On yıl bir kılıç kazandı, Xunce nihayet kendi ödül zamanını yaşadı.Yazar ve kaynak: WeChat hesabı "Yeni Zihin"
Daha önce, miHoYo'nun bir mühendisi, çoklu Agent işbirliğini test ederken kesme mekanizmasını ayarlamayı unuttu. Onlarca Agent döngüsel çağrıya girdi.
13 saat sonra fatura çıktı: 2 milyon.
Uzak bir kıtadaki Uber de çok daha iyi değildi. 5.000 mühendise AI programlama aracı açıldığında, yalnızca 4 ay içinde 2026 yılı için ayrılan tüm AI bütçesini tüketti.
Tokenların hepsi %99 indirimle mi düştü? Bu kadar nasıl yakılabilir?
İyi bir soru. Tam şu anda, DeepSeek-V4-Flash, önbellek vurma fiyatını 0,02 yuan/1 milyon Token'e düşürdü. Xiaomi, kalıcı olarak %99 indirim uyguladı. Büyük modeller üreticileri hayatta kalma mücadelesi veriyor.
AI'nin ne kadar kullanılırsa o kadar tasarruf sağlanması gerekir.
Ancak şirket gerçekten işe alındığında, karşıt bir gerçeklik ortaya çıkar: genel token ne kadar ucuzsa, o kadar çok kullanılır; ne kadar çok kullanılırsa, sadece "ucuz akıllı"nın yeterli olmadığı o kadar çok anlaşılır.
Büyük modellerle felsefe konusunda sabaha kadar konuşabilirsiniz, ancak on milyonlarca dolarlık bir işlemi durdurup durdurmayacağını, ona karar vermek için cesaret edebilir misiniz?
Sıradışı pazarlama metinleri yazabilir, ancak bir PCB levhasındaki gözle görülemeyen bir lehim hatasını tanıyabilir mi?
Tıbbi ders kitaplarını ezberleyebilir, ancak CT görüntüsündeki o gölgeye bakarak "Endişelenmeyin, iyi huylu" diyebilir mi?
Neden çok basit—bu şeyler tamamen internete açık verilerde yok. Ders kitaplarında fabrikanızın üretim parametreleri yok, forum gönderilerinde üçüncü sınıf hastanelerin teşhis yolları yok.
Piyasa doğrudan ikiye bölündü: genel tokenlar sebze fiyatına doğru düşerken, endüstri bilgisiyle bağlanan senaryo tokenlarının fiyatları genel tokenların 10 ila 100 katına ulaştı ve hâlâ yükselişte.
Bir isim, iki yön.
Bu işin gerçekliği aslında bir cümlede özetlenebilir: Ucuz Token satanlar değil, başkalarının Token yakma sürecinden sürekli ücret alanlar kazanır.
Tam yükselişin üzerinde duran bir şirket var.
Bir tuhaf eğri: 288 milyon, 530 milyon, 632 milyon, 1,285 milyon.
Bu, Xunce Technology (3317.HK)’in son dört yıllık geliridir. 2023 yılında %84 artış oldu, 2024 yılında sadece %19 artış oldu ve 2025 yılında tekrar %103’lük büyük bir artış yaşandı.
19%'nin dikkat çekici olduğunu düşünüyorum.
2024, küresel büyük model yarışmasının en çılgın yılıydı. Yüz milyarlarca parametre, on binlerce işlemci, devasa finansman; tüm para kartlara ve modelleri eğitmeye harcanıyordu.
O yıl, veri altyapısı sağlayan bir şirket neredeyse hareketsiz kaldı—bu çok normaldi. Çünkü geliri, "kimlerin AI ürettiğine" değil, "kimlerin AI kullandığına" bağlıydı.
Ardından yeni yayınlanan orta dönem performans tahmini—eğri sadece yavaşlamadı, daha da dikleşti.
2026 yılının ilk yarısında gelir 967 milyon Yuan'a ulaştı, bir önceki yılın aynı dönemine göre %389'luk bir artışla rekortmen seviyeye ulaştı; ana hissedarlara ait net kâr 72,51 milyon Yuan oldu, bir önceki yılın aynı döneminde ana hissedarlara ait net zarar 89 milyon Yuan idi ve ilk kez altı aylık kâr elde edildi; ayarlanmış net kâr 67 milyon Yuan oldu, bir önceki yılın aynı dönemindeki net zarar ise 105 milyon Yuan idi, büyük ölçüde zarardan kâra geçiş sağlandı ve karlılık serbest bırakıldı.
