2026年，AI产业的关注点正在发生深刻转移。从“模型能力有多强”到“应用平台能否真正落地”，资本市场对AI价值的衡量尺度，正在经历一场系统性重构。大模型军备竞赛的边际效益正在递减，AI产业的竞争焦点已经不可逆地从模型参数转向平台生态与商业落地深度。

正是在这一产业坐标转换的关键节点，迈富时（02556.HK） 发布的2026第一季度业务更新中，正式公开了AI原生操作系统Gen AI OS的发布，并同步推出智能体中台3.0、知识中台和经营分析大师。如果把这一系列产品动作放在一起看，其意义已不只是单纯的产品上新，更像是从“工具集合”向“AI原生应用平台”全面升级的标志性信号。对资本市场而言，这种跃迁的重要性在于：企业级AI竞争的焦点，正在从单点功能走向平台能力、场景复制与商业化深度。Gen AI OS的发布，为市场观察企业级AI应用从“点状工具”向“平台型操作系统”的演进提供了一个典型案例。

一、从“工具”到“平台”：Gen AI OS的战略意义

从公开披露口径来看，Gen AI OS最值得关注的，并非单一产品名称，而是它所代表的平台层含义。根据公司4月15日发布的业务更新，迈富时当前产品矩阵已涵盖企业级AI Agent应用集群与AI Agent开发管理平台，形成了从模型融合、算力调度、知识治理到智能体协同的全栈能力，并已覆盖营销、销售、客服、研发等企业核心业务场景。换句话说，Gen AI OS并不是一个简单的AI应用平台，而是在智能体、知识中台的AI成果的基础上，结合行业场景应用，并集中于同一个企业智能体中台的AI原生应用平台。

在技术路径上，Gen AI OS也选择了一条差异化路线。据腾讯新闻报道，迈富时Gen AI OS引入本体驱动开发范式，通过定义本体、编排智能体的方式构建应用，无需编写大量代码即可自动将ERP、CRM、DMS等异构系统数据映射为互联的业务语义。系统采用模型中立架构，向下兼容GPT、Claude、千问、DeepSeek、豆包等国内外主流模型，并预置了汽车、零售消费、工业设备制造、医药与冷链物流等行业的数字孪生镜像，将原本数月的本体建模工作压缩至数周甚至数天。这种“即插即用”的设计，显著降低了企业AI应用的开发门槛与部署周期。

从技术底座来看，这家公司并非从今年才开始做智能体，而是较早就围绕企业级智能体中台进行布局。公司官网公开资料显示，Gen OS AI 是迈富时研发、面向企业级客户的智能体中台，这也是中国首个企业级智能体中台。到了近日，迈富时已形成覆盖研发、生产、供应链、营销、销售、服务、经营决策及组织人才赋能等环节的全链路智能化产品体系。相较于市场上更偏单点问答、单点自动化的AI工具，这类平台化能力的优势，在于更适合复杂组织、多角色协同和跨业务流程的企业环境。

如果把这一套逻辑放回更大的行业背景里，Gen AI OS发布的意义就更清晰了。当前AI Token调用量快速增长，底层模型与推理能力加速普及，产业价值正在从“谁拥有模型”转向“谁能把模型做成可运营、可部署、可计费的场景平台”。迈富时此次发布Gen AI OS，实质上强化的正是这种平台层能力：一头连接模型、知识和算力，一头连接企业组织内部的营销、销售、客服、研发与经营分析等流程，最终把AI能力沉淀为可规模化交付的专属智能体和行业解决方案。

二、估值叙事的关键：为什么AI原生平台优于其他AI平台

市场对迈富时的关注，长期习惯于将其放在传统AI应用企业的框架下分析。但Gen AI OS的发布，可能正在加速推动估值叙事的结构性切换。两者之间的核心差异体现在三个层面：

收费模式不同。华泰证券4月17日发布的研报明确指出，AI时代的定价逻辑正在围绕Token展开，形成算力层、模型层、应用层三层结构赋能价值提升。其中，AI应用层通过数据和行业积淀赋能，使通用模型Token获得更大价值，因此可以收取更高的Token价格。在ROI明确的场景，AI应用厂商正积极探索按Token消耗量付费及按效果付费等新商业模式，将收费来源从采购预算迁移至业务超额收益，更大的增量市场正在开启。区别于传统大模型厂商，迈富时的GEO等产品已率先落地“消耗+效果”的混合收费方式，将收费基础转型跨越到业务结果。

