Десять лет выковывая меч, Сюньцэ наконец-то дождался своего момента реализации.Автор статьи, источник: официальный аккаунт WeChat «Синьчжиюань»
Некоторое время назад инженер miHoYo забыл установить аварийное отключение при тестировании взаимодействия нескольких агентов. Десятки агентов вошли в циклический вызов.
Через 13 часов пришел счет: 2 миллиона.
Uber за океаном тоже не лучше. Открыв доступ к инструментам AI-программирования для 5000 инженеров, они потратили весь годовой бюджет на AI на 2026 год всего за четыре месяца.
Разве все токены не упали на 99%? Как они еще могут сжигаться так сильно?
Хороший вопрос. Только что DeepSeek-V4-Flash снизил цену за попадание в кэш до 0,02 юаня за миллион токенов. Xiaomi последовала примеру и навсегда снизила цену на 99%. Производители крупных моделей ведут ожесточённую борьбу.
По логике, ИИ должен становиться все более экономичным с использованием.
Но когда бизнес действительно запустился, выяснилось нечто противоречащее интуиции: чем дешевле универсальный токен, тем активнее его используют; чем активнее его используют, тем яснее становится, что одного «дешевого ума» совершенно недостаточно.
Крупные модели могут беседовать с вами о философии до самого утра, но сможете ли вы позволить им принимать решение — останавливать ли сделку на несколько десятков миллионов?
Он может писать яркие маркетинговые тексты, но сможет ли он распознать невидимую невооруженным глазом плохую пайку на печатной плате?
Оно может выучить наизусть медицинские учебники, но сможет ли оно смело сказать на снимке КТ: «Не волнуйтесь, доброкачественное»?
Причина очень проста — этих вещей просто нет в открытых данных интернета. В учебниках нет параметров технологического процесса вашего завода, а на форумах нет протоколов лечения в больницах высшего уровня.
Рынок разделился на две части: универсальные токены упали до цен как у капусты, а сценарные токены, связанные с отраслевыми знаниями, продолжают расти в цене, достигая в 10–100 раз более высокой стоимости по сравнению с универсальными токенами.
Одно имя, два направления.
Суть этого бизнеса сводится к одной фразе: зарабатывают не те, кто продает дешевые токены, а те, кто постоянно взимает комиссию с процесса сжигания токенов другими.
Есть компания, которая как раз оказалась на стороне роста.
Необычная кривая: 288 млн, 530 млн, 632 млн, 1,285 млн.
Это выручка Xunce Technology (3317.HK) за последние четыре года. В 2023 году она выросла на 84%, в 2024 году — только на 19%, а в 2025 году снова резко увеличилась на 103%.
Стоит задуматься над теми 19%.
2024 год стал самым безумным годом глобальной гонки вооружений в области крупных моделей. Параметры в сотни миллиардов, кластеры с десятками тысяч процессоров, колоссальное финансирование — все деньги вкладываются в покупку чипов и обучение моделей.
Компания, занимающаяся инфраструктурой для данных, в тот год почти не двигалась — это совершенно нормально. Ведь её доходы зависят не от того, «кто создаёт ИИ», а от того, «кто использует ИИ».
Затем — недавно опубликованный предварительный отчет о промежуточных результатах — кривая не только не замедлилась, а еще больше ускорилась.
Первое полугодие 2026 года: выручка достигла 967 миллионов юаней, что на 389% больше по сравнению с прошлым годом, что стало рекордом за этот период; чистая прибыль материнской компании составила 72,51 миллиона юаней, тогда как в прошлом году за аналогичный период чистый убыток составлял 89 миллионов юаней, что обеспечило первую прибыль за полугодие; скорректированная чистая прибыль составила 67 миллионов юаней, в то время как чистый убыток в прошлом году составлял 105 миллионов юаней — значительный переход от убытков к прибыли и раскрытие потенциала прибыльности.
Десять лет выковывался меч! От постоянных вложений к первой за десять лет прибыли за первое полугодие; от накопления технологий к успешной реализации бизнес-модели; от сомнений рынка к подтверждению результатов. Пока весь港股-сектор ИИ по-прежнему ведет переговоры о ценообразовании вокруг вычислительных мощностей, моделей и приложений, эта компания первой открыла новый путь к прибыли от ИИ.
Обратили внимание? Это на самом деле своего рода термометр, показывающий, реализовалась ли ИИ на практике —
В 2024 году не растет, потому что еще обучается; во второй половине 2025 года резкий рост, потому что инференс внедрен, и компании действительно начали использовать ИИ.
Проще говоря, XunCe помогает компаниям структурировать разрозненные данные так, чтобы они были пригодны для использования ИИ.
