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迈富时(02556.HK)2026年中期管理层讨论与分析

证券之星消息,近期迈富时(02556.HK)发布2026年中期财务报告,报告中的管理层讨论与分析如下:

业务回顾:

一、战略深化:从AI应用平台迈向全栈Token工厂
      2026年上半年,是本集团AI战略持续深化并进入规模化商业兑现的重要阶段。进入AI时代,企业对于软件的需求正在发生根本变化:客户不再满足于购买功能模块,而是希望获得能够真正理解业务、执行任务并持续进化的AI员工。基于这一趋势,本集团进一步升级战略定位,从AI应用平台迈向「全栈Token工厂」。我们认为,未来企业AI应用的核心价值,不在于单纯消耗底层模型Token,而在于将底层算力和模型能力,通过企业业务场景转化为可量化、可持续产生价值的场景Token。
      围绕这一战略,本集团已形成覆盖算力层、模型层、AI原生平台层及应用层的完整能力体系。通过AI-Agentforce智能体中台3.0、AI-KnowForce企业级知识中台、GenAIOSAI原生操作系统,以及覆盖营销、销售、客服、外贸、研发、陪练、经营分析等核心业务场景的AIAgent矩阵,我们持续推动企业从「使用AI工具」迈向「拥有AI员工」。
      其中,AI-Agentforce智能体中台3.0进一步强化多智能体综合管理能力,支持自然语言构建智能体(NLA)、多智能体系统协作(MAS)、多模态理解与交互等核心能力;AI-KnowForce企业级知识中台涵盖企业数据库、知识库及知识图谱,为智能体提供业务理解能力;GenAIOS则作为基于本体的AI原生操作系统,运行AI原生平台及全场景AI员工。以数据为基础,拥有自我训练能力,并智能化培训、管理、调用、迭代智能体。
      二、业绩表现:AI商业化加速兑现,核心指标全面向好
      营收与利润强劲突破
      本集团截至2026年6月30日止六个月实现总收入人民币19.6亿元,同比增长111.2%。其中,AI应用业务收入达人民币11.3亿元,同比增长123.7%,成为推动业绩高速增长的核心强劲引擎。得益于规模效应释放与极致的运营效率提升,本集团盈利能力显着增强,报告期内录得净利润人民币2.0亿元,同比增长466.1%。同时,经营性现金流实现净流入人民币5.0亿元,进一步证明本集团AI应用业务具备健康的自我造血机制,本集团经营业绩实现环比高速增长,持续体现AI应用业务强大的商业化能力和内生造血能力。上述成绩充分证明,AI应用正在进入规模化价值释放阶段。本集团依托多年企业服务积累,将真实业务场景、行业知识资产及AI全栈Token能力深度融合,实现从「提供软件工具」向「交付业务结果」的转变。
      第一,AI原生产品矩阵持续完善,覆盖企业核心业务场景。
      2026年上半年,本集团持续推进AIAgent产品体系建设,围绕企业营销、增长、运营及管理核心环节打造完整智能体矩阵。
      在AI营销场景,本集团推出AI营销场景Agent及T-GEO等产品,赋能Marketing各环节,GTMAgent、MirrorWorld、AICMS、AIKOX、AICDP、AgenticDAM等核心产品。
      在AI销售场景,本集团通过AI原生CRM、AI解决方案、AI投标助手、AI合同评审等产品,帮助销售团队提升线索转化效率,实现销售流程智能化升级。在T-GEO场景,全面打通「AI应用平台提问到获取答案」全流程,助力品牌在国内外大模型流量入口中有效提升可见性。
      在AI客服场景,本集团产品赋能客服各场景,涵盖ToC和ToB的AI客服和AI客服助手等核心产品,实现全天候智能响应、复杂问题处理及服务质量提升。在AI陪练场景,本集团通过自动化匹配行业生成情景式对练系统实时反馈,陪练结果追踪,赋能销售培训环节,提高销售培训效率及转化能力。
      在AI经营分析场景,DaTaAgent基于本体语义模型,赋能企业战略及管理层经营分析决策,自主归因分析,多模型交叉验证确保可信,帮助企业管理层提升经营决策效率。
      在AI外贸场景,本集团持续推进EVA自动化海外拓客及NoraAI视频营销全流程Agent,助力企业拓展全球市场。
      在AI研发场景,本集团推出AI研发智能体,重点解决企业研发中数据安全、团队管控、知识沉淀等核心问题,赋能企业级研发环节,推动研发效率提升。第二,客户价值持续释放,实现量价齐升。
      随着AI应用价值不断被客户认可,本集团客户规模与客户价值同步提升。伴随「全栈Token工厂」战略持续落地,本集团商业模式亦从传统软件订阅模式向以场景价值为核心的Token经济模式演进。AIAgent不再只是被动响应的软件工具,而是能够在企业真实业务流程中持续执行任务、消耗Token并创造业务结果的智能化生产力。通过将底层算力、模型能力与企业数据、行业知识及业务场景深度结合,本集团能够将通用Token转化为具备更高商业价值的场景Token,实现客户价值提升与本集团收入增长的双向驱动。客户使用越深入,智能体积累的业务知识越丰富,应用效果越显着,进一步推动客户扩容与长期合作,形成可持续增长飞轮。
      截至2026年上半年,本集团客户数量同比增长25.9%,每用户平均月收入同比增长80.0%。客户采购模式正在从传统软件订阅向企业级智能体采购转变,客户价值持续释放。
      第三,AI技术红利兑现,人效持续跃升。
      本集团不仅将AI能力赋能客户,同时持续应用于自身经营管理体系,实现组织效率提升。
      2026年上半年,销售费率为11.4%,同比下降5.6个百分点;管理费率为4.6%,同比下降5.6个百分点;研发费率为16.6%,同比上升7.5个百分点。
      总人效(总收入╱总人数)提升85.6%,员工总人数同比增长13.8%至1,893人。在保持研发投入持续增强的同时,本集团通过AI工具赋能销售、客服、研发及内部管理流程,实现组织能力与技术能力同步提升。
      三、生态共建:构建产业上下游护城河
      2026年上半年,本集团持续推进产业生态建设,持续深化与产业链伙伴合作,加强算力、模型、应用生态协同,共同推动AI应用走向规模化产业落地。持续完善渠道合作伙伴体系,将本集团的AI智能体产品提供给更广泛的客户群体,形成「核心能力输出+生态伙伴协同」的产业闭环。
      四、行业趋势:AI应用进入规模化落地阶段,本集团领先优势进一步凸显
      随着企业对于AI商业价值的认知不断深化,AI应用市场正在进入从技术验证向业务规模化应用转变的新阶段。
      企业客户关注的重点已经从「是否拥有AI能力」转向「AI是否能够创造确定性业务结果」。未来竞争的核心,不仅是模型能力,更是对于行业场景、企业数据、业务流程及智能体工程化能力的综合掌握。
      本集团凭借多年企业服务积累、丰富行业知识资产、成熟AI应用平台以及持续扩大的客户基础,形成「模型+数据+平台+场景」的长期竞争壁垒。
      我们相信,随着AI应用持续渗透,具备全栈能力的平台型企业将在行业竞争中获得更加明显的优势。

