استمرت عشر سنوات في صقل السيف، وها هو Xunce يحقق لحظة استحقاقه أخيرًا.مؤلف المقال، المصدر: حساب WeChat "سينزي يوان"
في وقت سابق، نسي مهندس من miHoYo تفعيل قاطع الطوارئ أثناء اختبار التعاون بين الوكلاء المتعددين، مما أدى إلى دخول عشرات الوكلاء في حلقة استدعاء متكررة.
بعد 13 ساعة، ظهرت الفاتورة: 2 مليون.
كما أن أوبر على الجانب الآخر من المحيط لم تكن أفضل حالًا. فبعد توفير أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي لـ 5000 مهندس، استهلكوا ميزانية الذكاء الاصطناعي الكاملة لعام 2026 في فقط أربعة أشهر.
أليس كل الرموز قد انخفضت بنسبة 99%؟ كيف يمكن أن تُحرق بهذه الطريقة؟
سؤال جيد. للتو، خفض DeepSeek-V4-Flash سعر تحقق التخزين المؤقت إلى 0.02 يوان لكل مليون رمز. وتابعت Xiaomi بخفض دائم بنسبة 99%. الشركات المصنعة للنماذج الكبيرة تتنافس بشدة.
من المنطقي أن يكون استخدام الذكاء الاصطناعي أكثر ادخارًا للنفقات مع الاستخدام المتكرر.
لكن عندما بدأت الشركات بالتشغيل فعليًا، اكتشفت شيئًا غير بديهي: كلما كان الرمز العام أرخص، كلما استُخدم أكثر؛ وكلما استُخدم أكثر، اتضح أن "الذكاء الرخيص" وحده لا يكفي.
يمكن للنموذج الكبير أن يرافقك في مناقشات فلسفية حتى الفجر، لكن هل تجرؤ على تركه يتخذ قرارًا بشأن صفقة تبلغ عدة ملايين؟
يمكنه كتابة نصوص تسويقية مبهرة، لكنه يستطيع التعرف على لحام زائف غير مرئي بالعين المجردة على لوحة PCB؟
إنه يستطيع حفظ كتب الطب عن ظهر قلب، لكن هل يجرؤ على قول "لا داعي للقلق، حميد" عن تلك الظلة على صورة CT؟
السبب بسيط جدًا — هذه الأشياء غير متوفرة أصلًا في البيانات العامة على الإنترنت. لا توجد معاملات تصنيع مصنعك في الكتب المدرسية، ولا توجد مسارات علاجية للمستشفيات من الدرجة الثالثة في منشورات المنتديات.
انقسم السوق مباشرة إلى نصفين: حيث انخفضت الرموز العامة إلى أسعار الخضار، بينما استمرت رموز السيناريو المرتبطة بخبرة الصناعة في الارتفاع، ووصل سعرها إلى 10 إلى 100 ضعف سعر الرموز العامة، ولا يزال يرتفع.
اسم واحد، اتجاهان.
حقيقة هذا العمل تُلخّص في جملة واحدة: الأشخاص الذين يربحون ليسوا أولئك الذين يبيعون الرموز الرخيصة، بل أولئك الذين يفرضون رسومًا مستمرة على عملية حرق الرموز من قبل الآخرين.
هناك شركة وقفت بالضبط على الجانب الصاعد.
منحنى غير طبيعي، 288 مليون، 530 مليون، 632 مليون، 1.285 مليار.
هذه إيرادات شركة Xunce Technology (3317.HK) على مدار الأعوام الأربعة الماضية. ارتفعت في عام 2023 بنسبة 84٪، وارتفعت بنسبة 19٪ فقط في عام 2024، ثم ارتفعت مرة أخرى بنسبة 103٪ في عام 2025.
ما يستحق التفكير فيه هو ذلك الـ 19%.
