迅策 (03317.HK) 2026智通财经夏季路演大会
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纪要
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会议摘要
企业凭借token化数据能力，实现高效、准确、可计量的模型调用，构建竞争优势。面对众多国内外供应商，仅少数能提供全链路服务，海外Partier为其主要竞争对手。转型至by token收费模式获客户高度认可，尤其在提升ROI或风险控制方面表现突出。公司对投资并购持开放态度，旨在拓展新行业与增强产业链。讯策科技作为AI实时数据基础设施及分析服务商，自2016年成立以来，从金融行业起家，现已覆盖电信、电力、高端制造等领域，2025年收入达12.8亿，预计2026年收入20至25亿，多元化行业收入占比超80%。公司采用交易项目制、订阅制和by token收费模式，致力于推动AI技术在企业场景的应用，未来将持续拓展新行业与全球化布局。
会议速览
讯策科技：AI实时数据服务的多元化行业拓展与价值介绍了讯策科技作为AI实时数据基础设施服务商的发展历程，从金融行业起家，逐步拓展至电信、电力、高端制造等多元化行业，通过提供毫秒级数据处理与分析服务，构建企业数据基座，输出场景SaaS及AI数字员工，实现跨行业复杂场景问题的解决，强调了客户留存度高及合作金额的增长趋势。
企业级数据治理与AI产业链融合的全面解析讨论了企业通过自然语言调用私域数据，结合本地规则与know how，实现决策数据呈现的能力。强调了跨行业数据治理的复用性，以及在AI产业链中作为数据处理与分析核心环节的地位，展现了从数据获取到模型调优的全链路服务，特别突出了对大客户一站式、安全、准确数据处理的重视。
智慧能源与垂类Token：重塑企业AI应用的新模式通过展示智慧能源管理和虚拟电厂案例，阐述了场景垂类Token在企业AI应用中的核心价值，即封装私有数据与本地规则，解决企业级数据处理难题，优化能源调配，预测电力价格走势，实现更高效、个性化的服务交付。
Token OS：推动企业数据标准化与工业级AI落地介绍了Token OS系统，该系统旨在实现企业数据的标准化与token化，覆盖数据处理的九大环节，通过智能体调用垂类token，连接多元算力与大模型，实现数据的可计量、可定价与合规审查，助力AI在企业场景中的大规模应用与价值挖掘。
公司财务增长与新行业拓展策略公司收入持续增长，预计26年达20-25亿。收入结构多元化，订阅与token收费占比提升。毛利率高，新行业拓展带来高回报。运营成本中研发为主，盈利潜力大，RP模式创新。
公司效率提升与财务健康状况分析公司通过自动化与AI技术提升效率，人员精简但产出高，负债低，现金流充足，应收账款管理优化，预计未来实现自我造血，展现稳健财务与市场拓展能力。
数据质量与AI模型：企业竞争新维度与全球化布局讨论了数据质量、治理和token化在企业竞争中的核心作用，以及AI模型在解决具体场景问题中的应用。提及金融行业高壁垒需求，AI时代对高质量数据的需求，及open cloud推动的token调用量增长。展望讯策未来发展，包括行业拓展、收费方式升级、产品技术能力提升、与头部厂商战略合作，以及合规前提下的全球化布局。强调数据资产token化，以提升数据使用自由度和价值。
通用与垂类Token价格走势分析：企业级场景需求推动价格上行讨论了通用Token与垂类场景Token的不同性质与价格趋势，指出通用Token价格下降，而垂类Token因企业级复杂场景需求增加而价格上涨，强调高质量数据处理与Token化的重要性。
竞争格局与行业拓展策略探讨：国内与海外竞争分析及投资并购考量讨论了国内外数据基础设施领域的竞争格局，指出海外部分供应商能提供全链路服务，但国内尚无直接竞争对手。提及公司通过by token收费模式实现模型调用计量与付费的独特优势。同时，表达了对投资并购开放但谨慎的态度，特别是在新行业拓展方面寻求产业链延伸机会。
公司转型至Token收费模式：客户接受度与业务增长的双重验证讨论了公司从订阅制或项目制转向Token收费模式的转型，强调了客户对按使用量付费模式的接受度，以及这种模式如何验证产品的价值和市场领先地位，同时提及了收入增长和客户信任度的提升。
要点回答
Q：讯策科技是做什么的，它的核心业务是什么？
A：讯策科技是中国领先的AI实时数据基础设施及分析服务商，以AI data agent为核心，专注于毫秒级别实时处理和分析的一站式产品服务。公司成立于2016年，最初在金融资管行业起步，主要服务于量化对冲等客户，在速度上实现了毫秒级别的处理，并在准确度上达到了百分之百精确，为客户提供决策支持。