核心壁垒不同。迈富时的核心壁垒在于“行业知识中台 + 知识图谱 + 智能体中台 + 工程化能力”的组合。根据公开资料，迈富时已累计服务超过21万家企业客户，覆盖零售消费、汽车、金融、B2B制造、医药大健康、企服、跨境电商等多个行业，沉淀了持续增加、可循坏、可借鉴、可升级的知识图谱。这种行业覆盖广度意味着其AI员工矩阵和场景方案是在长期客户服务与业务理解基础上，持续迭代升级的。毕竟，行业知识图谱的构建周期动辄数年，一旦形成便会自我强化，这也正是迈富时护城河。

客户关系的性质不同。传统大模型企业与客户的关系更多是“工具提供者”，客户可以在不同模型之间切换。但企业级AI原生平台的本质是与客户共同构建适配于该企业的定制化“智能体系统”：将AI Agent嵌入企业的CRM、ERP、客服和经营分析系统，成为日常经营决策的协作节点。迈富时差异化优势正是源于这种深度绑定的战略合作关系，毕竟真正决定企业付费深度的，通常不是模型接口数量，而是是否具备全栈式智能体能力、是否有跨行业经验沉淀，以及是否能为不同领域、不同业态客户提供专属AI员工产品和定制化解决方案。

外部研究机构的判断也为这一视角提供了支持。华泰证券在4月17日的研报中明确指出，此前市场受“大模型吞噬软件”叙事压制，AI应用板块较算力/模型端估值折价显著，这一定价逻辑存在误判。该研报进一步指出，“大模型吞噬软件”存在两大核心误判：

其一，企业整体IT投入是在增加的，AI Agent原生应用正在争夺传统软件预算以及企业的人力预算、营销预算及运营预算；

其二，AI Coding使代码生成成本趋近于零，反而使非代码价值（如数据积累、业务理解、工程判断、效果承诺）的权重进一步上升，AI应用厂商的竞争优势是上升的。业绩成长性高、估值低位、已有按Token消耗量/按结果付费收入的优质AI应用标的有望获得市场关注。

从市场地位看，招股书援引弗若斯特沙利文数据显示，以2022年收入计，公司是中国最大的营销及销售AI解决方案提供商；招股书同时提到，公司提供的是同行中功能覆盖最广泛的营销及销售解决方案。与此同时，公开行业榜单也在强化其在细分赛道中的位置：公司官网显示，迈富时已连续7年获得位列AI SaaS影响力企业第一，连续6年位列智能营销企业第一，并在2025中国AI营销智能体榜单中位居第一等奖项。这类来自行业公开榜单的资料数据，不难看出该企业的行业认可度与市场辨识度。对一家正在向AI原生应用平台转型的企业而言，这是相当重要的品牌积累。

三、业绩验证：数字比概念更有说服力

AI原生平台的估值叙事，需要有可持续的经营数据来支撑。从迈富时已披露的财务数据来看，其AI业务正在进入收入加速释放和盈利能力改善的阶段。

2025年全年，迈富时总收入为28.18亿元，同比增长80.8%；其中AI应用业务收入14.87亿元，同比增长76.5%，占总收入比重达到52.8%；全年净利润7326.8万元。到2026年第一季度，公司进一步披露AI应用业务收入同比增长约110.5%。这些数据足以表明，在该公司的企业智能体中台、AI原生应用平台、全场景的AI员工矩阵等AI应用产品在市场上所获的辨识度与认可度。

在客户结构方面，2025年全年KA客户数量达1609家，同比增长105.5%；KA客户平均合同价值（ACV）提升60.6%；SMB客户数量达2.7万家，同比增长3.0%，ACV提升33.1%。高价值客户数量翻倍、客单价持续攀升，验证了“场景Token”的定价权正在被市场认可。

