智通财经APP获悉，4月28日 ，工信部与国家数据局联合发布《关于联合实施2026年“模数共振”行动的通知》
，以钢铁 、石化化工
、有色金属、电力装备 、信息通信
、网络安全等二十余个行业为重点，系统性推动“数据—模型—场景应用 ”良性互促循环。

通知要求 ，每行业梳理不少于5个高质量通识数据集
，每场景构建不少于1个专识数据集，每场景打造不少于1个专用模型或特色智能体 。

这意味着 ，中国二十余个关键行业将在政策牵引下
，集中完成一轮行业垂类数据资产的结构性构建
。数以千计的专识数据集与特色智能体，预计在未来一年内批量上线——而它们每天消耗的Token ，最终转化为多少真实的业务决策价值，将直接决定这一轮AI工业化落地的ROI成败。

政策所指
，正是“Token转化效率 ”这一核心命题 。迅策科技(03317)十余年深耕高壁垒行业所形成的专识数据壁垒，正在成为大模型工业化落地ROI的关键变量
。

一、AI普惠之后 ，企业真正在竞争什么?

一个关于大模型落地收益的悖论正在形成：通用大模型调用成本趋近于零
，几乎所有企业都能平等调用AI，但越来越多企业发现——花了钱 ，买了Token
，AI却没有带来预期回报。

原因很简单 。通用大模型依赖的是公开数据，而当AI进入医疗 、制造
、能源等核心业务场景时 ，通用数据的“噪声比”急剧上升
。企业用通用模型处理数据
，准确性远不如用十年数据训练的垂类模型。例如，制造企业用通用模型分析设备故障 ，判断质量远低于融合真实工控日志的专识系统 。

华泰证券指出
，AI定价权正从算力层向场景层迁移，高价值垂类Token溢价能力持续强化。腾讯研究院数据显示：日常闲聊Token每百万次仅0.01美元 ，法律文档审核高达1000美元——价值差距十万倍
。

这意味着，“Token转化效率
”正在成为企业AI落地ROI的核心变量。那些无法建立高质量垂类数据资产的企业
，其AI投入将沦为一场低效的Token消耗战 。

二、迅策的护城河：不是更快，而是“转化”更精准

在“Token转化效率 ”这条赛道上 ，迅策的壁垒不是算法上的微秒差距
，而是十余年深耕形成的行业垂类数据资产——大模型进入真实业务场景时无法绕开的核心基础设施
。其优势体现在三个维度：

第一，数据稀缺性壁垒。迅策垂类Token定价10-100美元/百万Token ，是Anthropic的十倍以上 。深度嵌入客户业务流程
，护城河极深
。

第二，转化路径最短。一个通用Token可能需要调100次才出对的结果 ，迅策的垂类Token调1次就命中 。客户算的是总账——贵十倍
，但省了99次无效调用，综合成本反而下降
。

第三 ，规模效应持续强化。中国日均Token调用量已突破140万亿次
，两年增长超千倍；摩根大通预测2030年AI推理Token消耗将增长370倍；IDC预计全球AIAgent五年增长139% 。每一次智能体运行，都在扩大垂类Token应用规模
。

三 、“炼油厂
”逻辑：Token贵十倍 ，反而帮客户省了99%次调用

企业用AI，最大的痛点从来不是买不到API
，而是自己的数据太脏、太散
、太乱。核心经营数据分散在十几个系统里打不通，垂直行业的知识沉淀在文档和流程里 ，大模型根本“吃”不了 。这就像你有一堆原油
，但没有炼油厂，再好的发动机也跑不起来。

迅策干的就是“炼油 ”
。它把金融、电信 、制造
、机器人、商业航天等行业杂乱无章的原始数据 ，通过“实时数据基建+RAG+行业知识图谱+Agent编排
”这套组合拳
，“炼”成大模型可以直接用的高质量垂类Token。

一个通用Token可能需要调100次才出对的结果，而迅策的垂类Token调1次就命中 。客户算的是总账 ，不是单价
。你说贵十倍?不好意思
，省了99%无效调用，综合成本反而是下降的。

这就是迅策定价权的底层逻辑——它不是“卖得更贵 ” ，而是“让每一块钱花得更值
” 。

四 、重新定价：从“成本中心”到“ROI引擎 ”

因此
，迅策是AI转化效率的提供者
。

在AI落地链条中，通用大模型负责"生产Token" ，迅策负责"提纯Token"——将通用Token经过专识数据的蒸馏与增强，转化为企业可以直接用于决策的高价值Token。这一环节的效率
，直接决定了企业整体AI投入的ROI 。

公司年内股价涨幅已高达658%，市值突破千亿港元 ，但与其在AI工业化落地生态中的战略性卡位相比
，目前的估值水平，或仍仅是长周期重估的起点
。

一个尚未被定价的数据点是：目前在OpenRouter平台上 ，前十模型总Token消耗中
，中国模型占比已高达61%。随着全球AIAgent数量的爆发式增长(IDC预测2030年将达22.16亿个)，全球企业对中国垂类数据Token的需求 ，将随之急剧扩大 。

结语：Token消耗战的终局
，是转化效率的决战

在Token消耗战中，真正的赢家不是把单价压得最低的那个 ，而是让每一个Token燃烧出最高业务价值的那个
。

当“模数共振
”政策强制开启二十余个行业的数据精炼周期
，当数以千计的专识数据集与智能体批量上线，决定这场AI工业化落地成败的关键变量 ，已经不是“谁有算力”“谁有模型 ”，而是“谁的Token转化效率最高”。

迅策ARR季度环比暴涨300%
，已是最清晰的信号：效率时代的稀缺资产，正在被重新定价 。

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