Q：讯策科技经过十年发展，在业务领域和产品服务方面有哪些变化？
A：十年来，讯策科技已经从单一服务于金融行业扩展到多元化行业跨行业发展。到2025年底，金融收入占总收入比重降至20%，其余80%收入来自电信、电力、高端制造、城市运营以及新兴领域如聚生智能、低空经济、医药医疗健康等。同时，公司在各个行业场景内积累了超过300个解决复杂场景问题的模块，能够带来更高的复用性，并且与230多家企业建立了长期合作关系，客户留存度高。产品层上，讯策科技提供了深度部署在客户本地云或公有云的数据大管家服务，通过标准化、标签化处理底层各异的数据，构建企业自有数据基座，并根据业务场景需求输出SaaS解决方案或AI数字员工。
Q：讯策科技在产业链中的定位是怎样的？
A：讯策科技在AI产业链中与GPU厂商、模型厂商和云厂商不存在竞争关系，而是作为协同伙伴，高效发挥数据环节的核心作用。具体而言，讯策作为GPU算力下游，负责数据处理和分析；与模型厂商是下游关系，客户可自由选择使用经过清洗、标准化和能耗注入的数据或垂类token；与云端厂商保持合作关系，为客户在本地云原生环境搭建数据中台或数据驱动决策平台。
Q：在数据领域的实施、基础设施和分析中，训策是如何定位的？训策在AI生态中的战略定位是什么？
A：训策在数据领域已经覆盖了从数据获取、清洗标准化到调优连接大模型的全链路。我们在工具层具备足够快、足够准且深入了解行业的优势，每进入一个新行业会花费1到3年时间进行深度挖掘和与客户共创。此外，我们在数据治理能力方面提供一站式服务，尤其关注超大型客户对于绝对安全、准确以及一站式解决方案的需求。训策的战略定位是在AI生态中，针对数据分析环节，我们致力于为大客户提供一站式、高效、安全的数据处理解决方案，并联通大模型能力。
Q：训策在聚生智能行业交付产品中的表现如何？
A：在聚生智能的一个行业案例中，我们提供了一个实时监测和智能决策的机器人管控平台，能够管理园区内所有设备的运行、预警、巡检任务以及流程设计等，并根据企业需求进行集中管理和智能决策。
Q：训策在智慧能源领域有哪些创新解决方案？
A：在智慧能源领域，我们通过智能虚拟电厂实现了区域内电能的高效调配和预测电力价格走势，解决了城市储能设施的区域性高峰低峰痛点难点。
Q：训策的定价和销售模式经历了哪些变化？
A：在26年之前，主要以交易和订阅制项目为主。25年开始，订阅收费模式占10%，90%来源于交易项目制。而在26年，我们引入了by token交易模式，打破了单一的收入天花板，并根据行业垂类和具体场景的需求调整模块价格和token调用次数，实现了更精细的价格控制。
Q：训策如何解决企业私域数据与大模型之间的难题？
A：训策作为连接器，将企业的私域数据、本地规则和know how封装成场景垂类token，再输入给大模型，这样既保护了企业的隐私和合规性，又使得大模型能够针对特定场景提供解决方案。
Q：训策提出的token OS系统具有何种作用？
A：token OS是一个AI原生的企业级token操作系统，它涵盖了数据从九大环节到五大应用层的全过程。首先将数据标准化转变为数据token化，标准化不同企业的数据token化能力，并在中间层注入行业know how，进行数据建模和实时流计算等操作。
Q：你们的token OS系统具有哪些特点？
A：token OS系统能够灵活链接和调整各种算力资源，包括GPU、CPU等，并支持接入不同类型的高质量大模型。它提供了整体系统的界面，实时监控业务在哪个环节产生了多少token，并确保token的完全可计量、可追溯、可合规审查，形成了一套数据token化底座的核心能力。
Q：在企业数据token化方面，你们的核心目标是什么？
A：我们核心的目标是助力所有企业实现数据token化，解决企业数据的价值难以定价和确权的问题。通过将企业的私域数据进行token化、标准化，推动更广阔的数据窗口化能力，从而实现数据的可计量、可定价，为AI在企业具体场景中的工业化落地提供关键方式。
Q：公司的财务状况和收入结构如何？
A：公司财务持续快速增长，2025年收入达到12.8亿，预计2026年收入为20到25亿。收入结构上，多元化行业占比已高达80%，并且还在提升。从收入占比来看，订阅收入保持10%，交易项目制收入占比从去年的90%下降到预计今年的60%到70%，而by token收费收入占比从零增长到25年的0到今年的20%到30%。此外，公司正积极拓展新行业，尽管毛利率在进入新行业初期较高（40-50%），但随着部署期推进会逐渐收敛至稳定状态（70-80%左右）。目前整体毛利率稳定在60%左右，经调整净利润已实现盈亏平衡，预计今年能实现全年扭亏为盈。