在经营效率方面，集团总人效提升62.7%，销售费用率下降6.5个百分点至14.5%，管理费用率下降10.2个百分点至6.8%，AI业务经营性现金流为1.9亿元。值得一提的是，根据该公司的公开信息，企业智能体中台首先适用于企业自身，以验证效果，随后，才会被推向市场。内部效率的提升，就已是其产品有效性的最佳实证了。

自年报发布后，各机构的反馈来看：建银国际将目标价上调至69.8港元，维持“跑赢大市”评级，理由是“强劲的盈利增长前景”；光大证券给予“买入”评级。这些评级结果同样表明，迈富时的AI业务已不仅是想象空间，而是正加速释放盈利。

四、行业风向：AI产业价值正在从底层向上层迁移

如果说迈富时的产品升级和业绩表现是公司层面的逻辑，那么当前AI产业的整体风向变化，则构成了更宏观的背景支撑。

2026年4月以来，Token经济持续加速。国家统计局最新数据显示，截至2026年3月，中国日均词元调用量已突破140万亿，较上年末增长超过40%，一季度规模以上数字产品制造业增加值同比增长11.2%。Token正在取代流量，成为衡量AI商业化深度、产业活跃度与算力需求强度的“通用刻度”。

在这一背景下，腾讯即将发布的混元3.0大模型引发市场高度关注。腾讯副总裁李强在3月底透露，腾讯将于4月份正式发布混元3.0版本，激活参数大幅降低，同时在复杂推理、长记忆、多轮追问与Agent能力等多个维度实现明显提升。他表示，大模型是类似于工业革命的机遇，是腾讯内部核心战略，混元已有超过900个业务全面接入。

阿里巴巴方面也在密集卡位AI应用层。阿里于3月16日成立以“创造Token、输送Token、应用Token”为定位的Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由CEO吴泳铭直接管理，与电商、云智能两大事业群平级。

而在GTC 2026提出了“Token工厂经济学”的黄仁勋，不仅正式将AI数据中心定义为“智能Token工厂”，并预测2026至2027年间全球AI算力采购订单积压规模将突破1万亿美元，较此前预测翻倍。此外，他还提出免费层、中级层、高级层、高速层和超高速层等，AI服务的五层定价体系，进一步推动Token定价的体系化与标准化。

在具身智能领域，阿里巴巴旗下高德于4月确认将发布首款四足机器人，这也成为阿里巴巴集团推出的首个具身机器人产品。高德已于2026年初成立具身业务部，此前发布了具身操作基座模型ABot-M0，在多个权威基准测试中实现SOTA。具身智能的落地意味着Token的消耗场景正在从纯数字世界向物理世界扩展。

这些行业事件共同指向一个判断：AI产业的价值分配正在从“底层算力”向“应用层结果”迁移。英伟达、腾讯、阿里等巨头在Token经济上的密集卡位，为迈富时这类聚焦应用层场景Token的平台创造了有利的外部环境。

五、平台化叙事能否打开估值新空间？

总体来看，若再以传统AI应用平台企业的框架与视角解析迈富时已不够准确。这家公司正在以Gen AI OS为抓手，基于自身过去积累的行业积淀与AI原生平台的基础上，自研、升级至面向企业组织的企业智能体中台。它的核心竞争力，不只是某一个爆款Agent，而是以全栈式智能体集群为底座、跨行业场景覆盖能力、各行各业的场景定制化AI员工矩阵，以及持续根据行业前沿的最新成果持续进行自升级的能力。

对资本市场而言，这种从“产品”到“平台”、从“工具”到“全栈式操作系统”的跃迁，可能正是迈富时下一阶段估值叙事中最值得重视的部分。

随着Token经济持续扩容，底层模型能力差距逐步收窄，AI应用层基于“场景Token”决定的定价权，将成为AI产业下一阶段价值分配的关键。在这个逻辑框架下，迈富时能够将Token转化为适配不同行业的企业级智能体中台，让企业级客户能一站式获得需要的AI产品与解决方案。

当市场越来越多地认识到这一属性，并进一步了解具备研发能力的AI原生应用平台的含金量后，那么，迈富时的估值坐标系，或许将迎来一次结构性的上移。