科技日报记者 罗云鹏
8月24日，迅策科技在深圳总部举办“2026年中报投资者调研与专家交流活动”。与会者认为，数据正成为AI时代最关键的生产要素，高质量、场景化的数据基础设施是企业释放AI价值、构建竞争壁垒的核心底座。
中国信息协会数据要素专委会副主任委员潘菲指出，自数据被列为第五大生产要素以来，国家与地方密集出台政策。但数据领域从基建、制度到落地应用的价值化闭环几乎每个环节都存在堵点，Token化服务模式的兴起让人们看到了破局曙光。
2026年是“十五五”规划开局之年，被定位为“数据要素价值释放年”。迅策紧抓机遇，加速落地Token业务模式，构建AI To B一体化平台服务。
成效很快反映在了账面上。迅策科技投资者关系总监张凯琳介绍，上半年公司实现营收9.67亿元，同比增长389%。围绕企业AI落地，迅策科技已形成从算力、数据、Token、模型到应用的全链路产品矩阵，并构建“数据治理—Token化跃迁—全球Token交换平台—企业小模型规模化部署”的四阶跃迁路径。
数据为何能成为AI时代的胜负手？国家自主智能无人系统重点实验室副主任、上海自主智能无人系统科学中心主任何斌表示，企业数智化的根本驱动力在于数据全链条的打通。随着大模型及智能体的兴起，企业对数据的渴求呈指数级攀升。
如今，这种渴求正从原始数据下沉到更底层的Token。何斌说，Token作为大模型训练和调用的最小单元，正成为智能时代的基本要素，Token经济学将在企业数智化进程中扮演关键角色。
事实上，Token恰恰补上了数据定价这块长期缺失的拼图。中央财经大学人工智能与数字财经研究中心主任陈波从价值释放视角指出，AI为过去难以定量评估的数字化建设提供了客观标尺。Token充当了关键的定价角色——应用场景与数据价值，都能直接反映在Token消耗上。
但价值能否兑现，终究要回到模型能力与业务需求的匹配上。迅策科技首席技术官杨阳表示，日常通用场景中，大模型能力已远远过剩；但在工业质检、专业决策等核心生产环节，单纯依靠大模型又远远不够。客户付费意愿更多针对具体业务价值和成果。
迅策科技首席科学家唐博则从底层逻辑出发，指出问题的核心不在模型本身，而在数据的组织方式。AI原生应用的正确路径是构建AI数据基础设施，将企业多维度数据积累在同一平台上，让数据可被重复调用和持续挖掘价值。
当数据被重新组织，其资产属性也随之浮现。北京中关村学院＆中关村人工智能研究院研究员林镇阳阐述了数据资产化的“双循环”理论：内循环是企业将自身数据经合规确权后进入资产负债表；外循环则强调数据资产进入市场流通交易。AI带来根本性变化——过去数据是给人看的，现在越来越多是给AI看的。
陈波补充，数据治理正从“公共治理”阶段迈入“价值治理”新阶段。治理即商业模式——AI时代，数据流通、定价、审计、应用构成闭环，Token消耗是计价手段，也是场景闭环能否跑通的检验标准。
治理理顺之后，焦点转向了行业落地的快与慢。围绕未来AI基础设施和智能化升级的重点行业，何斌说，当前信息密集型行业进展较快，能源、矿业、制造等传统行业由于数据基础薄弱仍相对滞后，但随着物理AI的发展，传统行业将迎头赶上。
视野再往前探，更前沿的方向也已浮现。林镇阳给出两个值得关注的方向：一是科学领域，AI正推动科研进入以数据为驱动的第四范式；二是泛健康领域，如情绪、心理、脑科学等。这些领域一旦突破，将伴随大规模产业化进程。
放眼中长期，一个更广阔的市场正在打开。与会者表示，智能汽车、低空经济、生物医疗、商业航天等新兴行业正成为数据智能化升级的重要市场。海外市场对数据主权和安全合规要求更严苛，但中国高质量场景Token具备输出能力，例如，迅策科技TokenOS已落地欧洲市场。
（主办方供图）
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