Dez anos afiando a espada, Xunce finalmente chegou ao seu momento de realização.Autor do artigo, fonte: Conta oficial do WeChat "Nova Inteligência"
Há algum tempo, um engenheiro da miHoYo esqueceu de definir um circuit breaker ao testar a colaboração de múltiplos Agentes. Diversos Agentes entraram em uma chamada cíclica.
Após 13 horas, a fatura chegou: 2 milhões.
O Uber do outro lado do oceano não estava em melhor situação. Ao fornecer ferramentas de programação de IA a 5.000 engenheiros, gastaram todo o orçamento de IA para 2026 em apenas quatro meses.
Não foram todos os tokens reduzidos 99%? Como ainda conseguem ser queimados assim?
Boa pergunta. Há pouco, o DeepSeek-V4-Flash reduziu o preço de acerto de cache para 0,02 yuan por milhão de tokens. A Xiaomi seguiu com uma redução permanente de 99%. As empresas de modelos grandes estão se esforçando ao máximo.
Logicamente, a IA deveria ficar cada vez mais econômica quanto mais for usada.
Mas quando as empresas realmente começaram a funcionar, descobriram algo contraintuitivo: quanto mais barato o token geral, mais intensamente ele é usado; quanto mais usado, mais se percebe que ter apenas "inteligência barata" não é suficiente.
Um modelo grande pode conversar com você sobre filosofia até o amanhecer, mas você ousaria deixá-lo decidir se deve ou não bloquear uma transação de dezenas de milhões?
Ele pode escrever textos de marketing chamativos, mas consegue identificar uma solda falsa invisível a olho nu em uma placa de circuito impresso?
Ele pode decorar livros didáticos de medicina, mas ousaria dizer, naquela sombra na imagem de TC: “Fique tranquilo, é benigno”?
A razão é muito simples — essas coisas simplesmente não estão nos dados públicos da internet. Os parâmetros de produção da sua fábrica não estão nos livros didáticos, e os protocolos de tratamento dos hospitais de nível três não estão nos fóruns.
Assim, o mercado se dividiu completamente: os tokens gerais caíram para preços de legumes, enquanto os tokens de cenário vinculados ao know-how do setor alcançaram preços de 10 a 100 vezes superiores aos dos tokens gerais e continuam subindo.
Um nome, duas direções.
A verdade sobre este negócio é simplesmente uma frase: quem sempre ganha dinheiro não é quem vende tokens baratos, mas quem consegue cobrar continuamente durante o processo de queima de tokens de outras pessoas.
Há uma empresa que, por acaso, está no lado da alta.
Uma curva anormal: 288 milhões, 530 milhões, 632 milhões, 1,285 milhões.
Este é o faturamento da Xunce Technology (3317.HK) nos últimos quatro anos. Em 2023, aumentou 84%, em 2024 subiu apenas 19%, e em 2025 voltou a disparar 103%.
É digno de reflexão aqueles 19%.
O ano de 2024 foi o mais louco da corrida armamentista global de modelos grandes. Parâmetros de centenas de bilhões, clusters de milhares de GPUs, financiamentos massivos — todo o dinheiro foi investido na compra de GPUs e no treinamento de modelos.
Uma empresa de infraestrutura de dados quase não se moveu naquele ano — totalmente normal. Porque sua receita não depende de "quem está criando IA", mas sim de "quem está usando IA".
E então há o aviso de resultados semestrais recém-lançado — a curva não apenas não desacelerou, mas ficou ainda mais íngreme.
Primeiro semestre de 2026: receita atingiu 967 milhões de yuans, um aumento de 389% em relação ao mesmo período do ano anterior, estabelecendo um recorde histórico para o período; lucro líquido atribuível aos proprietários da mãe foi de 72,51 milhões de yuans, enquanto no mesmo período do ano anterior houve prejuízo líquido atribuível aos proprietários da mãe de 89 milhões de yuans, alcançando o primeiro lucro semestral; lucro líquido ajustado foi de 67 milhões de yuans, contra um prejuízo líquido de 105 milhões de yuans no mesmo período do ano anterior, com uma reversão significativa de prejuízo para lucro e liberação da capacidade de geração de lucro.
Dez anos afiando a espada! Da constante investida ao primeiro lucro no primeiro semestre em dez anos; da acumulação tecnológica à validação do modelo de negócios; das dúvidas do mercado à comprovação dos resultados. Enquanto todo o setor de IA do HK ainda discute valorações em torno de poder de computação, modelos e aplicações, esta empresa já antecipou um novo caminho para a rentabilidade da IA.
Você percebeu? Isso é, na verdade, um termômetro da pergunta: "Será que a IA realmente se concretizou?"
Em 2024, não subirá, pois ainda está em treinamento; no segundo semestre de 2025, disparará, pois a inferência será implementada e as empresas realmente começarão a usar IA.