On yıl bir kılıç çekmek! Sürekli yatırımlarla, on yıldır ilk kez ilk yarının kâr elde etmesi; teknik birikimle, iş modelinin başarıyla uygulanması; pazar şüpheleriyle, performansın doğrulanması. Tüm Hong Kong hisse senedi AI sektörü hâlâ hesaplama gücü, model ve uygulama etrafında değerleme mücadelesi verirken, bu şirket AI kâr elde etme yönünde öncü bir yol keşfetmiştir.
Bunu fark ettiniz mi? Bu aslında bir «AI gerçekten uygulamaya geçirildi mi» termometresi—
2024 yılında artış olmaz, çünkü hâlâ eğitim aşamasındadır; 2025 yılının ikinci yarısında büyük bir artış olur, çünkü çıkarımsal uygulamalar hayata geçirildi ve şirketler gerçekten AI'yi kullanmaya başladı.
Basitçe söylemek gerekirse, XunCe, işletmelere ait dağınık verileri AI'nın kullanabileceği hale getirir.
Hastanede on binlerce CT görüntüsü vardır ve bunlarda lezyonların nerede olduğu işaretlenmelidir. Fabrikada 200'den fazla cihazın çalışma günlükleri vardır ve bunlar yapılandırılmış verilere dönüştürülmelidir. Elektrik şirketi her saniye gerçek zamanlı veriler alır ve bunlar temizlenip, hizalanıp, modele verilmelidir.
Bu işleri XunCe, 9 tam veri işleme zinciri ve 5 büyük veri tokenleştirme sürecini kapsayan bir döngüsel yetenek inşa etmek için on yıl boyunca çalıştı. Veri ediniminden, temizlemeye, standartlaştırmaya, etiketlemeye, modellemeye, gerçek zamanlı akış hesaplamasına, AI ajan geliştirme ve büyük modellerin ince ayarına ve karışık modellerin entegrasyonuna kadar tam yelpazeyi kapsayan bu yolculukta, milisaniye/saniye düzeyinde gerçek zamanlı yanıt verme, %100 doğrulukta veri işleme yeteneği ve veri tokenleştirme çıktısı sağlama olmak üzere üç temel teknoloji avantajını geliştirdi ve nihai olarak müşteri iş sonuçlarına doğrudan sorumlu oldu.
Yukarıdaki temel yeteneklerle, Xunce, Çin'in önde gelen AI gerçek zamanlı veri altyapısı ve analiz hizmet sağlayıcısı haline gelmiştir.
Model çalışır hale geldikten sonra, XunCe kritik bir adım attı: sadece müşteri verilerini işlemekle kalmadı, Token bazlı ücretlendirme başlattı. 2026 Mayıs'ta yayınlanan TokenONE, bu dönüm noktası oldu.
Gerçek dönüşüm: Gelir formülü değiştirildi
Geçmişte Xunce, projeleri satarak para kazandı. Gelir formülü çok basitti: Müşteri sayısı × proje tutarı.
Müşteriler tek tek kazanıldı, projeler tek tek imzalandı, teslim edildikten sonra bir kez ödeme alındı, büyüme lineerdi. Bu, 2024 yılında yalnızca %19 büyümenin temel nedeniydi—lineer modelin tavanına ulaşıldı.
2026 Mayıs'a kadar XunCe, dünyada ilk TokenOS işletim sistemini, TokenONE'u resmen piyasaya sürecektir. Bu sistem, şirketlerin özel verilerini AI'nın doğrudan kullanabileceği Token senaryolarına dönüştürür ve kullanım miktarına göre ücret alır.
Gelir formülü doğrudan dört faktöre dönüştü:
Token geliri = Müşteri sayısı × Modül sayısı × Token birim fiyatı × Çağrı sayısı
İlk üç faktörün tümünün bir üst sınırı vardır. Müşteri sayısı sınırlıdır, modül sayısı sayılabilir ve Token birim fiyatı yüksek olsa da bir aralık içindedir. Ancak dördüncü faktör olan çağrı sayısı için hiçbir üst sınır yoktur.
