2026 年被行业视为大模型出海的元年。
OpenRouter 数据显示，中国 AI 大模型周调用量已达 40.48 万亿 Token，连续十七周居全球首位。调用量持续走高的背后，国产模型正在从“技术榜单上的可用”走向“国际开发者工作流中的高频使用”。
但一个更冷静的问题也随之浮出水面：调用量第一的模型，是收入第一的模型吗？
国金证券（600109）计算机首席分析师刘高畅给出的判断直指要害：“Token 首先是工作负载指标，不是财务指标。”一个模型 Token 消耗多，可能是用户多，也可能是上下文长、输出冗长，甚至可能是少数高强度应用贡献了大部分流量。调用量证明的是“被使用”，不是“被付费”。
在这个分野上，迈富时（HK2556）（02556.HK）走了一条截然不同的路。它不参与通用 Token 的价格战，不追逐调用量榜单，而是用“场景 Token”把 AI 能力嵌入真实业务流程，按“完成了多少业务任务”收费。中报数据给出了结果：AI 应用收入 11.3 亿元，同比增长 123.7%；净利润 2.0 亿元，同比增长 466.1%；经营现金流净流入 5.0 亿元。
当模型层还在为“调用量如何变成收入”而探索时，迈富时（HK2556）已经把“智能”炼成了利润。
一、Token 调用量的“虚”与场景 Token 的“实”
OpenRouter 的数据揭示了一个值得玩味的现象：在 Workflow Execution（工作任务执行）这一付费价值最高的细分任务中，按 Token 量占比和按付费金额占比的排名并不完全匹配。国产模型在 Token 量上占据优势，但由于单价较低，付费金额占比明显偏弱。
这就是通用 Token 出海的现实困境：流量大，但单位流量的变现效率低。刘高畅指出，判断海外闭环是否真正打通，“更应关注付费 Token 占比、原厂端点占比、90 天留存、企业合同、输出 Token 结构、缓存命中率和单位 Token 毛利，而不是单周调用量。”
迈富时（HK2556）的场景 Token 恰好绕开了这个困境。它不按 Token 调用量计费，而是按业务结果交付。AI-Agentforce 智能体中台把模型能力嵌入营销、销售、客服、外贸等真实工作流，每一次 Token 消耗都对应一个具体的业务动作 —— 生成一组多语言内容、处理一次客户咨询、完成一次投放优化。客户付费的逻辑不是“用了多少智能”，而是“智能帮我完成了多少事”。
这就是为什么在底层模型价格大幅下跌的背景下，迈富时（HK2556）的 ARPU（每用户平均收入）同比增长 80%。通用 Token 在降价，场景 Token 在涨价。定价权不在模型层，而在“谁定义了业务结果”的人手中。
二、模型层的“高增长”与应用层的“高兑现”
智谱（HK2513）中报给出了模型层最典型的财务画像：上半年收入 9.54 亿元，同比增长近 400%；ARR 从年初 2.5 亿美元飙升至 16 亿美元，年底指引 24 亿美元；云端部署毛利率从 22% 提升至 25%。但经调整净亏损仍达 20 亿元，研发费用率超过 200%。
大行密集下调亏损预测的动作本身，说明市场对模型层的盈利时（HK6838）点仍持“等待”态度。里昂将 2026 至 2028 年亏损预测分别下调 11%、45% 及 572%，瑞银（UBS）下调 15%，美银下调 2% 至 68%—— 下调亏损预测，意味着亏损仍然存在，只是比预期小一点。
MiniMax 的故事同样如此。上半年收入 1.17 亿美元，同比增长 283.1%；8 月 ARR 突破 8 亿美元；现金储备超 30 亿美元。但这些数字仍未回答一个问题：收入高增长的同时，利润什么时候落袋？
迈富时（HK2556）不需要回答这个问题。它的中报已经给出了答案：净利润 2.0 亿元，经营现金流净流入 5.0 亿元。在 AI 应用层公司普遍仍处投入期的背景下，这个“已落袋”的利润，本身就构成了一种差异化的估值基础。
模型层在展示“增长的速度”，应用层在展示“兑现的厚度”。在 AI 商业化从“技术验证”走向“业绩验证”的下半场，已经赚到钱的公司和仍在等待赚钱的公司，应该享有不同的估值语言。
