企业智能体打开AI应用层价值重估空间，以全栈Token工厂迈富时为例

2026年以来，Token正从AI技术体系中的基础计量单位，加速演变为资本市场和产业界共同关注的关键经营指标。4月16日，国家统计局在国新办新闻发布会上表示，截至2026年3月，中国日均词元（Token）调用量已突破140万亿，较上年末增长超40%；而相较2024年初约1000亿的水平，短短两年已实现千倍级跃升。随着Token调用规模持续放大，AI产业的价值衡量方式，正在从“模型能力展示”进一步转向“Token如何转化为真实业务结果”。

这一变化意味着，AI产业链的关注重点正在发生迁移。过去两年，资本市场对AI的定价更多集中在算力、参数规模和模型能力本身；而进入2026年后，随着推理需求增长、企业场景加速落地、Agent形态持续成熟，市场开始更关注另一件事：谁能把Token稳定、高效地转化为企业愿意持续付费的业务结果。对企业客户而言，真正决定付费意愿的，从来不是消耗了多少Token，而是这些Token是否最终带来了更高的获客效率、更好的转化结果、更低的运营成本，以及更高的组织协同效率。

从这一视角看，AI产业链的价值分配逻辑正在逐步清晰。券商研究框架普遍开始将Token经济拆解为算力层、模型层和应用层三个环节：算力层负责Token的物理生产，核心竞争在于供给能力和单位成本；模型层负责提升Token的智能密度，决定输出质量和任务适配性；应用层则负责提升Token的场景转化率，即通过行业知识、企业数据、业务流程和产品能力，让每一枚Token释放更高的商业价值。相较前两层已被市场较充分关注，应用层场景Token的价值重构，仍处于持续被认识和重估的过程中。

英伟达在GTC 2026期间进一步强化了“AI工厂”或“Token工厂”的产业理解框架，即数据中心正越来越像生产Token的工厂，性能、能效和吞吐决定其生产效率。从这个意义上说，上游基础设施企业所追求的是更低的单位Token成本；而到了应用层，竞争焦点则不再是“生产更多Token”，而是“让同样的Token创造更高结果价值”。这也意味着，AI应用厂商的核心壁垒，并不在于是否拥有最强模型本身，而在于是否具备将通用模型能力加工为行业化、场景化、结果化输出的能力。

在这样的产业背景下，迈富时（02556.HK）的投资价值，更多应从“企业智能体平台”的维度去理解，而非简单视作传统软件公司。公司在2026年4月15日披露的最新业务情况显示，2026年第一季度，其AI应用业务收入同比增长约110.5%，精准营销服务毛收入同比增长约0.9%。公司同时明确表示，正持续深化“模型+数据+平台+场景”四层架构，全面向AI原生应用平台进化。对资本市场而言，这一表述的重要意义在于：迈富时的增长逻辑，正在从传统软件订阅模式，进一步转向以AI应用和企业智能体为核心的价值兑现路径。

从公司基本面看，迈富时具备较强的行业基础。根据公司招股书及后续公告口径，按相关年度收入计，公司处于中国营销及销售解决方案提供商的领先梯队；截至目前，公司累计服务企业客户已超过21万家，覆盖零售消费、汽车、金融、B2B制造、医药大健康、企服、跨境电商等多个行业。公司官网公开信息还显示，其连续7年位列AI SaaS影响力企业第一名、连续6年位列智能营销企业第一名，并在2025中国AI营销智能体相关榜单中位居前列。上述信息共同说明，迈富时并非单一功能型AI工具厂商，而是具备长期客户基础、行业沉淀与平台化能力的AI应用平台。