Em outras palavras, Xunce ajuda as empresas a organizar dados dispersos em formatos utilizáveis por IA.
O hospital tem dezenas de milhares de imagens de CT, precisando que alguém rotule onde estão as lesões. A fábrica possui logs de operação de mais de 200 tipos de equipamentos, precisando que alguém os organize em dados estruturados. A empresa de energia recebe dados em tempo real a cada segundo, precisando que alguém os limpe, alinhe e alimente os modelos.
Essas tarefas, Xunce realizou por dez anos, construindo uma capacidade fechada que abrange os nove principais estágios do processo de dados e cinco fluxos de tokenização de dados, desde a aquisição, limpeza, padronização, rotulagem e modelagem de dados, até o cálculo em fluxo em tempo real, desenvolvimento de agentes de IA, até a otimização de grandes modelos e integração de modelos híbridos, refinando três vantagens tecnológicas principais: resposta em tempo real em milissegundos/segundos, capacidade de processamento de dados com precisão de 100% e capacidade de saída de dados tokenizados, garantindo responsabilidade direta pelos resultados dos negócios dos clientes.
Com base nas capacidades centrais acima, Xunce tornou-se o principal provedor chinês de infraestrutura e análise de dados em tempo real baseada em IA.
Após o modelo ser implementado, Xunce tomou uma ação crucial: não apenas ajudou os clientes a processar dados, mas passou a cobrar com base em Token. O TokenONE, lançado em maio de 2026, foi esse ponto de virada.
A verdadeira virada: a fórmula de receita foi alterada
Anteriormente, Xunce ganhava dinheiro vendendo projetos. A fórmula de receita era simples: número de clientes × valor do projeto.
Os clientes são conquistados um a um, os projetos são assinados um a um, após a entrega, recebe-se o pagamento uma vez; o crescimento é linear. Essa é a razão fundamental para o aumento de apenas 19% em 2024 — o teto do modelo linear foi atingido.
Até maio de 2026, Xunce lançará oficialmente o primeiro sistema operacional TokenOS do mundo — TokenONE. Em termos simples, o que isso faz é refinar os dados privados da empresa em tokens de cenários diretamente consumíveis por IA, cobrando com base na quantidade de chamadas.
A fórmula de receita se tornou diretamente quatro fatores:
Receita de token = número de clientes × número de módulos × preço unitário do token × número de chamadas
Os três primeiros fatores têm teto. O número de clientes é limitado, o número de módulos é contável e o preço unitário do Token, embora alto, tem um intervalo. Apenas o quarto — o número de chamadas — não tem limite.
E esse fator é determinado pela intensidade com que o cliente utiliza a IA. Quanto mais o cliente usar a IA e mais frequentemente fizer chamadas, maior será a receita da Xuncè. Antes, vender software era empurrar; agora, cobrar em Token é ser puxado.
É como se a Xunce tivesse instalado um medidor de energia no uso de IA dos clientes. O medidor não gira por conta própria; ele gira com base no consumo de energia dos clientes.
Os dados estão validando este cenário: em abril de 2026, o Token apresentou crescimento trimestral环比 de 300% no ARR; a participação da receita paga por Token aumentou de cerca de 5% em abril para 410% de crescimento trimestral环比 no ARR do Token em junho, com a meta da empresa de elevar a participação da receita do modelo de negócios do Token para 20%–30% até o final do ano.
Nesta velocidade de crescimento, a receita dos tokens está contribuindo para a receita a uma taxa visível a olho nu, tornando-se um novo motor de crescimento.
Mais notável é o espaço de precificação. O preço de chamada de Token do Xunce para cenários específicos atinge de 10 a 100 dólares por milhão de Tokens, mais de dez vezes o preço dos modelos gerais.
Por quê? Porque os Tokens Gerais resolvem o problema de “fazer com que a IA entenda o que se diz”, enquanto os Tokens de Cena resolvem o problema de “fazer com que a IA faça a coisa certa” — lógicas de negociação em risco financeiro, know-how de processos na manufatura, experiência de diagnóstico por trás das imagens médicas: cada Token por trás disso é um conhecimento industrial comprimido, que não pode ser treinado com dados públicos.
Isso retorna ao diferencial inicial: Tokens gerais são bens padronizados, quanto mais competitivos, mais baratos ficam; já os tokens de cenário estão ligados a barreiras industriais não substituíveis, e quanto mais usados, mais valiosos se tornam.
Por que é isso?
Qualquer um pode falar sobre tokenização, mas apenas quem domina os "dados" consegue sustentá-la.
A Xunce começou no setor de gestão de ativos. Todos que já trabalharam com dados financeiros sabem que é o setor com os requisitos mais extremos em termos de tempo real e precisão — resposta em milissegundos, precisão de 100%, um único número errado pode resultar em perdas de dezenas de milhões. A empresa vem se aperfeiçoando nesse campo desde 2016, por quase uma década.