كان عام 2024 أكثر عام مجنون في سباق التسلح للنماذج الكبيرة عالميًا. معلمات بمليارات، مجموعات من آلاف البطاقات، تمويل هائل، وكل الأموال تُستثمر في شراء البطاقات وتدريب النماذج.
شركة تقدم بنية تحتية للبيانات لم تتحرك تقريبًا في ذلك العام — وهذا طبيعي جدًا. لأن إيراداتها لا تعتمد على "من يبني الذكاء الاصطناعي"، بل على "من يستخدم الذكاء الاصطناعي".
ثم هناك التنبؤ النصف سنوي الذي تم نشره للتو — لم تنخفض المنحنى فحسب، بل أصبحت أكثر حدة.
النصف الأول من عام 2026: بلغ الإيرادات 967 مليون يوان، بزيادة هائلة قدرها 389% مقارنة بالفترة نفسها من العام السابق، مسجلًا أعلى مستوى تاريخي في هذه الفترة؛ وبلغ صافي الربح المخصص للمساهمين 72.51 مليون يوان، في حين كان صافي الخسارة المخصصة للمساهمين في الفترة نفسها من العام السابق 89 مليون يوان، مما حقق أول ربح نصف سنوي؛ وبلغ صافي الربح المعدل 67 مليون يوان، مقارنة بخسارة صافية قدرها 105 مليون يوان في الفترة نفسها من العام السابق، مع تحقيق تحول كبير من الخسارة إلى الربح وتحرير قدرات الربحية.
عشر سنوات لصقل سيف! من الاستثمارات المستمرة إلى تحقيق أول ربح في النصف الأول على مدار عشر سنوات؛ من التراكم التقني إلى تأكيد نموذج العمل؛ من الشكوك السوقية إلى إثبات الأداء. بينما لا تزال مجموعة قطاع الذكاء الاصطناعي في هونغ كونغ تدور حول المفاوضات التقييمية المتعلقة بالقدرة الحسابية والنماذج والتطبيقات، فقد سبقت هذه الشركة ووجدت اتجاهًا جديدًا لتحقيق الربح من الذكاء الاصطناعي.
هل لاحظت؟ هذا في الواقع مقياس حرارة لـ "هل تم تطبيق الذكاء الاصطناعي حقًا؟"
في عام 2024 لن يرتفع، لأنه لا يزال قيد التدريب؛ في النصف الثاني من عام 2025 سيشهد ارتفاعًا هائلاً، لأن الاستدلال قد تم تطبيقه فعليًا، وبدأت الشركات حقًا في استخدام الذكاء الاصطناعي.
ببساطة، XunCe يساعد الشركات على تنظيم البيانات المجزأة لجعلها قابلة للاستخدام من قبل الذكاء الاصطناعي.
يوجد في المستشفى عشرات الآلاف من صور CT، ويحتاج الأمر إلى شخص يُحدد أين تقع الآفات. لدى المصنع سجلات تشغيل لأكثر من 200 نوع من المعدات، ويحتاج الأمر إلى شخص يُنظّمها في بيانات مُهيكلة. تتدفق بيانات مباشرة من شركة الكهرباء بسرعة ثانية، ويحتاج الأمر إلى شخص يُنظّفها، ويُزامنها، ويُزوّد النموذج بها.
لقد عملت شينسي على هذه المهام لمدة عشر سنوات، وبنَت قدرة مغلقة تغطي 9 مراحل كاملة لمعالجة البيانات و5 عمليات ترميز للبيانات، بدءًا من جمع البيانات وتنظيفها وتوحيدها ووضع العلامات وبناء النماذج، مرورًا بحساب التدفق في الوقت الفعلي وتطوير الوكلاء الذكاء الاصطناعي، وحتى تحسين النماذج الكبيرة ودمج النماذج المختلطة على طول المسار الكامل، وصقلت ثلاثة مزايا تقنية رئيسية: استجابة فورية على مستوى الملي ثانية/الثانية، وقدرة معالجة بيانات دقيقة بنسبة 100٪، وقدرة إخراج البيانات المُرمَّزة، لضمان المسؤولية المباشرة عن نتائج أعمال العملاء.
