当AI从“回答时代”走向“执行时代”，一个被反复讨论却始终未被充分回答的问题是：模型越来越强，企业为什么反而更需要一个“中间层”？
答案正在变得清晰。基础模型决定AI“能做什么”，Harness决定AI“怎么做”，而企业级AI平台决定AI“应该知道什么、能访问什么、被允许做什么、最终创造什么结果”。三者之间，存在一段基础模型与Harness都无法覆盖的“关键一公里”。
迈富时将这段距离定义为“全栈Token工厂”的核心战场。将这一战略放在2026年“十五五”开局之年的政策坐标系中观察，其方向感愈发清晰。
一、“关键一公里”的实质：从“管输出”到“管行动”
当AI Agent具备行动能力后，企业AI的风险边界发生了根本性变化。此前，企业对AI的要求是“输出正确”；现在，企业必须回答的问题是“AI的行动是否在规则之内”。
迈富时的“全栈Token工厂”架构，正是围绕这一命题展开：
Know Force AI企业级知识中台解决“AI依据什么工作”。企业产品资料、客户数据、业务经验、规则和流程被组织进统一的知识体系，支持多模态融合与知识图谱，通过专家认证体系与组织/个人知识库隔离，实现“人走知识留”。
AI-Agentforce 3.0智能体中台解决“AI如何完成工作”。将模型能力转化为营销、销售、客服、经营分析、外贸、研发等场景的企业智能体，多智能体协同处理复杂任务。该中台入选沙利文“最具商业价值潜力的Agent TOP10”。
GenAI OS AI原生操作系统解决“AI员工如何被管理”。统一管理模型、知识、工具、权限及运行过程，使AI在企业设定的规则中运行，而非无边界自主行动。
这三层架构共同指向一个结论：模型越强，企业越需要安全、可信、可治理的“企业智能体”层。这并非技术保守，而是AI进入真实业务流程后的必然要求。
二、“场景Token”：从“Token成本”走向“Token产值”
迈富时“全栈Token工厂”与基础模型+Harness的本质区别，在于计价单位的变化。
基础模型提供的通用Token，衡量的是资源消耗；迈富时平台经过知识、权限、工具、流程、智能体和治理等环节，将通用Token加工为“场景Token”——能完成任务、过程可控、结果可衡量。
关键区别在于：场景Token的定价锚点，是客户获得的业务结果价值，而非单纯的资源消耗。
三、数据验证：11.3亿AI收入、22万客户、756个细分领域
“场景Token”不是概念，而是一组正在被财务数据验证的事实。
业务基本盘同样扎实：累计服务企业客户超22万家，覆盖细分领域从721个扩展至756个。半年新增35个细分领域，意味着“场景Token”的加工能力正在新的业务语境中持续通过验证。
这组数据的核心意义在于：增长不是靠单一大客户或单一行业驱动，而是跨行业、跨场景的系统性放量。在AI应用层普遍“增收不增利”的背景下，这一“量价齐升+现金流转正”的组合，构成了对商业模式可持续性的实质验证。
从政策视角看，将“实施好中小企业发展专项资金政策，支持‘小巨人’企业发展、优质企业梯度培育、中小企业数智化转型”。迈富时22万+客户中大量中小企业正是这一政策红利的直接受益者，而迈富时自身作为AI应用平台，则扮演了“数智化转型基础设施”的角色。
四、出海：标杆案例验证全行业服务能力
迈富时联席董事长、全球总裁赵国帅以多个标杆案例展示了迈富时赋能企业出海的实战成果：
高巨创新无人机通过迈富时搭建海外独立站与营销模型，全球品牌破圈，年成交超3亿元，迪拜每年烟花大会即通过独立站找到该企业合作。
传音Infinix通过与迈富时合作深耕俄罗斯市场，销售额实现4倍增长，成为俄罗斯第二大手机厂商。
PYTES派智储能通过迈富时开拓北美市场，数百个关键词稳居搜索首页。