В больнице есть десятки тысяч снимков КТ, которые нужно аннотировать, чтобы указать местоположение очагов заболевания. На заводе имеются журналы работы более 200 типов оборудования, которые необходимо структурировать. В электросетевой компании каждую секунду поступают потоки данных в реальном времени, которые нужно очистить, синхронизировать и подать на вход моделей.
За десять лет Xunce реализовала замкнутую систему, охватывающую девять полных этапов обработки данных и пять процессов токенизации данных, начиная с получения, очистки и стандартизации данных, разметки и моделирования, до реализации потоковых вычислений в реальном времени, разработки AI-агентов и завершая тонкой настройкой крупных моделей и интеграцией гибридных моделей. Были выработаны три ключевые технологические преимущества: мгновенная/секундная реакция в реальном времени, 100%-ная точность обработки данных и способность к токенизации данных, что гарантирует прямую ответственность за конечные результаты клиентского бизнеса.
Благодаря этим ключевым возможностям, Xunce стала ведущим в Китае поставщиком инфраструктуры и аналитических решений на базе ИИ в реальном времени.
После того как модель была успешно реализована, Xunce предпринял ключевой шаг: вместо простой обработки данных для клиентов начал взимать плату в токенах. TokenONE, выпущенный в мае 2026 года, стал этой точкой поворота.
Настоящий переломный момент: формула дохода изменена
Раньше Xunce зарабатывал деньги на продаже проектов. Формула дохода проста: количество клиентов × сумма проекта.
Клиенты привлекались по одному, проекты заключались по одному, после завершения доставки взималась плата за каждый проект — рост был линейным. Это и есть основная причина, почему в 2024 году рост составил всего 19% — линейная модель достигла своего потолка.
До мая 2026 года XunCe официально запустит глобальную первую операционную систему TokenOS — TokenONE. Суть ее в том, чтобы преобразовывать корпоративные частные данные в сценарии Token, непосредственно пригодные для использования ИИ, и взимать плату за объем запросов.
Формула дохода сразу превратилась в четыре фактора:
Доход от токенов = количество клиентов × количество модулей × цена токена × количество вызовов
Первые три фактора имеют потолок. Количество клиентов ограничено, количество модулей поддается подсчету, а цена токена, хотя и высока, находится в определенном диапазоне. Только четвертый — количество вызовов — не имеет предела.
Кроме того, этот фактор определяется интенсивностью использования ИИ клиентами. Чем чаще клиенты используют и вызывают ИИ, тем выше доход Xuncè. Раньше продажа программного обеспечения была вынужденной, а теперь сбор токенов — это притягивает.
Это как установка счетчика на объем использования ИИ клиентами迅策. Счетчик не вращается сам по себе — он вращается от потребления электроэнергии клиентами.
Данные подтверждают эту логику: в апреле 2026 года вызовы токенов увеличили ARR на 300% по сравнению с предыдущим кварталом; доля платного дохода от токенов выросла с примерно 5% в апреле до 410% роста ARR от вызовов токенов по сравнению с предыдущим кварталом в июне; цель компании — увеличить долю дохода от токен-бизнеса до 20–30% к концу года.
С такой скоростью роста доходы от токенов вносят ощутимый вклад и становятся новым драйвером роста.
Еще более примечательно пространство для ценообразования. Стоимость вызова токенов специализированных сценариев XunCe достигает 10–100 долларов США за миллион токенов, что в десять раз выше стоимости общих крупных моделей.
Почему? Общие токены решают задачу «заставить ИИ понимать речь», а сценарные токены — «заставить ИИ делать правильные вещи»: логика торговли в финансовых рисках, производственные ноу-хау в производстве, диагностический опыт, лежащий в основе медицинской визуализации. Каждый токен — это сжатые отраслевые знания, которые нельзя обучить на открытых данных.
Это возвращает нас к исходной разнице: универсальные токены — это стандартизированные товары, чем больше конкуренция, тем дешевле они становятся; токены сценариев привязаны к незаменимым отраслевым барьерам, и чем больше их используют, тем дороже они становятся.
Почему именно это?
Любой может говорить о токенизации, но только те, кто глубоко разобрался в «данных», смогут это реализовать.
Сюньцэ начала свою деятельность в сфере управления активами. Все, кто работал с финансовыми данными, знают, что это отрасль с самыми экстремальными требованиями к скорости и точности — ответ в миллисекундах, 100% точность, одна ошибка в цифре может привести к убыткам в несколько десятков миллионов. Компания с 2016 года в течение почти десяти лет совершенствовалась в этой области.