业务展望:

展望未来,本集团将围绕「全栈Token工厂」战略,持续推动AI能力商业化释放,打开长期增长空间。
      第一,深化Token经济模式,推动商业模式持续升级。
      未来企业AI应用的价值,将更多体现在智能体持续执行任务并创造业务结果。本集团将进一步探索从订阅模式向消耗量收费模式演进,使客户价值与本集团商业收益更加深度绑定。
      第二,持续完善AI原生平台,扩大企业智能体应用场景。
      本集团将持续升级AI-Agentforce智能体中台、AI-KnowForce知识中台及GenAIOS,并围绕企业核心业务场景持续丰富AI员工体系,推动更多行业实现智能化升级。
      底层能力方面,本集团持续强化多模型融合调用能力,通过统一接口连接不同类型的大模型及专业模型,根据具体业务任务自动匹配最优模型组合。对于高复杂度、高专业要求的业务场景,调用具备更强推理能力的模型;对于高频、标准化任务,则通过调用轻量化模型提升响应效率并降低使用成本。
      通过混合模型调用架构,本集团帮助企业在保障AI应用效果的同时,有效优化Token消耗成本,提高AI应用投入产出比。未来,随着企业智能体应用规模扩大,本集团将进一步发挥平台调度能力,将不同模型能力转化为企业业务场景中的高价值Token,持续推动AI应用从「可用」迈向「高效用、低成本、规模化应用」。
      第三,加速生态建设,构建长期竞争壁垒。
      本集团将持续深化与产业链伙伴合作,加强算力、模型、应用生态协同,共同推动AI应用从单点创新走向规模化产业落地。
      第四,加速国际化布局,拓展海外增长空间。
      本集团将持续推进国际化战略,在服务中国企业出海的基础上,进一步拓展海外本地企业客户。目前,本集团已在中国香港、美国、新加坡、日本设立海外子公司,外贸业务收入保持快速增长。未来将继续拓展东南亚、中东、欧洲、南美等市场,产品深度适配本地合规与商业习惯,发展本地渠道伙伴,推动海外业务成为新的增长引擎。
      第五,坚持高质量增长,实现长期价值创造。
      本集团始终坚持高利润、强现金流的发展原则,以客户价值创造为核心,以效果赢得信任,以信任形成长期合作关系。
      2026年是本集团技术红利全面兑现、价值规模化释放的新阶段。我们将继续深耕全栈AI能力,为广大企业创造更可信、更卓越的商业价值,为股东与合作伙伴带来可持续的长期丰厚回报。

以上内容为证券之星据公开信息整理,仅供参考不构成投资建议。

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