智通财经APP获悉，短短一周时间，连续落子两大关键赛道，这样的产业叙事在今年的资本市场中极为罕见。然而，这一连番布局恰如其分地勾勒出迅策科技(03317)正在重塑的商业图景。
6月8日，迅策科技刚刚宣布将TokenOS操作系统落地智能网联汽车这一物理AI最大试验场；6月15日，这家公司再次走在了产业前沿，其宣布与沐曦集成电路、天数智芯半导体及壁仞科技三家国产GPU厂商分别签署战略合作协议。
一次性牵手三大国产GPU厂商，实属罕见。此次系列签约以垂直场景为锚点、以软硬一体为路径、以开箱即用为目标，每一项合作都对应明确的行业赛道与可交付产品形态。这一系列动作背后，标志着迅策“算力+数据”的深度耦合，也为国产AI产业破解落地痛点、实现规模化产业应用探索了可复制的实践路径。若将其放入迅策连续布局的更大叙事中审视，这很可能是迅策从“数据服务商”向“国产AI基础设施集成者”全面跃升的关键布局。
国产GPU赛道的“最后一公里”困局
随着AI和大数据技术的广泛应用，中国算力规模呈现快速增长态势，GPU市场规模在过去五年迎来了爆发式增长。根据弗若斯特沙利文预测，全球GPU市场规模预计在2029年将达到3.61万亿元。其中，中国GPU市场规模在2029年将达到1.36万亿元，在全球市场中的市场占比预计将从2024年的15.6%提升至2029年的37.8%。
然而繁荣数据的背面，是行业普遍的深层困局。国产GPU“能用”问题基本解决，但“好用”的鸿沟依然横亘，核心痛点有三层：其一，软件生态碎片化。 国产GPU赛道百花齐放，但软件生态与行业适配参差不齐，迁移成本居高不下，客户切出意愿与能力严重不足;其二，算力与数据长期割裂，算力厂商缺乏垂直场景数据支撑，行业客户缺乏高效算力与数据治理的整合能力。其三，“最后一公里”成本高昂。即使采购了国产GPU，企业仍需自行完成模型适配、业务调试等大量工程工作，AI落地周期长、成效不确定。
更深层的变化是，GPU正从通用算力供应商转向场景定制专家，小型化、场景化的反向设计成为新趋势。这种从业务难题倒推芯片架构的逆向创新，必须以海量场景数据为燃料——这恰恰是迅策的核心能力所在。
迅策深耕金融、电信、电力、高端制造、智慧城市、具身智能等十余个垂直领域，积累了深厚的场景数据治理能力与行业落地经验。沐曦、天数智芯、壁仞作为国产GPU赛道的核心玩家，分别在软件生态兼容、通用算力性能、大算力集群部署等方面具备核心技术优势。双方能力的精准互补，让合作从一开始就指向产业落地的真实需求，而非概念层面的绑定造势。
“三芯并进”的系统性布局
值得注意的是，迅策并非押注单一芯片，而是同步签下三家，构建多元算力通道。在国产替代浪潮中，不同GPU厂商正形成差异化竞争，单押一家意味着生态单点风险。迅策以数据操作系统的角色，向上兼容所有算力基础设施。
迅策结合三家GPU厂商各家技术特点与优势领域匹配对应垂直赛道，形成各有侧重、场景清晰的落地布局，最终指向“开箱即用”的软硬一体解决方案交付：
与沐曦股份锚定智能制造与科技金融两大高价值赛道。双方探索全栈式智能计算端到端技术路径，共建高效稳定的算力底座，在垂直应用智能体开发、结构化数据模型微调、主流模型适配调试等层面开展深度验证，推动产品规模化落地，实现客户端“开箱即用”的部署目标。
与天数智芯将联合开展垂直场景芯片级适配优化，打造软硬一体高效算力方案;针对典型行业场景开展芯片级的联合测试与深度优化，形成面向特定业务需求的软硬一体化解决方案;共同研究面向复杂业务场景的异构算力网络解决方案，通过构建“云-边-端”协同的算力调度体系，实现多品类异构算力资源的统一管理与动态分配，加速智能算力在金融风控、工业质检、智慧能源等领域的规模化应用。此外，双方还将联合开展具身智能(物理AI)在智能制造、智能服务、智慧巡检等场景的应用研发，共同探索物理AI的商业化落地路径。
与壁仞科技深耕城市管理核心赛道，以算力集群与行业一体机实现规模化落地。双方协同研发城市管理领域智能计算端到端方案，共建国产智能算力集群，整合GPU算力与数据计算平台能力;联合打造城市管理专用一体机，将软硬件适配能力标准化，大幅降低客户部署门槛，同时在智能体开发、模型调试验证等方面深化合作，共同培育产业生态。
不难看出，迅策与三家GPU厂商的合作，构建了“算力厂商+数据集成商”的深度协同模式：从芯片层面的场景化定制优化，到系统层面的深度适配，再到产品层面的一体机整合，最后到市场层面的联合推广，双方形成了全链路的闭环协作。这种模式打破了算力与数据的壁垒，让芯片能力能够直接匹配行业场景需求，也让行业数据能够反向驱动算力优化，真正实现了“算力下沉、数据上移”的双向融合，探索出了一种国产AI产业协同落地的新范式。
投资价值：重构估值的三重逻辑
从商业价值评估此次布局，有三重逻辑支撑迅策的长期投资价值：
其一，市场空间的量级重估。人工智能正迈入算力驱动的新时代，全球算力规模持续高速扩张。德勤中国发布的《技术趋势2025》报告显示，2024年全球芯片市场规模预计达5760亿美元，其中AI芯片占比11%，规模突破570亿美元。预计到2025年，新一代AI芯片市场规模将超过1500亿美元;至2027年，全球AI芯片市场有望增长至4000亿美元，保守估计也将达到1100亿美元。弗若斯特沙利文也预测，2029年全球GPU市场规模将达3.6万亿元，其中中国GPU市场规模预计为1.36万亿元，占比提升至37.8%，尽显高速成长与国产替代双重机遇。
其二，收入结构的持续优化。迅策正从传统项目制转向按Token消耗量计费模式。2026年4月Token的经常性收入(ARR)季度环比增长300%，Token付费收入占比已突破5%，预计年末提升至20%-30%。此次三连签将进一步打开AI领域的Token调用增量，同时平滑项目制收入的季节性波动，从结构上提升收入质量与可预测性。
其三，估值逻辑的深层重构。当AI进入物理世界，能定义物理交互的计量方式与收益分配模式的企业，就等于占据了产业链的结构性位置。迅策以TokenOS操作系统构建的场景Token体系，正是在物理AI时代尝试成为这一角色的先行者。随着GPU体系规模化部署持续深入，长期收入规模具备持续放大的潜力，市场对迅策的估值逻辑也将重构。
如果说智能汽车赛道，迅策拿到了物理AI规模化落地的第一张门票;那么国产GPU赛道，迅策则在算力供应链层面锁定了系统性战略卡位。两者的组合构成清晰闭环：TokenOS操作系统为国产GPU提供数据Token化能力，让芯片从“能用”跨越到“好用”;大规模落地场景则为TokenOS操作系统提供高频、高密度的Token调用燃料。
迅策以TokenOS操作系统为核心、以三大国产GPU为底座，构建了一个完整的数据-算力-模型-应用协同生态。当算力与数据不再割裂，当TokenOS操作系统可以在多元芯片底座上无缝运行，迅策作为“国产AI基础设施的关键集成者”这一定位，将在未来市场扩张中持续得到验证与强化，其产业价值与商业价值也将逐步释放。