بفضل هذه القدرات الأساسية، نمت شينسي كأحد أبرز مزودي البنية التحتية والتحليلات الزمنية الحقيقية بالذكاء الاصطناعي في الصين.
بعد نجاح النموذج، اتخذ XunCe خطوة حاسمة: لم يعد يساعد العملاء في معالجة البيانات فحسب، بل بدأ فرض الرسوم وفقًا لعدد التوكنات. كان إصدار TokenONE في مايو 2026 هو نقطة التحول هذه.
الانعطافة الحقيقية: تغيرت صيغة الدخل
في الماضي، كان Xunce تربح المال من مشاريع البيع. صيغة الدخل بسيطة للغاية: عدد العملاء × قيمة المشروع.
العملاء يُكتسبون فردًا فردًا، والمشاريع تُوقع واحدة تلو الأخرى، وبعد التسليم، يُستلم الدفع مرة واحدة، والنمو خطي. وهذا هو السبب الجذري وراء نمو بنسبة 19% فقط في عام 2024 — فقد وصل نموذج النمو الخطي إلى حدوده القصوى.
حتى مايو 2026، أطلقت Xunce رسمياً أول نظام تشغيل TokenOS عالمياً—TokenONE. ما يفعله هذا النظام ببساطة هو تكرير بيانات الشركة الخاصة لتحويلها إلى رموز (Tokens) يمكن للذكاء الاصطناعي استهلاكها مباشرة، ثم فرض رسوم بناءً على كمية الاستخدام.
أصبحت صيغة الدخل مباشرةً أربعة عوامل:
إيرادات الرمز = عدد العملاء × عدد الوحدات × سعر الرمز × عدد الاستدعاءات
العوامل الثلاثة الأولى لها سقف. عدد العملاء محدود، وعدد الوحدات قابل للعد، وسعر الرمز المميز عالي لكنه يقع ضمن نطاق معين. أما العامل الرابع — عدد الاستدعاءات — فلا يوجد له سقف.
ويعتمد هذا العامل على قوة الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها العميل. كلما استخدم العميل الذكاء الاصطناعي أكثر ودعا إليه بشكل متكرر، زاد دخل XunCe. في الماضي، كان بيع البرمجيات يتطلب دفعًا، أما الآن فإن جمع رسوم Token يجذب الطلب.
مثلما يضع Xunce عدادًا لاستخدام العملاء للذكاء الاصطناعي. العداد لا يدور من تلقاء نفسه، بل يدور بناءً على كمية الكهرباء التي يستخدمها العميل.
يتم التحقق من البيانات لهذا المنطق: في أبريل 2026، زاد استدعاء Token ARR بنسبة 300% على أساس ربع سنوي؛ ارتفع حصة إيرادات Token المدفوعة من حوالي 5% في أبريل إلى 410% على أساس ربع سنوي في يونيو، وهدف الشركة هو رفع حصة إيرادات نموذج عمل Token إلى 20%–30% بحلول نهاية العام.
بهذا المعدل من الارتفاع، تساهم إيرادات الرمز في زيادة الدخل بسرعة مرئية، وتصبح محرك نمو جديدًا.
الأكثر إثارةً للانتباه هو مساحة التسعير. إن سعر استدعاء رموز السيناريوهات المتخصصة لـ XunCe يصل إلى 10 إلى 100 دولار لكل مليون رمز، وهو أكثر من عشرة أضعاف سعر النموذج العام الكبير.
لماذا؟ لأن التوكن العام يحل مشكلة "جعل الذكاء الاصطناعي يفهم الكلام"، بينما يحل التوكن السياقي مشكلة "جعل الذكاء الاصطناعي يقوم بالأشياء الصحيحة" — منطق التداول في إدارة المخاطر المالية، وخبرات التصنيع في العمليات، وخبرات التشخيص وراء صور الطب التشخيصي، وكل توكن خلفه معرفة صناعية مضغوطة، لا يمكن تدريبها على بيانات عامة.
