智通財經APP獲悉，短短一周時間，連續落子兩大關鍵賽道，這樣的產業敘事在今年的資本市場中極為罕見。然而，這一連番佈局恰如其分地勾勒出迅策科技(03317)正在重塑的商業圖景。
6月8日，迅策科技啱啱宣佈將TokenOS操作系統落地智能網聯汽車這一物理AI最大試驗場；6月15日，這家公司再次走在了產業前沿，其宣佈與沐曦集成電路、天數智芯半導體及壁仞科技三家國產GPU廠商分別簽署戰略合作協議。
一次性牽手三大國產GPU廠商，實屬罕見。此次系列簽約以垂直場景為錨點、以軟硬一體為路徑、以開箱即用為目標，每一項合作都對應明確的行業賽道與可交付產品形態。這一系列動作背後，標誌着迅策「算力+數據」的深度耦合，也為國產AI產業破解落地痛點、實現規模化產業應用探索了可複製的實踐路徑。若將其放入迅策連續佈局的更大敘事中審視，這很可能是迅策從「數據服務商」向「國產AI基礎設施集成者」全面躍升的關鍵佈局。
國產GPU賽道的「最後一公里」困局
隨着AI和大數據技術的廣泛應用，中國算力規模呈現快速增長態勢，GPU市場規模在過去五年迎來了爆發式增長。根據弗若斯特沙利文預測，全球GPU市場規模預計在2029年將達到3.61萬億元。其中，中國GPU市場規模在2029年將達到1.36萬億元，在全球市場中的市場佔比預計將從2024年的15.6%提升至2029年的37.8%。
然而繁榮數據的背面，是行業普遍的深層困局。國產GPU「能用」問題基本解決，但「好用」的鴻溝依然橫亙，核心痛點有三層：其一，軟件生態碎片化。 國產GPU賽道百花齊放，但軟件生態與行業適配參差不齊，遷移成本居高不下，客戶切出意願與能力嚴重不足;其二，算力與數據長期割裂，算力廠商缺乏垂直場景數據支撐，行業客戶缺乏高效算力與數據治理的整合能力。其三，「最後一公里」成本高昂。即使採購了國產GPU，企業仍需自行完成模型適配、業務調試等大量工程工作，AI落地周期長、成效不確定。
更深層的變化是，GPU正從通用算力供應商轉向場景定製專家，小型化、場景化的反向設計成為新趨勢。這種從業務難題倒推芯片架構的逆向創新，必須以海量場景數據為燃料——這恰恰是迅策的核心能力所在。
迅策深耕金融、電信、電力、高端製造、智慧城市、具身智能等十餘個垂直領域，積累了深厚的場景數據治理能力與行業落地經驗。沐曦、天數智芯、壁仞作為國產GPU賽道的核心玩家，分別在軟件生態兼容、通用算力性能、大算力集群部署等方面具備核心技術優勢。雙方能力的精準互補，讓合作從一開始就指向產業落地的真實需求，而非概念層面的綁定造勢。
「三芯並進」的系統性佈局
值得注意的是，迅策並非押注單一芯片，而是同步簽下三家，構建多元算力通道。在國產替代浪潮中，不同GPU廠商正形成差異化競爭，單押一家意味着生態單點風險。迅策以數據操作系統的角色，向上兼容所有算力基礎設施。
迅策結合三家GPU廠商各家技術特點與優勢領域匹配對應垂直賽道，形成各有側重、場景清晰的落地佈局，最終指向「開箱即用」的軟硬一體解決方案交付：
與沐曦股份錨定智能製造與科技金融兩大高價值賽道。雙方探索全棧式智能計算端到端技術路徑，共建高效穩定的算力底座，在垂直應用智能體開發、結構化數據模型微調、主流模型適配調試等層面開展深度驗證，推動產品規模化落地，實現客戶端「開箱即用」的部署目標。
