一些Token。一個Token大約對應一到兩個漢字。但Token的意義遠超"計量單位"本身——它讓AI變成了一種可以定價、交易、期貨化的經濟資源，就像"千瓦時"讓電力有了價格，"桶"讓石油有了期貨市場。

英偉達CEO黃仁勛將AI產業拆解為"五層蛋糕"：能源、芯片、基礎設施、模型、應用。貫穿這五層的統一計量單位就是Token。黃仁勛的定義是：Token是現代AI的基本單位，也是AI的語言和貨幣。

Token正在經歷一場"價值分層"。同樣一個Token，用來閑聊，百萬個值0.01美元；用來寫代碼，值200美元；用來做法律文檔審閱，值1000美元——價值差了十萬倍。不到5%的Token消耗，創造了超過80%的可測量價值。Token的價值不取決于它的生產成本，而取決于它被用來做什么。這正是垂類Token的核心邏輯。

Token供需失衡：通用Token過剩，垂類Token稀缺

2026年3月，國家數據局局長劉烈宏正式為Token定名"詞元"，并披露了一組數據：中國日均詞元調用量已超過140萬億，相比2024年初的1000億增長了1000多倍。 全國已建成的高質量數據集超過10萬個，總體量超過890PB——相當于中國國家圖書館數字資源總量的310倍。

與此同時，全球Token需求正在經歷一次結構性拐點：從"人用AI"轉向"AI自己用AI"。智能體（Agent）的出現徹底改變了游戲規則——它不是聊天機器人，而是能自主執行任務的AI程序。

一個企業部署1000個智能體，每個每天消耗100萬Token，一年就是3650億Token，相當于一個中等國家所有人類用戶的總消耗量。智能體不只消耗Token，已經有實驗項目讓智能體擁有自己的賬戶，自主接任務、賺收入、再用收入購買更多Token。

Token需求的下一波暴漲，不再來自人類用得更多，而來自機器自己開始消費。

但一個深層矛盾正在浮現：通用Token正在"通脹"，而垂類Token嚴重"稀缺"。 大模型可以流暢對話，但一旦進入金融風控、醫療診斷、電力調度、機器人控制等垂直場景，通用Token就力不從心了。

企業真正需要的，是經過行業知識"精煉"的垂類Token。高質量垂類數據的供給不足，已成為制約垂類大模型落地的核心瓶頸。

垂類Token工廠：迅策科技的核心定位

正是在這一背景下，迅策科技的"垂類Token工廠"定位浮出水面。

如果把通用大模型比作"發電廠"，那迅策科技就是"精煉廠"——不生產基礎Token，而是把金融、電信、電力、機器人、大健康、商業航天等垂直行業的原始數據，"精煉"成大模型可以直接高效使用的垂類Token。

迅策科技以AI Data Agent為核心，構建了從數據獲取、清洗、標準化、實時計算到模型調優的全鏈路技術體系，能夠在毫秒級內將企業內部紛繁復雜的私有數據，轉化為大模型可理解、可調用、可計量的標準化垂類Token。2025年，公司營收同比增長103%至12.83億元，非資管業務收入占比提升至80%，人均創收達290萬元，ARPU從272萬元躍升至559萬元——這些數據背后，是企業對"垂類Token"的真實付費意愿。

通用Token是"原油"，垂類Token是"精煉油"。迅策科技，就是那座精煉廠。

與深數所戰略合作：共建垂類Token的"煉油標準"

根據公告顯示，本次戰略合作，迅策科技與深數所將圍繞三大方向展開，本質上是在共建垂類Token的"生產標準"：

第一，聯合拓寬數據要素和人工智能創新業務，推動企業數智化轉型。 深數所作為國家級數據交易平臺，在數據合規流通、資產化運營方面具有領先的專業能力。雙方合作將為企業加速推動從數據治理到人工智能應用。

第二，共建數據資產化與數據資產入表服務體系。 隨著數據資產入表政策深入實施，企業數據正在從"成本"變為"資產"。迅策科技的垂類Token精煉能力，與深數所的合規能力結合，將為企業提供"數據變資產"的標準化路徑。

第三，打造具身智能數據規范體系。 這是最具前瞻性的一環。具身智能（物理AI）對垂類Token的需求遠超大語言模型——機器人訓練需要真實物理交互數據，自動駕駛需要海量路測數據。雙方將共同研制面向智能機器人、自動駕駛、智能終端等場景的垂類Token規范體系，解決當前物理AI訓練中"高質量垂類Token供給不足"的行業瓶頸。

垂類Token工廠，正站在下一個巨大風口的中心

Token經濟中已經出現了三種截然不同的商業模式：按量計費（用多少Token收多少錢）、包月訂閱（不按Token計數）、按價值收費（按創造的價值收費）。

迅策科技正在推進的Token付費模式，正是這一邏輯的商業化落地。客單價 = 單次調用價格 × Token調用次數 × 模塊應用數——垂類Token的單次調用價格，遠高于通用Token，因為它的"業務含金量"更高。2025年，公司Token付費收入已占5%，2026年目標提升至20%-30%。

結語：迅策科技與深數所的戰略合作，正是這一宏觀敘事在微觀層面的具體投射。當政策紅利、產業需求、技術能力三者交匯，垂類Token工廠不再是"成本中心"，而是"價值引擎"。

作為"Token第一股"和"垂類Token工廠"，迅策科技的長期價值，或許剛剛兌現。

因為，真正稀缺的不是Token本身，而是讓每一枚Token都成為"垂類精煉油"的能力。

企業級別的垂類Token工廠與垂類模型，正站在下一個巨大風口的中心。