За пять лет с использованием тех же возможностей расширились на 11 отраслей, включая телекоммуникации, электроэнергетику, энергетику, высокотехнологичное производство, биомедицину, платформы для обучения роботов и коммерческую космонавтику, накопив 230 клиентов и более 300 стандартизированных модулей.
Доля доходов от неуправляемых активов в 2025 году выросла до примерно 80%. Уровень удержания клиентов долгое время сохраняется выше 90%.
Данные и ноу-хау этих отраслей — какие данные нужно извлекать в реальном времени, какие поля требуют каких нормативов аннотации, в каком сценарии ошибка имеет необратимые последствия. На освоение каждого отраслевого сегмента требуется как минимум один-два года; это невозможно достичь за счет увеличения вычислительной мощности или настройки параметров модели.
Базовую крупную модель можно обучить на открытых данных до 80 баллов. Переход от 80 до 95 баллов обеспечивается за счет отраслевых закрытых данных; переход от 95 до 99 баллов — за счет замкнутого цикла обратной связи в реальном времени. Именно эти два этапа — сильная сторона Xunce.
За это десятилетие я накопил не сами данные, а право установить этот счетчик.
Таблица установлена, что дальше?
TokenONE — это только первый шаг. План XunCe ясен:
Первый этап уже запущен. Превращение корпоративных частных данных в сценарные токены, доступные для ИИ, с оплатой по объему запросов. Медицина, высокотехнологичное производство, финансы, энергетика — токен-фабрики для тысяч отраслей внедряются одна за другой. Например, Xunce и GCTDZ создают токен-фабрику для производства, сотрудничают с Botai AutoLink и Samoo Technology для создания сценариев интеллектуальных автомобилей, а также сотрудничают с Turing Quantum для выхода в область квантовых вычислений.
Второй этап запланирован на вторую половину этого года — TokenRouters. Это национальная платформа обмена токенами. Раньше токены использовались внутри одной компании, теперь будет обеспечена возможность обмена токенами между компаниями. Неконкурирующие компании смогут безопасно и в соответствии с нормативными требованиями взаимно вызывать, ценообразовать и обмениваться сценарными токенами. Компания заключила стратегическое партнерство с Шэньчжэньской биржей данных и Пекинской международной биржей данных, что заложит основу для регуляторного соответствия и экосистемы при глобальном расширении бизнеса.
Логика доходов также изменилась: с объема запросов от отдельного клиента на объем оборота всей экосистемы. Это как в эпоху интернета: отдельный веб-сайт приносит ограниченный доход, но когда сайты объединяются в платформу и данные начинают циркулировать, стоимость возрастает в экспоненциальном порядке.
Третий этап — финал: корпоративные малые модели. В конечном итоге речь не идет о том, чтобы каждая компания вызывала универсальную крупную модель, а о том, чтобы каждая компания обладала собственным ИИ.
По сравнению с крупными моделями, небольшие модели с низкой стоимостью, быстрой реализацией и простотой отладки предоставляют предприятиям ключ к входу в мир искусственного интеллекта благодаря более высокой соотношению цены и качества. Особенно важно, чтобы данные оставались в пределах локальной сети — это насущная потребность для высокочувствительных отраслей, таких как финансы, здравоохранение и аэрокосмическая промышленность.
На государственном уровне также ускоряются темпы. Лю Лиехун, глава Государственного управления по данным, в этом году провел совещание по экономике токенов и четко обозначил включение продвижения экономики токенов в систему работы. В июле на WAIC экономика токенов впервые была включена в число ключевых тем. Xunce, носящая ярлык «первой компании в сфере токенов», стоит на старте этой национальной гоночной трассы.
Скажу последнее слово
У ИИ-индустрии три столпа: вычислительная мощность, модели и данные. На позиции вычислительной мощности уже есть гиганты. На позиции моделей тоже есть гиганты.
На этом месте данные до сих пор пусты.
Рыночная капитализация лидера американской компании по данным Palantir превысила триллион долларов. До появления Xunce на Гонконгской фондовой бирже в этой отрасли в Китае не было ни одной значимой публичной компании.
В то же время универсальные токены продолжают падать, а сценарные токены продолжают расти.
Доходы этой компании теперь определяются не тем, сколько она продала, а тем, сколько AI использовали клиенты.
Этот взрывной рост результатов Xunce по сути не является циклическим финансовым ростом, а представляет собой переход бизнес-модели, осуществленный через токенизацию на ключевом этапе, когда ИИ переходит от обучения к практическому применению, основанный на десятилетнем накоплении инфраструктуры данных.
Таблица установлена. Теперь остается только вопрос скорости вращения. А скорость зависит не от Сюньцэ, а от кривой объема использования ИИ китайскими компаниями.
Эта кривая только начинает расти.