截至目前，迈富时已累计服务超21万家企业，覆盖机械机电、机械零部件、汽摩配、家用电器、灯具照明、建筑装饰材料、服装服饰等数十个制造业细分赛道，匹配中国全产业链出海需求。
这些案例揭示了一个正在发生的趋势：对于中国制造企业而言，“出海”的起点正在从港口码头前移到AI数字航道。迈富时在大会上提出的四点行业展望，进一步勾勒了这一趋势的轮廓：
AI Agent正从辅助工具演进为“生产力伙伴”，进入规模化实用阶段——在国家推动人工智能与实体经济深度融合的政策引领下，AI已成为企业数字化转型的核心驱动力。
多模态交互与软硬件协同成为下一阶段核心竞争高地——顺应全球数字技术竞争新格局，中国企业应充分发挥供应链与软件技术的双重优势。
企业出海需借助AI工具实现降本增效——响应国家关于推动企业高质量出海的工作部署，AI正成为降低出海门槛、提升国际竞争力的关键抓手。
技术须扎根业务一线推动应用场景深化——贯彻落实数字中国战略，AI必须深入研发、生产、销售、服务各环节，以场景驱动迭代，以实效检验价值。
这与国家信息中心专家提出的“金融支持培育新质生产力”路径形成呼应：新质生产力要求“生产要素创新性配置”，而Token正是数据要素在AI时代的新型配置载体。迈富时的“全栈Token工厂”，本质上是在做“数据要素的创新性配置”——将算力、模型、知识、流程重新组织，输出为可交付、可计量的业务结果。
五、从“技术Token”到“经营结果”：AI商业化的成熟之年
2026年被市场视为AI结构性融入数字经济的成熟之年。从AI助手到商业零售，从广告营销到移动应用生态，AI正在从独立产品演变为贯穿互联网的商业底层架构。
在这一转型中，迈富时“全栈Token工厂”的战略价值正在变得清晰：
基础模型决定AI“能做什么”；Harness决定了进一步的AI“怎么做”；
迈富时解决的是AI在企业中“敢不敢做、做得好不好、值不值”的关键一公里。
随着模型与算力成本的进一步下降，这一层的商业价值将进一步兑现为可盈利、可评估的实际产出。从技术Token到场景Token，从模型调用到企业智能体，从单一工具到经营流程——AI商业化正在进入更加关注实际交付能力的阶段。
这与财政部“促进融合”的政策方向形成同频：“进一步深化职务科技成果赋权和资产单列管理改革，支持科技成果转化和应用。”迈富时的“场景Token”模式，正是科技成果向企业生产力转化的典型路径。
六、机构视角：11份研报的共识与分歧
自7月17日首份盈利预告点评发布至8月19日，共有8家券商发布了11份研报，评级分布为买入8篇、增持2篇，零看空。
华泰证券目标价78.14港元，国泰君安目标价60.42港元。etnet综合盈利预测显示，2026—2028年净利润预测均值分别为3.22亿元、5.38亿元、8.66亿元，呈持续高增态势。
机构共识集中在AI应用收入加速、客户量价齐升、经营现金流转正、费用率优化四个方面。分歧主要围绕精准营销业务的收入确认质量，以及2027年增速假设的差异。但整体方向明确：迈富时已经从“讲场景Token故事”的阶段，走到了“交场景Token收入”的阶段。
“全栈Token工厂”的真正价值，在于它解决了AI进入企业真实流程时最棘手的问题：知识从哪来、权限怎么管、过程怎么审、结果怎么量。
迈富时用11.3亿AI收入、22万客户、756个细分领域、5.0亿元正向经营现金流，以及传音Infinix销售额4倍增长、高巨创新无人机年成交超3亿元、PYTES派智储能数百个关键词稳居搜索首页的出海案例，给出了自己的初步答案。
恒生科技指数近期启动修订，拟扩容并强化AI主题权重。在这一背景下，兼具企业级交付能力、出海验证价值与政策同向性的AI应用标的，其系统级价值正在获得更多维度的关注。