2026年上半年，云知声实现营收5.62亿元，同比增长38.7%；大模型Token业务收入接近3000万元，同比增长760%；其中第二季度单季收入超过2500万元，环比增长超过500%。

　　如果增长主要来自传统国内项目，那么它更多反映的是订单扩张；而美元Token收入增长，对应的是另一套商业模式——用户直接调用模型API，按照Token使用量付费，模型能力本身开始成为商品。

　　与此同时，Token业务毛利率已经超过60%，公司复购收入占比也超过60%。另一边，云知声仍在加大研发，上半年研发投入达到2.84亿元，同比增长69%，但同期亏损却继续收窄。

　　云知声正在从一家被市场习惯用“AI项目公司”逻辑衡量的企业，逐渐显露出一家大模型公司的收入特征。

　　上半年，大模型Token业务收入接近3000万元，同比增长760%；其中第二季度单季收入超过2500万元，环比增长超过500%。也就是说，上半年绝大部分Token收入集中在最近一个季度产生，增长曲线正在明显变陡。

　　传统软件和AI项目更多依赖采购、定制和交付，一笔合同对应一笔收入；Token收入则只有在模型真正被调用时才会发生。

　　过去人与AI主要是一问一答，一个问题对应少量模型调用。但当智能体开始执行复杂任务，一个工作流可能被拆解成几十甚至上百个步骤，每一步都可能调用模型、工具或外部系统。

　　目前，Token业务毛利率已经超过60%。这意味着云知声并不是单纯依赖低价换调用，而是在形成一条兼具高增长、高毛利和经常性特征的新收入曲线。

　　目前，云知声企业智能化服务复购收入占比已经超过60%，复购规模同比增长40%。与此同时，公司正在把过去不同项目中积累下来的业务能力重新拆解、标准化，再沉淀成可以重复调用的智能体模块。

　　最大的区别在于，一个项目结束以后，能力并不会随项目结束，而可以继续沉淀下来，成为下一次交付的基础。

　　截至2026年上半年，云知声累计服务超过470家医疗机构，其中超过80%为三级医院。在病历质控场景中，AI已经可以将单份审核时间压缩至10秒以内，人工质控效率提升80%；在江苏医保智能经办体系中，人力投入减少约65%。

　　今年6月，云知声发布U2原生智能体大模型。其核心方向并不是简单追求更大的参数规模，而是强调复杂任务执行以及“高智能密度”。

　　但如果一串Token完成的是一次病历质控、一次医保审核，甚至推动一条复杂业务流程执行，它的价值显然完全不同。

　　因为当模型开始直接产生收入，当一次性交付开始转化为持续调用，当行业Know-how开始变成可复用资产，一家公司的价值逻辑也会随之改变。