从工作空间代理到企业智能体：企业智能体第一股呼之欲出？迈富时“全栈Token工厂”逻辑渐清晰

近期AI产业链的一个重要变化，是市场关注点正由底层资源竞争，进一步转向组织级应用和结果交付。一方面，随着AI算力需求持续扩张，GPU紧张格局并未显著缓解，SemiAnalysis显示，H100一年期租赁价格已由2025年10月每小时1.70美元升至2026年3月的2.35美元；另一方面，随着 agentic AI 的推进，资本市场开始关注计算需求向CPU、内存及系统协同能力的扩散。Reuters援引Morgan Stanley观点称，人工智能从“生成”走向“行动”后，芯片支出将从GPU进一步延伸至CPU和内存。

与底层算力演进同步发生的，是AI产品形态的升级。OpenAI近日在ChatGPT中推出 workspace agents 研究预览，面向Business、Enterprise、Edu和Teachers计划开放，支持团队创建共享代理，执行复杂任务和长流程工作；Google Cloud Next 2026 也将“Agentic Enterprise”作为核心主题，强调以统一AI栈推动企业从生成式AI走向代理式AI。这表明，AI产品正在从以个人问答为核心的“小助手”，逐步演进为可接入工具、可跨系统协同、可在组织中持续运行的“工作空间代理”和“企业智能体”。

这一演进，也使Token的产业意义发生变化。国家数据局已将 Token 正式译为“词元”，并指出其不仅是智能时代的价值锚点，也是连接技术供给与商业需求的结算单位；到2026年3月，我国日均词元调用量已超过140万亿。与此同时，国家数据局还提出，要探索“词元交易”等新型数据集交易模式，推动商业模式从基础数据包销售向API调用、模型化解决方案及全栈服务提升。这意味着，词元正从技术计量单位，进一步演化为可量化、可定价、可交易的产业级商业单位。

在这一背景下，“全栈Token工厂”逐渐成为AI应用层一个更具解释力的框架。所谓“Token工厂”，并非单纯指Token消耗能力，而是指能够将上游智算、模型和数据资源，通过中游的知识治理、流程编排和智能体协同，最终加工为可交付、可复用、可持续转化的业务结果。所谓“全栈”，则强调这一体系覆盖智算、数据、模型、智能体等多个关键环节，而不是停留在单一模型或单一Agent。随着企业智能体、研发智能体等形态不断成熟，Token不再只是一次对话的后台成本，而成为企业持续生产和协作中的新型资源，这也是“全栈Token工厂”概念逐步被市场接受的重要原因。

在港股相关公司中，迈富时（02556.HK）之所以开始被纳入这一框架观察，也在于其公开披露的业务结构已呈现出一定雏形。根据港交所公告，公司2025年收入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52.8%；2026年第一季度，AI应用业务收入同比增长约110.5%，并正式推出GenAI OS、AI-Agentforce智能体中台3.0、KnowForce AI知识中台和Data-Agent经营分析大师。若从第三方视角概括，这意味着公司已不再只是单点提供AI功能，而是在尝试以AI原生操作系统、知识中台、智能体中台和场景产品为基础，形成更完整的平台体系。

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