三、DeepSeek 涨价与场景 Token 的定价权逻辑
近期 DeepSeek 上调价格，部分项目涨幅最高达 1100%。刘高畅认为，这说明 DeepSeek 正在从统一低价获客，转向按模型能力、时延和峰值容量做收益管理，“说明厂商认为模型质量、用户黏性和生产可用性已经具备一定定价权”。
但他同时提醒，涨价只是扩大了毛利空间，不等于已经盈利。“未来竞争不会只是‘谁最便宜’，而是比单位任务成功成本，也就是完成一项真实工作需要多少 Token、多少重试、多少人工纠错，以及能否提供稳定 SLA、区域部署、数据保护和企业支持。”
这个判断实际上在描述迈富时（HK2556）已经在做的事情。场景 Token 的核心逻辑就是“单位任务成功成本”的商业化：不是卖 Token，而是卖 Token 成功完成业务任务后的结果。客户不为 Token 付费，为客户被解决付费。
中报数据验证了这个逻辑的财务可行性。销售费率降至 11.4%；总人效提升 85.6%，，人员规模增长 13.8%。场景 Token 的规模化交付，让迈富时（HK2556）在几乎不增加人员的情况下，把 AI 应用收入做到了 123.7% 的增长。
四、GEO 与海外收入：场景 Token 的第二增长曲线
迈富时（HK2556）中报里一个容易被忽视的亮点是 GEO（生成引擎优化）的作用。当用户习惯用 AI 搜索产品信息时，品牌构建数字资产的需求正在激增。迈富时（HK2556）凭借“合规知识图谱 + 资产校准 + 交易归因”的 GEO 闭环，把广告服务从传统的流量采买升级为 AI 时代的品牌数字资产运营。广告客户愿意支付更高的平均收入，是因为 GEO 交付的不是曝光量，而是 AI 搜索生态中的“被找到和被选中”的结果。
与此同时，迈富时（HK2556）的海外收入正在成为新的增长极。上半年 KA 客户数量增长 118.2%，并已设立中国香港、美国、新加坡子公司。在国产模型出海的浪潮中，迈富时（HK2556）走的不是“模型 API 出海”，而是“场景能力出海”—— 把 AI 营销、智能客服、投放优化等场景化服务，直接交付给海外市场的企业客户。
五、从“模型出海”到“价值出海”：迈富时的位置
行业里经常将“模型出海”和“Token 出海”混为一谈。中国信通院专家指出，OpenRouter 上显示的中国大模型服务提供方，其数据中心实体多部署在海外，海外开发者实际使用的是部署在海外云平台上的大模型服务。当前所谓的“Token 出海”，本质上依然是“模型出海”—— 模型能力出去了，但算力和数据主权仍不在自己手里。
在这个背景下，迈富时（HK2556）的场景 Token 提供了一种不同的出海路径。它输出的不是模型 API，而是把模型能力、企业知识和业务流程耦合之后形成的“AI 工作结果”。海外客户购买的不再是“调用一个中国模型的权限”，而是“完成一次海外营销任务的结果”。
这种模式的意义在于：它绕开了模型层最激烈的价格战，也绕开了“Token 调用量不等于收入”的变现困境。迈富时（HK2556）卖的不是智能的原料，而是智能的产量。原料的价格由供需决定，产量的价格由结果决定。前者的定价权在模型层，后者的定价权在“谁定义了业务结果”的人手中。
结语
国产大模型出海的元年，市场热衷于追踪调用量、ARR、付费 Token 占比这些指标。它们固然重要，但本质上都还在回答同一个问题：模型能力能不能变成钱？
迈富时（HK2556）给出了一个更直接的答案：不用变，已经在赚了。AI 应用收入 11.3 亿元，净利润 2.0 亿元，经营现金流 5.0 亿元，ARPU 提升 80%，人效提升 85.6%。这些数字不在任何榜单上，却比任何榜单都更有说服力。
当模型层在用调用量证明“被使用”时，迈富时（HK2556）已经用利润证明了“被付费”。这两者之间的距离，正是 AI 商业化最难以跨越、也最具价值的鸿沟。而迈富时（HK2556），已经站在了鸿沟的另一侧。