更关键的是，迈富时当前的产业位置，并非只停留在单点应用，而是形成了较完整的应用层全栈能力。根据公司披露，其正在围绕“模型+数据+平台+场景”推进AI原生平台建设：在底层具备AI云基础设施和算力调度能力，在中层拥有企业数据、知识治理与多模型融合调度能力，在上层则以智能体中台和全场景AI员工产品矩阵承接企业实际业务场景。这种能力结构并不意味着公司要与上游算力厂商直接竞争，而是意味着其能够向下整合底层能力、向上连接业务结果，在AI应用层形成更强的一体化交付能力。

2026年第一季度，公司正式发布AI原生操作系统、智能体中台3.0、知识中台和经营分析大师，产品体系进一步成型。按照公司公告口径，AI原生操作系统采用模型中立架构，可兼容主流模型，并支持将企业异构系统数据映射为统一业务语义；智能体中台负责多智能体编排与应用生成；知识中台则强化企业私有知识和行业知识的治理、调用与注入。若从Token经济角度理解，这套产品体系的意义在于：它不是单纯增加模型调用量，而是在企业内部构建一套把Token转化为业务结果的加工体系，使Token的使用从“调用”走向“经营”。

从商业模式看，迈富时的变化也具有代表性。公司公开表述显示，其正在从传统软件收费方式进一步走向“消耗+效果”的混合收费模式，部分产品已探索按Token消耗量和按效果付费。这一转变的重要性在于，收入逻辑开始从“卖账号、卖模块”逐步转向“卖结果、卖增量价值”。在AI应用时代，这种收费逻辑更能体现产品与客户经营结果之间的绑定程度，也更符合应用层在Token经济中的价值定位。

业绩层面，公司近一年的财务表现已为这一转型提供了阶段性验证。2025年全年，迈富时实现总收入28.18亿元，同比增长80.8%；其中AI应用业务收入14.87亿元，同比增长76.5%，占总收入比重达52.8%；精准营销服务收入13.31亿元，同比增长85.8%；经调整净利润1.52亿元，同比增长91.3%。与此同时，公司总人效提升62.7%，KA客户达到1609家，同比增长105.5%，KA客户ACV提升60.6%，SMB客户ACV提升33.1%，AI应用业务实现正向经营性现金流1.9亿元。整体来看，AI业务已不仅是概念层面的增长点，而是在收入结构、客户结构和经营质量上同步体现出越来越强的牵引作用。

如果将迈富时放回整个AI产业链去看，其差异化并不在于它拥有最强通用模型，而在于它能够把上游模型能力、企业私有数据、行业知识沉淀和业务流程编排整合为可交付的企业智能体系统。算力层追求的是每单位Token更低成本，模型层追求的是更高智能密度，而迈富时所在的应用层，更关键的是提高Token的场景转化率，即让Token真正进入营销、销售、客服、经营分析等企业核心环节，并持续输出可衡量的商业结果。就这一点而言，公司更接近“企业智能体平台”，而“全栈Token工厂”则是帮助资本市场理解其底层能力结构的一种通俗化表达。

因此，若对迈富时进行更贴近当前业务阶段的市场定位，其核心标签或可概括为：企业智能体平台。在此基础上，“全栈Token工厂”可以作为资本市场理解其能力闭环的一种辅助表达，即公司具备从模型调度、知识治理、平台承载到智能体落地的系统化能力，能够将通用Token进一步加工为企业可持续付费的场景化结果。相较单一环节的AI厂商，这种能力更接近企业级落地所需的完整答案。

总体来看，Token经济的快速扩张，正在推动AI产业链的价值重估从底层供给逐步向上延伸。随着算力和模型能力逐步趋于普及，应用层的价值不再只是“调用AI”，而是“把AI组织成结果”。迈富时近一年的产品发布、商业模式演进与业绩兑现，说明其正在由传统营销及销售SaaS厂商进一步向AI原生应用平台升级。对资本市场而言，这家公司更值得关注的，不只是其是否具备全栈Token能力，更在于其是否正在率先跑通“企业智能体”这一AI应用层最具想象力、也最接近长期价值兑现的方向。

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