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迈富时管理有限公司（股份代号：02556.HK）持续推进“全栈Token工厂”战略，以企业级知识中台、智能体中台及AI原生操作系统为核心基础，将算力、模型、企业数据、知识与业务流程进一步整合，通过企业智能体进入营销、销售、客户服务、经营分析、研发及企业出海等业务环节，推动AI从“会对话”走向“会工作”。
随着生成式人工智能加速进入企业核心业务流程，企业AI的竞争正在从模型能力比拼，进一步转向智能体能否理解企业知识、执行真实任务并创造可衡量的经营价值。人工智能产业正在形成从算力、模型到智能体，再到企业工作流和业务结果的价值链。企业真正需要的并不是未经加工的模型Token，而是AI能否帮助其提高客户触达效率、优化销售转化、提升服务响应速度，并减少重复性工作投入。迈富时提出“全栈Token工厂”，正是希望打通从技术资源到企业生产力的关键链路。
这一战略的核心并非单纯增加模型调用或Token消耗，而是进一步将底层技术能力加工为可交付、可追踪、可复用的“场景Token”，使AI能力与企业真实业务任务和经营结果建立更直接的连接。
迈富时企业智能体中台AI-Agentforce 3.0入选“最具商业价值潜力的Agent TOP10”
日前举行的第二十届沙利文全球增长、科创与领导力峰会暨第五届新投资大会上，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）及头豹研究院发布AI Agent及AI营销领域相关研究成果。
其中，迈富时旗下AI-Agentforce智能体中台3.0入选“最具商业价值潜力的Agent TOP10”；Tforce营销大模型入选“最具全球发展潜力的中国Agent TOP10”；迈富时入选“中国AI环境下最佳营销服务商TOP10”。与此同时，迈富时服务的代表性客户案例入选“2026年AI环境下的营销最佳应用实践”。
相关入选覆盖了AI Agent的商业价值潜力、模型发展潜力、AI营销服务能力以及客户应用实践等不同维度，也进一步将企业AI的评价标准从单纯的模型能力延伸至产品化与实际场景应用。
对于企业而言，一个能够回答问题的模型，与一个能够真正进入经营流程的智能体之间，仍然存在明显距离。企业AI需要解决企业知识分散、数据权限复杂、业务系统割裂以及任务执行过程难以治理等问题。
迈富时围绕这一需求构建企业智能体体系：KnowForce AI企业级知识中台负责组织企业数据库、知识库及知识图谱等知识资产；AI-Agentforce智能体中台3.0承担智能体构建、任务协同、工具调用与持续迭代；GenAI OS则进一步支持智能体的运行、管理与治理。三者协同，使企业智能体能够在明确的数据、知识和权限边界下进入具体业务流程。迈富时希望解决的并不是“让模型多回答几个问题”，而是让AI能够理解任务、调用工具、协同执行并完成交付。
因此，“全栈”的核心并不是把芯片、模型等所有技术重新制造一遍，而是将算力供给、模型适配、企业知识治理、智能体构建、运行管理及场景交付组织成完整的企业AI生产体系。
从AI Agent到营销实践，验证企业智能体“最后一公里”
相比技术榜单，客户应用是检验企业智能体商业价值更直接的一环。
此次迈富时服务的代表性客户案例入选“2026年AI环境下的营销最佳应用实践”，进一步体现AI Agent在真实营销业务流程中的应用探索。
营销也是企业AI较容易形成价值闭环的场景之一。从内容生产、品牌触达，到潜客识别、销售线索跟进和客户运营，每一个环节都有较为明确的任务输入与结果反馈。
迈富时企业智能体可以围绕内容生产、品牌触达和客户线索识别等任务进入营销流程；在销售及客户运营场景中，则进一步连接商机跟进、客户分析、知识检索、服务响应和任务分派。经营分析及企业出海等场景，则涉及跨系统数据处理、市场分析以及多语言业务任务。这也是迈富时提出“场景Token”的重要背景。
传统模型Token主要衡量一次调用消耗了多少技术资源，而场景Token进一步关注这些技术资源经过企业知识、工具和工作流加工以后，究竟完成了什么业务任务。从模型Token到场景Token，背后对应的是企业AI商业模式的一种变化：企业购买的不再只是一个功能，而是一项能够持续执行任务的生产能力；AI平台的价值，也需要进一步通过客户使用、交付效率及经营结果进行检验。
AI应用收入增长123.7%，经营结果提供进一步验证
产品和案例之外，商业化最终仍需要回到经营数据。2026年上半年，迈富时实现总收入人民币19.6亿元，同比增长111.2%；AI应用业务收入人民币11.3亿元，同比增长123.7%；公司净利润人民币2.0亿元，同比增长466.1%；经营性现金流净流入约人民币5.0亿元。同期，公司客户数量同比增长25.9%，每用户平均月收入同比增长80.0%，总人效同比提升85.6%。从收入增长到盈利改善，再到经营现金流表现，这些指标为观察企业AI商业化提供了不同维度的参考。
尤其值得关注的是，企业AI商业化不能仅通过“部署了多少智能体”来判断。随着智能体逐渐进入企业知识、营销、销售、服务和经营流程，客户是否持续使用、单客户价值是否提升，以及平台能力能否跨客户、跨行业复用，将成为更重要的观察指标。
迈富时长期服务企业营销、销售和客户运营场景，其场景积累使平台能够进一步识别哪些任务适合智能体执行、哪些环节需要人与AI协同，以及哪些业务结果能够被量化。同时，一次项目形成的知识结构、流程组件和智能体能力，也可以在符合数据和权限边界的前提下沉淀为可复用能力。
从“模型能力”走向“生产力”，AI商业化进入下一阶段
当前，AI产业的基础设施、模型和智能体能力仍在快速迭代。但随着模型能力不断提升、调用成本持续变化，仅仅拥有模型本身，已经越来越难以构成企业AI长期竞争力。
企业真正关心的问题正在变得更加具体：AI能否理解自己的业务？能否进入工作流？能否安全调用数据和工具？能否完成任务？最终能否产生可以验证的业务价值？
沿着这一趋势，AI产业链的价值衡量也正在从“技术能力”向“生产力”延伸。
算力决定AI能否规模化运行，模型决定智能能力的上限，而企业知识、智能体协同与业务场景，则进一步决定这些能力能否转化为实际价值。对于迈富时而言，“全栈Token工厂”的核心价值并不在于追逐每一次模型热点，而在于构建一套能够持续吸收底层技术进步，并将其转化为企业生产力的系统。此次AI-Agentforce智能体中台3.0入选“最具商业价值潜力的Agent TOP10”，以及客户案例入选“2026年AI环境下的营销最佳应用实践”，分别从产品和应用两个维度，为这一商业化路径提供新的观察样本。
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。只有当算力被模型有效利用、模型被企业智能体组织、智能体真正进入工作流并创造经营结果，AI才能进一步成为企业可持续使用的生产力。
关于迈富时管理有限公司
迈富时管理有限公司（Marketingforce，股份代号：02556.HK）成立于2009年，是AI原生应用平台服务商。公司围绕企业核心业务场景构建AI智能体服务体系，持续推进人工智能在营销、销售、客户服务、经营管理及全球化等场景的应用。截至目前，公司累计服务超过22万家企业客户，业务覆盖756个细分领域。
