港股AI链回潮，迈富时要让DeepSeek V4听懂“企业黑话”

4月27日港股收盘，市场结构分化明显：恒生指数跌0.20%，恒生科技指数独涨0.77%，国企指数跌0.22%。盘面上，科技成长板块表现活跃，存储芯片、半导体、光通信等AI产业链方向走强，AI叙事在港股市场重新抬头。

但这一次，AI行情的焦点不只是“模型更强”或“算力更热”，而是一个更现实的问题：强模型进入企业后，能不能真正听懂企业自己的“黑话”？

DeepSeek V4 Preview已正式发布，官方信息显示，1M上下文成为其标准能力，V4-Pro主打高性能，V4-Flash主打高效率与低成本。路透社也报道称，DeepSeek V4系列包括Pro和Flash两个版本，其中Pro版本适配华为昇腾芯片，并面向agentic coding、竞赛编程等复杂任务。

更进一步，中国信通院已联合人工智能软硬件协同创新与适配验证中心，正式启动DeepSeek V4国产化适配测试工作。此次测试覆盖DeepSeek V4全系列模型，聚焦推理、微调等流程，并从适配易用性、功能完备性、优化效果、性能指标、成本等维度评估，同时新增长序列处理、代码生成与理解、智能体调用成功率和任务拆解能力等测评方向。

这意味着，DeepSeek V4已经从“模型发布”进入“国产适配验证”阶段。AI竞争也不再只是参数、榜单和API价格之争，而是进入了国产软硬件协同、智算承接、Agent落地和场景Token转化能力之争。

而这恰好把 迈富时（02556.HK） 推到了一个新的观察位置。

一、模型越强，企业“黑话”越重要

DeepSeek V4加速了AI能力升级，但模型越强，一个容易被忽略的问题反而越突出：模型知道很多世界知识，却不一定听得懂企业自己的“黑话”。

每家公司都有自己的产品规则、客户分层、价格体系、服务标准、审批流程、合规边界和历史经验。这些知识往往散落在文档、表格、聊天记录、培训材料、CRM系统、工单系统和老员工脑子里。

通用模型可以回答“什么是销售漏斗”，但它未必知道：

这个客户为什么被划为A级？ 这款产品为什么不能给某类客户报价？ 这套审批流程为什么必须经过法务？ 这份合同条款哪些能对外说，哪些只能内部看？ 这条线索去年为什么丢了，今年该换什么打法？

所以，Agent要真正进入企业工作，第一步不是炫技，而是“入职培训”。

这就是迈富时KnowForce知识中台的价值所在。

它不只是一个文档库，而是要把企业知识、行业知识和业务流程打造成类似“图书馆管理系统”的知识资产系统：让行业经验、专业知识、客户规则、产品信息和流程要求，被沉淀为可以检索、推理、调用、授权和审计的企业知识资产。

换句话说，DeepSeek V4提升的是AI的“智商上限”；KnowForce要解决的是AI能不能真正懂这家公司。

二、国产适配启动后，AI应用拼的是“接得上、管得住、用得值”

中国信通院启动DeepSeek V4国产化适配测试，释放出一个明确信号：国产AI生态正在从“模型能不能跑”进入“跑得稳不稳、接得顺不顺、用得值不值”的阶段。测试对象覆盖芯片、服务器、一体机、集群、开发框架及工具链、智算设施及平台等软硬件产品及系统。

这对AI应用平台提出了更高要求。

以后不能只说“我接入了某个大模型”，还要回答：

是否可以获得提升，能不能转化成获客、成交、研发交付、经营分析和服务效率？

这就是迈富时“全栈Token工厂”适合在当下被重新理解的原因。

企业的目的地，是获客、成交、降本、提效、经营判断、研发交付和客户服务改善。它不是简单讲“大而全”，而是讲一条完整链路：从智算、模型、知识、智能体，到场景交付，最终把算力Token和模型Token加工成企业真正愿意付费的场景Token。

三、KnowForce不是资料库，而是AI员工的“企业规章制度”

在DeepSeek V4的长上下文和Agent能力加持下，知识中台的重要性会进一步放大。

因为模型能处理更长、更复杂的信息，并不代表它天然知道哪些信息能用、哪些不能用，哪些是最新版本，哪些已经过期，哪些能对外表达，哪些必须加合规限制。

这恰恰是企业知识治理的问题，这不是模型单独能解决的问题。模型再强，如果没有企业知识本体、权限体系和治理流程，它也可能只是“更会说”，而不是“说得对、说得稳、说得符合企业规则”。

