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當(dāng)Token進(jìn)入“一分錢(qián)時(shí)代”,邁富時(shí)為什么還能越賺越多?

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2025年以來(lái),資本市場(chǎng)圍繞 Token 經(jīng)濟(jì)的討論持續(xù)升溫。算力 Token、模型 Token、調(diào)用Token,背后都指向同一個(gè)趨勢(shì):AI 正在從技術(shù)概念走向計(jì)量化、結(jié)算化與商業(yè)化。

但從產(chǎn)業(yè)演進(jìn)規(guī)律看,一個(gè)更重要的區(qū)分正在形成:算力 Token 和模型 Token,更接近底層能力供給;而場(chǎng)景 Token,則更接近最終的價(jià)值兌現(xiàn)。

“場(chǎng)景Token”或許可以被理解為:AI 原生應(yīng)用在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,將底層算力與模型調(diào)用轉(zhuǎn)化為可量化經(jīng)營(yíng)結(jié)果的價(jià)值單元。企業(yè)真正愿意付費(fèi)的,并不是底層消耗了多少 Token,而是這些 Token 最終能否帶來(lái)結(jié)果——更高的轉(zhuǎn)化率、更快的成交推進(jìn)、更低的客服成本,以及更優(yōu)的組織效率。

如果把 Token 經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈做一個(gè)更直觀的比喻:算力 Token 像電費(fèi),模型Token 像油費(fèi),而場(chǎng)景 Token 更像“把人送到目的地”的打車(chē)費(fèi)。企業(yè)客戶(hù)不會(huì)因?yàn)椤坝昧硕嗌匐?、燒了多少油”而額外付錢(qián),但會(huì)為最終結(jié)果付費(fèi)。也因此,資本市場(chǎng)對(duì)AI 產(chǎn)業(yè)鏈下一階段利潤(rùn)高地的關(guān)注,正在從“誰(shuí)擁有更多基礎(chǔ) Token”,逐步轉(zhuǎn)向“誰(shuí)更接近場(chǎng)景結(jié)果、誰(shuí)更有能力定義場(chǎng)景價(jià)值”。

從這個(gè)角度看,邁富時(shí)(02556.HK)值得被重新審視。

這家公司最早從營(yíng)銷(xiāo)云、銷(xiāo)售云平臺(tái)起步,逐步延展到客服、經(jīng)營(yíng)分析、外貿(mào)、制造、政務(wù)等多個(gè)經(jīng)營(yíng)場(chǎng)景,本質(zhì)上走的是一條從“工具提供商”向“AI 原生應(yīng)用平臺(tái)”升級(jí)的路徑。換句話(huà)說(shuō),它賣(mài)的不是底層能力本身,而是把能力加工成經(jīng)營(yíng)結(jié)果的系統(tǒng)。

2025 年的業(yè)績(jī)已經(jīng)說(shuō)明,這條路徑不是概念。公司總收入 28.18 億元,同比增長(zhǎng) 80.8%;AI 應(yīng)用業(yè)務(wù)收入14.87 億元,同比增長(zhǎng) 76.5%,并成為第一大收入來(lái)源;經(jīng)調(diào)整凈利潤(rùn) 1.52 億元,同比增長(zhǎng) 91.3%;KA客戶(hù)數(shù)達(dá)到 1609 家,同比增長(zhǎng) 105.5%,KA 客戶(hù) ACV 提升 60.6%。這些數(shù)據(jù)反映出的,并不是單純的規(guī)模擴(kuò)張,而是高價(jià)值客戶(hù)、客單價(jià)與經(jīng)營(yíng)效率的同步改善。

圍繞 AI 原生應(yīng)用,市場(chǎng)普遍存在“通用 Agent 會(huì)不會(huì)吞掉垂直應(yīng)用”的疑問(wèn)。但這一判斷忽略了兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

第一,商業(yè)目標(biāo)并不一致。模型廠商天然希望更多 Token 被消耗,而應(yīng)用廠商更關(guān)心如何用更低成本實(shí)現(xiàn)更好結(jié)果。

第二,企業(yè)級(jí)場(chǎng)景的難點(diǎn)從來(lái)不只是生成能力,而是跨系統(tǒng)調(diào)用、流程編排、權(quán)限治理、結(jié)果回寫(xiě)和協(xié)同執(zhí)行。通用 Agent 可以完成單點(diǎn)任務(wù),但很難替代真正進(jìn)入 CRM、ERP、客服和經(jīng)營(yíng)分析平臺(tái)的企業(yè)級(jí)系統(tǒng)。