Bu faktör, müşterilerin AI kullanım yoğunluğu tarafından belirlenir. Müşteriler ne kadar çok AI kullanırsa ve ne kadar sık çağırırsa, Xuncè'nin geliri o kadar artar. Eskiden yazılım satmak itme yöntemiyle oluyordu, şimdi Token ücreti almak çekme yöntemiyle oluyor.
KuCoin, müşterilerin AI kullanımını ölçen bir sayaç takmıştır. Sayaç kendi kendine dönmüyor, müşteri kullanım miktarı döndürüyor.
Veriler, şu mantığı doğrulamaktadır: Nisan 2026'da, Token çağrısı ARR'ında çeyreklik bazda %300'lük bir artış; Token ücretli gelir oranı Nisan'da yaklaşık %5'ten, Haziran'da Token çağrısı ARR'ında çeyreklik bazda %410'luk bir artışa ulaşmıştır; şirketin hedefi, Token iş modeli gelirinin yıl sonuna kadar toplam gelirin %20—%30'una çıkarmaktır.
Bu hızla yükseliş devam ederse, Token gelirleri gözle görülür şekilde gelir katkıda bulunuyor ve yeni bir büyüme motoru haline geliyor.
Daha da dikkat çekici olan, fiyat aralığıdır. XunCe'nin alan spesifik senaryoları için Token çağrısı fiyatı, milyon Token başına 10 ila 100 ABD doları arasındadır ve bu, genel büyük modellerin fiyatının on katından fazladır.
Neden? Çünkü genel Token, "AI'nın konuşmayı anlaması" sorununu çözer; senaryo Tokenları ise "AI'nın doğru şeyleri yapması" sorununu çözer—finansal risk yönetimi içindeki işlem mantığı, imalat sektöründeki üretim bilgisi, tıbbi görüntülemedeki tanı deneyimi; her bir Token, gizlenmiş bir endüstri bilgisi taşır, bunlar açık verilerle eğitilemez.
Bu, baştaki makas farkına geri döner: Genel Token standartlaştırılmış bir ürün olup, ne kadar rekabet olursa o kadar ucuzlar; Senaryo Token ise değiştirilemez endüstri bariyerlerine bağlıdır, ne kadar kullanılırsa o kadar değer kazanır.
Neden tam olarak bu?
Kimse tokenleştirme konusunda ses çıkaramaz, ancak «verileri» derinlemesine işleyenler bunu gerçekleştirebilir.
Xunce, varlık yönetimi sektöründen başladı. Finansal verilerle çalışan herkes, bu sektörün gerçek zamanlılık ve doğruluk oranı açısından en zorlu sektör olduğunu bilir—milisaniye düzeyinde yanıt verme, %100 doğruluk oranı; bir rakamın yanlış olması doğrudan milyonlarca dolar kayba neden olabilir. Şirket, 2016 yılından bu yana bu alanda yaklaşık on yıl boyunca çalıştı.
Aynı yetenek setiyle beş yıl içinde telekomünikasyon, elektrik, enerji, yüksek teknolojili üretim, biyomedikal, robotik eğitim platformu, ticari uzay gibi 11 sektöre genişledi ve 230 müşteri, 300’den fazla standart modül biriktirdi.
2025 yılında yönetim dışı gelir oranı yaklaşık %80'e yükseldi. Müşteri kalıcılığı oranı uzun süredir %90'ın üzerinde kalıyor.
Bu sektörlerin veri bilgisi—hangi verilerin gerçek zamanlı olarak toplanması gerektiği, hangi alanların nasıl etiketleneceği, hangi senaryoda hata oluşursa geri dönüşü olmayacaktır. Her sektör için bu bilginin birikimi en az bir ila iki yıl sürer, hesaplama gücüyle elde edilemez, model parametrelerini ayarlayarak da elde edilemez.
Temel büyük model, açık verilerle 80 puan elde edilebilir. 80 puan ile 95 puan arasında, sektörün özel verileri; 95 puan ile 99 puan arasında ise gerçek zamanlı geri bildirim döngüsü önemlidir. Bu iki aşama, Xuncè'nin en iyi bildiği alanlardır.
Bu on yıl içinde biriktirdiğiniz şey, veri değil, o elektrik sayacını kurma hakkı.
Tablo yüklendi, şimdi ne yapmalıyım?