Q：公司的研发驱动型特征及资本开支情况如何？
A：公司作为研发驱动型公司，研发投入持续增长，每年因进入新行业而产生的资本开支约为1到1.5亿。由于公司主要依靠高质量的数据或垂直token为客户创造价值，因此销售费用极低，基本无需做大规模市场推广。公司的RP已超越单纯的企业软件系统定价模式，与客户的合作金额随业务决策负责的高质量数据增值持续增长，这为公司提供了巨大的发展空间和弹性天花板。
Q：公司在人员配置和人效方面表现如何？
A：公司实现了收入翻倍增长的同时，人员数量有所减少。内部通过大量使用机器人和AI进行自动化处理，有效提升了工作效率和人均产出。
Q：公司当前在新行业拓展和人员配置上的情况如何？
A：随着产品模块的不断累加，新行业和新客户的横向拓展速度加快，人员配置趋于精简。尽管今年我们在进行新行业拓展，人员有所上升，但单人产出很高，无论对比传统SaaS公司还是模型公司。
Q：公司资产负债状况如何？
A：公司整体上没有游戏负债，保持低水平。经济数据方面，自2025年起现金流大幅缩窄，预计在2026或2027年进入自我造血生态。同时，公司目前在售现金充足，接近11亿人民币。
Q：公司的应收账款管理情况怎样？
A：在2022年至2024年间，由于疫情和企业运营状况影响，应收帐款有所增长。但从2024年开始，公司加强了优质客户的管理，建立了更强的账款预警和跟踪机制，持续提升账款管理能力。
Q：数据在未来AI时代的价值体现在哪些方面？
A：在AI时代，数据的价值量将无限增长，因为模型性能与数据质量的乘积将成为关键。模型性能中，数据的优质稀缺性、数据治理的质量以及能否被token化以辅助业务推理和分析是核心。
Q：市场需求变化对讯策的发展有何影响？
A：市场需求转变推动了讯策的发展，从最初专注金融行业切入，到AI时代对高质量、垂类化和本地规则的数据需求增加，这使得token调用量大幅增长，为企业提供了一种新的价值提升路径。
Q：对于未来的发展规划，讯策有哪些策略？
A：未来，讯策将通过扩大行业拓展空间、深化与企业的合作以及加强产品技术升级等方式，持续增长客户数量和深化合作程度。同时，积极参与全球化布局，尤其关注中国头部客户业务出海的需求，并致力于推动数据资产的脱口化和更广泛的使用。
Q：这轮DPC的token降价，对咱们的冲击具体是什么？
A：其实我前面一直有提到一个就是我们的token和token他是完全两个概念，甚至完全两个价格趋势。大家可以看到通用token未来一定是一个偏公用事业的事儿，其实是更多人能够更低门槛，更多企业可以更低低门槛的去使用大模型。
Q：在大模型的应用中，为什么通用token和垂类场景token的价格走势会反向？
A：这是因为通用token在大规模使用时，由于数据治理和预处理的需求，其价格可能会一路向下；而垂类场景token则因为能满足企业在特定场景下使用大模型的需求，随着更多复杂场景的应用，其价格会持续上涨。高质量的数据经过治理和预处理后转换为token化形式，成为大模型可以直接理解和调用的最小单元，因此拥有处理和提供这种数据能力的企业会受到市场的欢迎并愿意为此付费。
Q：在国内和国外，有哪些主要竞争友商？
A：在数据基础设施和治理分析领域，国内外供应商众多，但大部分都聚焦于某个环节或几个环节的产品提供。国内企业在应用层较多，而在数据治理标准化过程中的各个环节也有单独的供应商。海外有一些能够提供全链路服务的公司，但与我们相比，我们在by token收费模式、数据token化能力和对模型调用的快速、准确、直接性方面具有独特优势。
Q：公司是否考虑通过投资并购的方式实现行业复制和拓展？
A：公司对于投资并购持开放态度，并积极寻求产业链延伸和新行业拓展的机会。对于进入新行业，如果有优秀的团队，公司将愿意进行接洽。但在投资并购过程中，公司会保持谨慎态度，确保所有操作能够带来良好的产业链整合或新行业拓展效果。
Q：公司转型为token计费模式时，是否遇到客户阻力，以及如何帮助原有老客户转换为token付费方式？
A：公司转型为by token调用模式并未遇到显著阻力，反而有些客户主动提出采用这种模式。因为客户已经习惯直接使用模型，并理解token收费的概念。by token调用模式的优势在于多用多调、少用少调，让客户在不确定效果时能降低初期投入，并且公司对自身产品有信心，能够通过提供实时准确支持业务决策的高质量数据，帮助客户提高ROI并优化风险控制。从四月份的数据增长和今年预计by token收入占比翻倍来看，客户对于这一转型的接受度很高。