هذا يعود إلى الفجوة المقصوصة في البداية: التوكنات العامة هي سلع معيارية، وكلما زاد التنافس، قلّ سعرها؛ بينما التوكنات السياقية مرتبطة بحواجز صناعية غير قابلة للاستبدال، وكلما زاد استخدامها، زادت قيمتها.
Why should it be this?
أي شخص يمكنه المطالبة بالتوكنيز، لكن فقط من يعمقون في "البيانات" يمكنه تحمّلها.
بدأت شركتنا من قطاع إدارة الأصول. أي شخص عمل في بيانات المالية يعرف أن هذا هو القطاع الذي يطلب أعلى مستويات من الاستجابة الفورية والدقة — استجابة على مستوى الملي ثانية، دقة بنسبة 100٪، حيث يمكن أن يؤدي خطأ في رقم واحد إلى خسارة عشرات الملايين من الدولارات. بدأت الشركة في عام 2016، وعملت في هذا المجال لمدة تقارب عشر سنوات.
باستخدام نفس مجموعة القدرات، وخلال خمس سنوات، تم التوسع إلى 11 صناعات، بما في ذلك الاتصالات، والطاقة الكهربائية، والطاقة، والتصنيع العالي الدقة، والبيولوجيا الطبية، ومنصات تدريب الروبوتات، والطيران التجاري، مع تجميع 230 عميلاً وأكثر من 300 وحدة معيارية.
بلغت نسبة إيرادات الأعمال غير إدارة الأصول حوالي 80% في عام 2025. وقد ظل معدل الاحتفاظ بالعملاء فوق 90% على المدى الطويل.
بيانات Know-how الخاصة بهذه الصناعات — أي البيانات التي يجب جمعها في الوقت الحقيقي، وأي الحقول تحتاج إلى معايير تسمية معينة، وأي سيناريو يؤدي خطؤه إلى عواقب لا يمكن تصحيحها. تستغرق كل صناعة على الأقل سنة إلى سنتين لتتراكم، ولا يمكن تجميعها من خلال زيادة القوة الحسابية، ولا يمكن تحقيقها من خلال ضبط معلمات النموذج.
يمكن تدريب النموذج الأساسي على بيانات عامة للوصول إلى درجة 80. أما الانتقال من 80 إلى 95، فيعتمد على بيانات خاصة بالصناعة؛ ومن 95 إلى 99، فيعتمد على حلقة مغلقة للردود الفعل في الوقت الحقيقي. هاتان المرحلتان الأخيرتان هما بالضبط ما تتميز به شينسي.
ما جمعته خلال هذا العقد ليس البيانات نفسها، بل مؤهلات تثبيت عداد الكهرباء ذلك.
تم تثبيت الجدول، ماذا بعد؟
TokenONE هي مجرد الخطوة الأولى. المسار الذي خططت له XunCe واضح:
المرحلة الأولى قد بدأت بالفعل. يتم تحويل بيانات الشركات الخاصة إلى رموز قابلة للاستهلاك من قبل الذكاء الاصطناعي، مع فرض رسوم بناءً على كمية الاستخدام. الرعاية الصحية، التصنيع المتقدم، المالية، الطاقة — مصانع الرموز في آلاف الصناعات تُنفذ واحدة تلو الأخرى. على سبيل المثال، قام Xunce وGCTongzhi ببناء مصنع رموز للتصنيع، وتعاونتا مع Botai Connected وSamoo Technology لإنشاء سيناريوهات للسيارات الذكية، وبدأتا شراكة مع Turing Quantum للدخول إلى مجال الحوسبة الكمية.