TokenONE sadece ilk adımdır. XunCe'nin planladığı yol açık:
Birinci aşama zaten başlatıldı. Kurumsal özel veriler, AI tarafından tüketilebilen senaryo tokenlarına dönüştürülüyor ve çağrı miktarına göre ücretlendiriliyor. Sağlık, yüksek teknolojili imalat, finans, enerji — binlerce sektörün token fabrikası sırayla hayata geçiriliyor. Örneğin, Xuncè ve Gechuang Dongzhi, imalat token fabrikası kurmak için iş birliği yapıyor; Botai AutoLink ve Saimu Technology ile akıllı otomobil senaryoları üzerinde ortak çalışma yapıyor; Turing Quantum ile iş birliği yaparak kuantum hesaplama alanına giriyor.
İkinci aşama, bu yılın ikinci yarısında TokenRouters olarak piyasaya sürülecek. Bu, ulusal bir Token değişimi platformudur. Daha önce bir şirket içi Token kullanımıydı, şimdi şirketler arası Token akışını sağlayacak. Rakip olmayan şirketler, güvenli ve uyumlu bir şekilde birbirlerinin sahne Token’larını çağırabilir, fiyatlandırabilir ve değiştirebilir. Şirket,深圳数据交易所 ve Beijing International Data Exchange ile stratejik iş birliği anlaşmaları imzalayarak işlerinin küresel genişlemesi için düzenleyici uyumluluk ve ekosistem temeli oluşturmuştur.
Gelir mantığı da değişti: tek bir müşterinin kullanım miktarından, tüm ekosistem ağındaki dolaşım miktarına geçildi. Bu, İnternet çağında bir web sitesinin kazancı sınırlı olsa da, siteler platformlara bağlanıp veriler dolaşmaya başladıkça değerin üssel şekilde artması gibi.
Üçüncü aşama son aşamadır—kurumsal küçük modeller. Sonuçta her şirketin genel büyük modeli çağırmasını değil, kendi AI'sine sahip olmasını hedefliyoruz.
Büyük modellere kıyasla düşük maliyetli, hızlı entegrasyonlu ve kolay hata ayıklanabilir küçük modeller, işletmelere yapay zeka kapılarını açmanın daha yüksek maliyet-verim oranına sahip bir anahtarını sunar. Özellikle verilerin alan dışına çıkmaması—finans, tıp ve havacılık gibi yüksek hassasiyetli sektörler için kritik bir gereksinimdir.
Devlet düzeyinde de hızlanma devam ediyor. Devlet Veri Yönetimi Başkanı Liu Liehong, bu yıl token ekonomisi üzerine bir toplantıya başkanlık ederek, token ekonomisinin geliştirilmesini çalışma sistemine dahil etmeyi açıkça belirtti. Temmuz'da WAIC'te token ekonomisi ilk kez ana konu olarak listelendi. Xunce, "token ilk hissesi" etiketiyle bu ulusal yarış pistinin başlangıç çizgisinde duruyor.
Son bir cümle söyleyin
Yapay zeka endüstrisinin üç temel sütunu vardır: hesaplama gücü, model ve veri. Hesaplama gücü konumunda zaten devler var. Model konumunda da devler var.
Bu konumda veri hâlâ boş.
Amerika'nın önde gelen veri şirketi Palantir'in piyasa değeri trilyon doları geçti. Bu alanda Çin'de daha önce ölçekli bir halka açık şirket yoktu—kadar Xuncè Hong Kong Borsası'nda ortaya çıkana kadar.
Aynı zamanda, genel token düşmeye devam ederken, senaryo token yükselmeye devam ediyor.
Şirketin geliri, "ne kadar sattığı" değil, "müşterilerin AI'yi ne kadar kullandığı" ile belirleniyor.
XunCe'nin bu performans patlaması, temelde döngüsel bir finansal büyüme değil, AI'nın eğitimden uygulamaya geçiş yaptığı kritik noktada, Tokenleştirme yoluyla gerçekleştirilen bir iş modeli atlama sürecidir.
Tablo yüklendi. Artık sadece devir hızı meselesi. Devir hızı, Xunce tarafından değil, Çinli şirketlerin AI kullanım eğrisi tarafından belirlenir.
Bu eğri henüz yukarı doğru kalkmaya başlamış durumda.