Ao mesmo tempo, utilizando a mesma capacidade, expandiu-se durante cinco anos para 11 setores, incluindo telecomunicações, energia elétrica, energia, manufatura de alto nível, biomedicina, plataformas de treinamento de robôs e航天 comercial, acumulando 230 clientes e mais de 300 módulos padronizados.
A participação da receita das atividades não de gestão de ativos já aumentou para cerca de 80% em 2025. A taxa de retenção de clientes permanece consistentemente acima de 90%.
Os conhecimentos específicos desses setores — quais dados devem ser coletados em tempo real, quais campos exigem quais normas de anotação e em qual cenário um erro pode ter consequências irreversíveis — leva pelo menos um a dois anos para ser acumulado em cada setor; não pode ser alcançado apenas com poder computacional nem ajustando parâmetros de modelos.
Um modelo básico pode ser treinado até 80 pontos com dados públicos. Ir de 80 a 95 pontos depende de dados privados do setor; ir de 95 a 99 pontos depende de um ciclo de feedback em tempo real. Essas duas etapas são exatamente o que a Xunce melhor domina.
O que você acumulou nesta década não é os dados em si, mas a qualificação para instalar aquele medidor de energia.
A tabela foi instalada, e agora?
TokenONE é apenas o primeiro passo. O caminho planejado pela XunCe é claro:
A primeira fase já está em andamento. Transformar dados privados de empresas em tokens consumíveis por IA, cobrando conforme o volume de chamadas. Medicina, manufatura de alto nível, finanças, energia — fábricas de tokens para milhares de setores estão sendo implementadas uma após outra. Por exemplo, Xunce e Gechuang Dongzhi colaboram para construir uma fábrica de tokens para manufatura, em parceria com Botai AutoLink e Samoo Technology para cenários de automóveis inteligentes, e em cooperação com Turing Quantum para entrar no campo do cálculo quântico, entre outros.
A segunda fase está prevista para ser lançada no segundo semestre deste ano — TokenRouters. Trata-se de uma plataforma nacional de troca de tokens. Anteriormente utilizada internamente por empresas, agora visa conectar a circulação de tokens entre empresas. Empresas não concorrentes poderão, dentro de um contexto seguro e regulatório, invocar, precificar e trocar tokens de cenário entre si. A empresa já estabeleceu parcerias estratégicas com a Bolsa de Dados de Shenzhen e a Bolsa Internacional de Dados de Pequim, consolidando a base regulatória e ecológica para a expansão global do negócio.
A lógica de receita também mudou: de volume de chamadas por cliente individual para volume circulante em toda a rede ecológica. É como na era da internet, onde um site tinha receita limitada, mas quando os sites se conectaram em uma plataforma e os dados começaram a circular, o valor aumentou exponencialmente.
A terceira fase é o fim — modelos pequenos empresariais. O objetivo final não é fazer com que cada empresa chame modelos grandes gerais, mas sim que cada empresa tenha seu próprio AI.
Em comparação com modelos grandes, modelos menores, de baixo custo, implantação rápida e fáceis de depurar, oferecem às empresas uma chave de alto valor para acessar a inteligência artificial. Em particular, a permanência dos dados dentro do domínio — essencial para setores altamente sensíveis, como finanças, saúde e aeroespacial — é uma necessidade vital.
O nível nacional também está acelerando. Liu Liehong, diretor da Administração Nacional de Dados, presidiu este ano uma reunião sobre a economia de tokens, declarando explicitamente a inclusão da promoção do desenvolvimento da economia de tokens no sistema de trabalho. Em julho, durante a WAIC, a economia de tokens foi listada pela primeira vez como um tema central. Xunce, com o rótulo de "primeira empresa de tokens", está na linha de partida desta pista nacional.
Dizer uma última frase
A indústria de IA tem três pilares: poder de computação, modelos e dados. Já há gigantes no segmento de poder de computação. Já há gigantes no segmento de modelos.
Nesta posição, os dados ainda estão vazios até hoje.
A empresa de dados dos Estados Unidos, Palantir, atingiu uma capitalização de mercado superior a um trilhão. Antes da aparição da Xunce na Bolsa de Hong Kong, não havia nenhuma empresa escalável listada nesse segmento na China.
Ao mesmo tempo, os tokens gerais continuam caindo, enquanto os tokens de cenário continuam subindo.
A receita desta empresa já não é determinada por "quanto ela vendeu", mas sim por "quanto os clientes usaram IA".
Este desempenho da Xunce não é, em essência, um crescimento financeiro cíclico, mas sim uma transição de modelo de negócios realizada por meio da tokenização, aproveitando uma década de acumulação de infraestrutura de dados, no momento crítico em que a IA passa da fase de treinamento para a implementação prática.
A tabela foi instalada. Agora, trata-se apenas de um problema de rotação. E a rotação não é decidida pela XunCe, mas pela curva do uso de IA por todas as empresas chinesas.
Esta curva acabou de começar a subir.