من المتوقع إطلاق المرحلة الثانية في النصف الثاني من هذا العام — TokenRouters. وهي منصة وطنية لتبادل الرموز. سابقًا، كانت الشركات تستخدم الرموز داخليًا، والآن سيتم تمكين تدفق الرموز بين الشركات. يمكن للشركات غير المتنافسة تبادل وتحديد أسعار وتشغيل رموز السيناريوهات مع بعضها البعض ضمن إطار آمن ومتبع للوائح. وقد وقعت الشركة شراكات استراتيجية مع بورصة شنتشن للبيانات وبورصة بكين الدولية للبيانات، لتأسيس أساس تنظيمي وامتثالي وبيئي لتوسيع الأعمال عالميًا.
تغير منطق الدخل أيضًا: من كمية الاستخدام لكل عميل إلى كمية التداول في الشبكة البيئية بأكملها. هذا يشبه عصر الإنترنت، حيث أن موقعًا ويبًا واحدًا يكسب مبلغًا محدودًا، ولكن عندما تتصل المواقع ببعضها لتصبح منصة، وبدأت البيانات في التداول، تضاعفت القيمة بشكل أسّي.
المرحلة الثالثة هي النهاية — نماذج صغيرة خاصة بالشركات. لا يُقصد في النهاية أن تقوم كل شركة باستدعاء نموذج كبير عام، بل أن تمتلك كل شركة ذكاءً اصطناعيًا خاصًا بها.
بالمقارنة مع النماذج الكبيرة، توفر النماذج الصغيرة ذات التكلفة المنخفضة والنشر السريع والسهولة في تصحيح الأخطاء مفتاحًا عالي القيمة مقابل التكلفة للشركات لفتح باب الذكاء الاصطناعي. خاصةً أن البيانات لا تغادر المجال — وهو أمر ضروري للغاية للصناعات عالية الحساسية مثل المالية والرعاية الصحية والطيران الفضائي.
كما تتسارع الجهود على المستوى الوطني. في هذا العام، ترأس ليو ليهونغ، مدير إدارة البيانات الوطنية، جلسة حوار حول اقتصاد الرموز، وأعلن صراحةً عن إدماج تعزيز اقتصاد الرموز ضمن نظام العمل. وفي WAIC في يوليو، تم تصنيف اقتصاد الرموز لأول مرة كموضوع أساسي. وقد وقفت Xunce على خط الانطلاق لهذا المسار الوطني، مُحملةً بعلامة "أول شركة رموز".
أخيرًا، قول一句
تتكون صناعة الذكاء الاصطناعي من ثلاثة أعمدة: القوة الحسابية، والنماذج، والبيانات. لقد استحوذت شركات ضخمة بالفعل على موقع القوة الحسابية. كما أن هناك شركات ضخمة أيضًا في موقع النماذج.
هذا المكان لا يزال فارغًا حتى اليوم.
تجاوزت قيمة شركة البيانات الأمريكية الرائدة Palantir تريليون دولار. ولم تكن هناك أي شركة مدرجة ذات حجم كبير في هذا القطاع في الصين من قبل—حتى ظهور Xunce في سوق هونغ كونغ للأوراق المالية.
في الوقت نفسه، لا يزال الرمز العام ينخفض، بينما لا يزال رمز السيناريو يرتفع.
إيرادات هذه الشركة لم تعد تُحدد بـ"كمية ما تبيعه"، بل بـ"كمية الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها العملاء".
انفجار أداء Xunce هذا ليس نموًا ماليًا دوريًا، بل هو انتقال تجاري مُحقَّق من خلال التوكنization، نتيجة لعشر سنوات من تراكم البنية التحتية للبيانات، في اللحظة الحاسمة التي ينتقل فيها الذكاء الاصطناعي من التدريب إلى التطبيق.
تم تثبيت الجدول. ما تبقى الآن هو مجرد مسألة سرعة دوران. وسرعة الدوران لا تحددها شينسي، بل تحددها منحنى استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل الشركات الصينية بأكملها.
هذا المنحنى لم يبدأ بعد في الارتفاع.