在AI技术从模型竞赛迈向产业落地的关键节点，5月25日，迅策(3317.HK)正式发布了全球首款TokenOS操作系统——TokenONE。
TokenONE以Token为核心资产单元，构建了一套从原始数据到高能场景Token的工业化生产体系，直击当前企业级场景数据稀缺这一制约AI落地的瓶颈，并为AI大规模产业落地中最棘手的“最后一公里”难题提供了解决方案，开启一场“Token工厂”式的工业化革命……
AI时代的全新操作系统，十大产品亮点筑牢护城河
作为继PC时代Windows、移动互联网时代iOS/Android 之后，面向AI原生时代的新一代操作系统，TokenOS操作系统——TokenONE让企业数据成为可以直接被模型所调用的数据Token，让每一次模型调用都产生可量化与追溯的业务价值与决策，推动各行业Token工厂大规模商业化落地。
在数据精炼、输送、决策以及计量全链条中，TokenONE让每一次模型调用与应用不再只是算力消耗，而是可量化、可追溯、可优化的业务价值产出，让每个单位Token直接驱动业务决策，让大模型产出可计量。
TokenONE以十大差异化技术与产品优势，构建了从数据到价值闭环的Token工厂核心能力。
“沉睡数据”变“高能AI燃料”，引爆“Token工厂”工业化革命
当前AI产业大模型虽然参数量庞大，但极度缺乏企业级场景数据。例如，金融行业的风控逻辑藏在交易记录和风控报告里，制造业的工艺Know-how沉淀在设备日志和质检单据中，医疗领域的诊断经验分散在影像档案和病历系统内。这些企业积累的大量高质量数据、行业知识与场景经验处于“沉睡”状态，无法被AI精准调用。
TokenONE的出现，精准命中了这一痛点。它将原本非标、不可用的场景知识，转化为标准化、可流通、可审计的场景Token，实现数据Token化，从而让沉睡的数据变成高能AI生产资料，让场景Token大规模工业化落地成为可能。
在Token工厂的“工业化”产出层面，TokenONE通过九大标准化环节、五大核心流程，将原始数据从“原料入口”到“价值兑现”完成全链路的工业化生产，让数据加工从“手工小作坊式”操作，升级为可复制、可扩展、可审计的大规模产出体系。
基础层——原料入口标准化。 TokenONE打通企业内外部多源异构数据，通过智能清洗与标准化引擎，将"脏乱差"的原始数据转化为规格统一的"工业原料"。
中间层——核心炼油厂。 经过标准化的数据进入Token工厂的核心产线，实时计算引擎以毫秒级响应速度完成深度加工，结合垂直场景标签进行精准映射，最终封装为可计量、可定价、可交换的场景Token。
应用层+前沿层——价值兑现。 封装后的场景Token被精准注入各类AI Agent，通过模型调优模块赋能大模型与智能硬件，直接驱动业务决策。下游每一次调用，都是一次价值兑现。
计量层——全球首款按调用计费的操作系统。从硬件隔离到系统存证，确保账单不可篡改、双向透明，实现安全合规与治理审计，打碎行业计费“黑盒”，帮助企业识别无效与低效消耗，将AI投入从“被动消耗”转为“主动管理”的可控资产。
AI大规模落地的工业化推进器，打造千行百业的场景Token工厂
当前AI产业正处于聚焦模型参数竞赛的上半场，转向真实价值兑现下半场的关键转折点，桥梁正是场景数据的Token化与工业化供给。TokenONE作为产业级桥梁出现，为行业客户提供开箱即用的标准化场景Token，降低AI落地门槛;也为大模型厂商提供规模化垂类数据供给，系统解决缺乏场景数据的痛点;更为整个AI行业树立了“Token 生产”的基准，加速AI从实验室走向各行各业，保障AI能够交付真实价值。
未来，迅策将以TokenONE为底层架构持续延伸，联合行业龙头共建垂直场景 Token工厂，覆盖医疗健康、高端制造、金融、能源电力等高价值领域，让数据 Token化的工业化能力渗透到每一个关键产业，形成AI与实体经济深度融合的新型基础设施网络。
商业模式：从数据治理到Token经济的闭环
如果把TokenONE的商业本质说得更直白一点——它相当于Palantir Ontology的“Token化升级版”，即Ontology 2.0。Palantir用本体论打通了政企数据孤岛，实现了数据驱动的决策智能，但数据本身仍然是"静态资产"。
TokenONE在此基础上更进一步，通过Token化封装赋予数据可计量、可定价、可流通的经济属性，让数据从"静止"升级为"流通"，从"静态资产"进化为"动态生产资料"。Ontology 1.0解决了"数据如何被理解"，TokenONE则突破了数据如何被工业化生产并实现价值变现。
这一商业内核，外化为两条与客户成长节奏同频的收费路径：
Token按量计费——降低企业AI化的决策门槛。按实际Token消耗逐月或逐季结算，用多少、付多少。这种"先验证、后投入"的设计，让AI系统的价值与企业的实际使用深度同步生长。
全量买断——当企业充分验证了AI系统的业务价值、对长期使用有明确预期后，可平滑升级至买断模式，一次性获取系统完整所有权与绝对数据主权。历史按量付费记录可按比例抵扣买断总价，充分保护客户的前期投入。
定价逻辑同样跳出了"算力叠加"的旧框架，而是围绕Token的业务价值构建：单次调用价格取决于数据稀缺性、实时性要求与行业复杂度;调用次数反映客户在真实业务中的实际使用深度;模块深度则衡量系统嵌入客户流程的渗透度——接入越多、嵌入越深，整体价值越高。
市场数据正在验证这套模式的爆发力。2026年4月，迅策Token调用ARR季度环比增长300%，Token付费模式收入占比约5%，目标在2026年底提升至20%—30%。更值得关注的是定价空间——迅策垂类Token调用价格已达10—100美元/百万Token，是通用大模型价格的十倍以上，且随场景专业深度持续提升。这意味着，迅策正在完成从传统订阅制向Token付费与价值分成模式的系统性跃迁，Token商业模式正成为公司全新的增长引擎。
结尾
当前AI产业正处在从“实验室发明”到“真实商业变现”的转折期。大模型厂商狂卷参数，但越来越多人意识到：缺少场景数据的模型，如同没有燃料的引擎。
正如iOS/Android统一了移动互联网的底层逻辑，迅策的TokenONE正在定义AI时代的底层规则——从行业真实场景出发，用数据连接技术资源，让场景Token工厂大规模落地成为可能。随着更多垂直行业Token工厂的落地，迅策有望成长为AI时代现象级影响力的核心平台与驱动AI落地的核心龙头。