所以，知识中台KnowForce AI的意义不只是让AI多读几份文档，而是让AI在企业的知识边界、权限边界和合规边界内工作。

没有知识中台，AI可能像一个聪明但没培训的新员工：话很多，懂不少，但容易说错话、越权办事、搞不清规则。有了知识中台，AI才可能成为真正能进组织、能被管理、能被审计的企业AI员工。

四、AI-Agentforce和ForceClaw：让Agent不只是会说，而是能干活

知识中台解决“懂不懂业务”，但Agent真正落地，还要解决“能不能协同”和“能不能调用工具”。这就是智能体中台AI-Agentforce和ForceClaw的角色发挥作用之处。

智能体中台AI-Agentforce更像智能体的调度中心。一个销售流程可能需要线索分析、客户画像、话术生成、合规审核、跟进提醒等多个AI员工协同完成；一个研发流程可能需要需求拆解、代码生成、测试修复、文档补全和项目复盘多个AI员工配合。单个AI员工再聪明，也难以承担完整业务链路。

ForceClaw则更像企业级专业Skills库和人机协作入口。它要解决的是AI如何连接CRM、ERP、工单、内容系统、数据系统等企业工具，让AI不只是会回答，而是能够进入业务流程完成动作。

这套组合的逻辑很清楚：

知识中台让AI懂业务。智能体中台让Agent会协同。ForceClaw让AI能调用工具。执行层的场景AI让Token变成结果。这就是“全栈Token工厂”从概念走向业务闭环的关键。

五、四个场景，决定Token到底是不是“真生产力”

真正值钱的不是模型Token本身，而是场景Token（AI员工矩阵）的价值创造。

AI经营分析大师Data-Agent：对应经营分析。传统BI像一个勤奋的报表员，只告诉老板“昨天发生了什么”；但老板真正想问的是：“为什么华东区利润突然掉了？是价格问题、库存问题，还是渠道转化问题？下一步该谁处理？”Data-Agent让企业从“看报表”，开始走向“看分析”、“看判断”。

AI研发智能体 SuperCodeX Agen：对应研发闭环。AI编程不是写几行代码那么简单。企业研发要接需求、看代码库、跑测试、补文档、留痕迹、对规范。SuperCodeX Agent的价值不只是“会不会写”，而是“能不能管、能不能交付、能不能追责”。

GEO智能助手对应AI答案入口。过去品牌争搜索排名，现在用户开始问AI，品牌要争的是“AI答案里有没有我”。这不是简单写文章，而是内容生产、语义优化、平台适配和线索转化的组合战。

AI销售专家：对应成交链路。它不是帮销售写几句漂亮话，而是围绕线索识别、客户分层、个性化话术、跟进节奏和成交推进，把销售经验沉淀成可复用的智能体动作。

这些场景里的Token，已经不是普通问答Token，而是经营判断Token、研发交付Token、销售转化Token和AI答案入口Token，并开始产生价值。这才是“场景Token”的真实含义。

六、110.5%增长，验证迈富时不只是讲故事

公开报道显示，迈富时2026年一季度AI应用业务收入同比增长约110.5%，精准营销服务毛收入同比增长约0.9%。这说明，AI应用业务已经成为市场观察迈富时的重要增长变量。这个数据的意义，不是说迈富时因为DeepSeek V4上线就会自动重估，而是说明它的AI应用转型已经出现可观察的业务锚点。

真正需要持续观察的，仍然是个硬问题：场景Token能不能从宣传词变成可计量的商业模式？

但DeepSeek V4以及国产化适配测试的启动，确实让这套逻辑更容易被市场理解。

当国产大模型、国产算力和国产软硬件生态进入“同频迭代、深度适配”的阶段，AI应用层不再只是拼谁接入模型更快，而是拼谁能把模型能力真正变成企业业务结果。

结语：别只看模型多强，要看谁能让AI听懂企业黑话

随着DeepSeek V4让模型能力进一步普惠。中国信通院启动国产化适配测试，说明产业重点正在从模型发布，走向软硬件协同、推理优化、Agent能力评测和应用生态落地。这对迈富时这样的AI应用平台来说，是一个更清晰的验证窗口。

模型厂商负责把智能做成基础能力，应用平台负责把智能做成高价值结果。未来AI应用层真正值得看的，可能不是谁最会调接口，而是谁最会把接口变成订单、报告、代码、线索、经营判断和现金流。

所以，迈富时最值得讲、也正在讲的故事，不在于“接入了强模型”，而是通过焱基词元智算、GenAI OS、知识中台、智能体中台、企业级龙虾ForceClaw和场景化的AI员工矩阵，让强模型听懂企业黑话、进入企业流程、遵守企业规则，最终把Token炼成真正的业务结果。

这才是DeepSeek V4之后，“全栈Token工厂”最容易被市场听懂的新故事。

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