從這個(gè)角度看,邁富時(shí)的壁壘不在模型參數(shù),而在“行業(yè) Know-how + 知識(shí)圖譜 + 智能體中臺(tái) + 工程化能力”的組合。公司累計(jì)服務(wù)超過(guò) 21 萬(wàn)家企業(yè)客戶(hù),覆蓋 721 個(gè)細(xì)分行業(yè),并在六大核心行業(yè)沉淀上千個(gè)可復(fù)用的知識(shí)圖譜;新客戶(hù)專(zhuān)屬智能體上線(xiàn)周期已從三個(gè)月壓縮至三周以?xún)?nèi)。知識(shí)中臺(tái)負(fù)責(zé)沉淀和組織行業(yè)知識(shí),智能體中臺(tái)負(fù)責(zé)治理、多模型調(diào)度和多 Agent 協(xié)作,這意味著其平臺(tái)能力已經(jīng)從“能做 Demo”進(jìn)入“能落地、能治理、能復(fù)制”的階段。

更有說(shuō)服力的是,邁富時(shí)不僅把 AI 賣(mài)給客戶(hù),也先把 AI 用在了自己身上。2025 年,公司員工總數(shù)為 1737 人,同比增長(zhǎng) 11.1%,而整體人效同比提升 62.7%;管理費(fèi)用率降至 6.8%,銷(xiāo)售費(fèi)用率降至 14.5%,研發(fā)費(fèi)用率維持在 15.6%。這說(shuō)明它不是通過(guò)壓縮投入換增長(zhǎng),而是在持續(xù)研發(fā)投入下,通過(guò) AI 深度嵌入線(xiàn)索管理、培訓(xùn)、代碼生成、財(cái)務(wù)看板等內(nèi)部流程,帶來(lái)了真實(shí)的效率提升。

趙緒龍?jiān)诠_(kāi)交流中提到,AI Agent 不同于傳統(tǒng)工具,是“天然的數(shù)字員工”,正推動(dòng)業(yè)務(wù)從“人找數(shù)字化流程”變?yōu)椤皵?shù)字化流程找人”,重塑業(yè)務(wù)邏輯。這句話(huà)值得資本市場(chǎng)認(rèn)真理解:當(dāng) AI 不再只是外掛功能,而開(kāi)始直接進(jìn)入業(yè)務(wù)鏈路和經(jīng)營(yíng)決策時(shí),客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的就不再只是軟件模塊,而是一個(gè)持續(xù)創(chuàng)造結(jié)果、持續(xù)迭代升級(jí)的數(shù)字員工體系。

這也是為什么戰(zhàn)略合作值得被單獨(dú)重視。4 月 9 日,天津百利機(jī)械裝備集團(tuán)赴邁富時(shí)上??偛空{(diào)研交流,重點(diǎn)圍繞 AI Agent 生態(tài)構(gòu)建、企業(yè)級(jí) AI 中臺(tái)、制造業(yè)數(shù)智化升級(jí)等議題展開(kāi)討論。對(duì)資本市場(chǎng)而言,這類(lèi)合作的意義不只是“簽約新聞”,更是一個(gè)信號(hào):邁富時(shí)正在從營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售場(chǎng)景進(jìn)一步切入實(shí)體制造業(yè)的復(fù)雜流程,推動(dòng) AI 從企業(yè)增長(zhǎng)工具,延展為產(chǎn)業(yè)升級(jí)工具。

如果再往后看,國(guó)際化與生態(tài)協(xié)同也正在為公司打開(kāi)第二增長(zhǎng)曲線(xiàn)。2025 年,外貿(mào)業(yè)務(wù)收入達(dá)到 7593.4 萬(wàn)元,同比增長(zhǎng) 134.4%;平臺(tái)支持 49 種多語(yǔ)言,全球國(guó)家和地區(qū)觸達(dá)率超過(guò) 95%;中國(guó)香港、美國(guó)、新加坡三處海外樞紐已設(shè)立。與此同時(shí),合作伙伴增至 295 家,生態(tài)貢獻(xiàn)收入同比增長(zhǎng) 35.0%。這意味著,邁富時(shí)的邏輯不只是主業(yè)增長(zhǎng),而是“主業(yè)務(wù)增長(zhǎng) + 自用驗(yàn)證 + 生態(tài)協(xié)同 + 國(guó)際化擴(kuò)張”的組合。

歸根到底,場(chǎng)景Token 之所以更值得關(guān)注,是因?yàn)樗咏髽I(yè)真正愿意付費(fèi)的結(jié)果。邁富時(shí)真正值得資本市場(chǎng)持續(xù)跟蹤的,也不只是它有沒(méi)有趕上 AI 熱潮,而是它有沒(méi)有可能成為應(yīng)用層價(jià)值遷移的受益者。如果市場(chǎng)仍以傳統(tǒng)軟件公司的框架去理解和定價(jià)它,可能低估的,不只是當(dāng)前利潤(rùn),而是它作為 AI 原生應(yīng)用平臺(tái)的中長(zhǎng)期價(jià)值。


邁富時(shí)

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