與天數智芯將聯合開展垂直場景芯片級適配優化，打造軟硬一體高效算力方案;針對典型行業場景開展芯片級的聯合測試與深度優化，形成面向特定業務需求的軟硬一體化解決方案;共同研究面向複雜業務場景的異構算力網絡解決方案，通過構建「雲-邊-端」協同的算力調度體系，實現多品類異構算力資源的統一管理與動態分配，加速智能算力在金融風控、工業質檢、智慧能源等領域的規模化應用。此外，雙方還將聯合開展具身智能(物理AI)在智能製造、智能服務、智慧巡檢等場景的應用研發，共同探索物理AI的商業化落地路徑。
與壁仞科技深耕城市管理核心賽道，以算力集群與行業一體機實現規模化落地。雙方協同研發城市管理領域智能計算端到端方案，共建國產智能算力集群，整合GPU算力與數據計算平台能力;聯合打造城市管理專用一體機，將軟硬件適配能力標準化，大幅降低客戶部署門檻，同時在智能體開發、模型調試驗證等方面深化合作，共同培育產業生態。
不難看出，迅策與三家GPU廠商的合作，構建了「算力廠商+數據集成商」的深度協同模式：從芯片層面的場景化定製優化，到系統層面的深度適配，再到產品層面的一體機整合，最後到市場層面的聯合推廣，雙方形成了全鏈路的閉環協作。這種模式打破了算力與數據的壁壘，讓芯片能力能夠直接匹配行業場景需求，也讓行業數據能夠反向驅動算力優化，真正實現了「算力下沉、數據上移」的雙向融合，探索出了一種國產AI產業協同落地的新範式。
投資價值：重構估值的三重邏輯
從商業價值評估此次佈局，有三重邏輯支撐迅策的長期投資價值：
其一，市場空間的量級重估。人工智能正邁入算力驅動的新時代，全球算力規模持續高速擴張。德勤中國發布的《技術趨勢2025》報告顯示，2024年全球芯片市場規模預計達5760億美元，其中AI芯片佔比11%，規模突破570億美元。預計到2025年，新一代AI芯片市場規模將超過1500億美元;至2027年，全球AI芯片市場有望增長至4000億美元，保守估計也將達到1100億美元。弗若斯特沙利文也預測，2029年全球GPU市場規模將達3.6萬億元，其中中國GPU市場規模預計為1.36萬億元，佔比提升至37.8%，盡顯高速成長與國產替代雙重機遇。
其二，收入結構的持續優化。迅策正從傳統項目制轉向按Token消耗量計費模式。2026年4月Token的經常性收入(ARR)季度按月增長300%，Token付費收入佔比已突破5%，預計年末提升至20%-30%。此次三連籤將進一步打開AI領域的Token調用增量，同時平滑項目制收入的季節性波動，從結構上提升收入質量與可預測性。
其三，估值邏輯的深層重構。當AI進入物理世界，能定義物理交互的計量方式與收益分配模式的企業，就等於佔據了產業鏈的結構性位置。迅策以TokenOS操作系統構建的場景Token體系，正是在物理AI時代嘗試成為這一角色的先行者。隨着GPU體系規模化部署持續深入，長期收入規模具備持續放大的潛力，市場對迅策的估值邏輯也將重構。
如果說智能汽車賽道，迅策拿到了物理AI規模化落地的第一張門票;那麼國產GPU賽道，迅策則在算力供應鏈層面鎖定了系統性戰略卡位。兩者的組合構成清晰閉環：TokenOS操作系統為國產GPU提供數據Token化能力，讓芯片從「能用」跨越到「好用」;大規模落地場景則為TokenOS操作系統提供高頻、高密度的Token調用燃料。
迅策以TokenOS操作系統為核心、以三大國產GPU為底座，構建了一個完整的數據-算力-模型-應用協同生態。當算力與數據不再割裂，當TokenOS操作系統可以在多元芯片底座上無縫運行，迅策作為「國產AI基礎設施的關鍵集成者」這一定位，將在未來市場擴張中持續得到驗證與強化，其產業價值與商業價值也將逐步釋放。