دس سال کی تیاری کے بعد، XunCe اب اپنا ادائیگی کا وقت پا چکا ہے۔مضمون کے مصنف، ذریعہ: ویچن گسٹ "نیوزی یوآن"
پچھلے کچھ عرصے میں، میہا یو کے ایک انجینئر نے متعدد ایجینٹس کے تعاون کے ٹیسٹ کے دوران بریک فیل سیٹ نہیں کیا۔ دہاں ایجینٹس سائکل کال میں گھس گئے۔
13 گھنٹے کے بعد، بل آیا: 2 ملین۔
دوسری طرف کے Uber کی صورت بھی اس سے بہتر نہیں تھی۔ 5000 انجینئرز کو AI پروگرامنگ ٹولز فراہم کرنے پر صرف 4 ماہ میں 2026 کا پورا AI بجٹ ختم ہو گیا۔
کیا تمام ٹوکنز 99% کم ہو چکے ہیں؟ پھر اس طرح جل کر کیسے رہ سکتے ہیں؟
بہت اچھا سوال۔ ابھی ابھی، DeepSeek-V4-Flash نے کیش میچنگ کی قیمت 0.02 یوان فی ملین ٹوکن تک کم کر دی ہے۔ میئو نے 99 فیصد مستقل کمی کی ہے۔ بڑے ماڈل فراہم کنندگان انتہائی مقابلہ کر رہے ہیں۔
ایک منطق کے مطابق، AI کا استعمال زیادہ کرنے سے آپ کو زیادہ بچت ہونی چاہیے۔
لیکن جب کمپنیاں اصل میں شروع ہوتی ہیں تو وہ ایک غیر متوقع بات دریافت کرتی ہیں: جتنے سستے جنرل ٹوکن ہوتے ہیں، اتنے زیادہ لوگ ان کا استعمال کرتے ہیں؛ اور جتنے زیادہ استعمال کرتے ہیں، اتنی زیادہ محسوس کرتے ہیں کہ صرف "سستے ذہن" کافی نہیں ہیں۔
بڑے ماڈل آپ کے ساتھ فلسفہ پر رات بھر باتیں کر سکتے ہیں، لیکن کیا آپ ایک کئی کروڑ کی ٹریڈ کو روکنے یا جاری رکھنے کا فیصلہ اسے دے دیں گے؟
یہ جھلکی دار مارکیٹنگ کا نوٹس لکھ سکتا ہے، لیکن کیا یہ ایک PCB بورڈ پر آنکھوں سے نظر نہ آنے والی خراب ویلڈنگ کو پہچان سکتا ہے؟
یہ طبی کتب کو یاد کر سکتا ہے، لیکن CT اسکین پر اس سایہ کو دیکھ کر کیا وہ کہ سکتا ہے کہ "فکر نہ کریں، م benign ہے"؟
وجہ بہت آسان ہے — یہ چیزیں انٹرنیٹ پر عوامی ڈیٹا میں موجود نہیں ہیں۔ کتابوں میں آپ کے فیکٹری کے پروسیس پیرامیٹرز نہیں ہیں، اور فورمز پر ٹاپ ٹائر ہسپتالوں کے علاج کے راستے نہیں ہیں۔
اس طرح بازار دونوں حصوں میں تقسیم ہو گیا: عام ٹوکن کی قیمت براہ راست سبزیوں کی قیمت تک گر گئی، جبکہ صنعت کے جانکاری سے جڑے سینریو ٹوکن کی قیمت عام ٹوکن کی 10 سے 100 گنا تک ہے اور اب بھی بڑھ رہی ہے۔
ایک نام، دو سمتیں۔
اس کاروبار کی حقیقت صرف ایک جملے میں ہے: سستے ٹوکن فروخت کرنے والے کبھی نہیں کماتے، وہ کماتے ہیں جو دوسرے لوگوں کے ٹوکن جلانے کے عمل سے مستقل طور پر فیس وصول کرتے ہیں۔
ایک کمپنی ہے جو بالکل اُچھال کی طرف کھڑی ہے۔
ایک غیر معمولی منحنی، 288 ملین، 530 ملین، 632 ملین، 1285 ملین۔
یہ سن ٹیکنولوجی (3317.HK) کی پچھلے چار سالوں کی آمدنی ہے۔ 2023 میں 84% بڑھی، 2024 میں صرف 19% بڑھی، اور 2025 میں دوبارہ 103% کی تیزی سے بڑھی۔
19% کو سوچنے کی قیمت ہے۔
2024ء عالمی بڑے ماڈلز کے مسابقتی دوڑ کا سب سے زیادہ پاگل سال تھا۔ اربوں پیرامیٹرز، ہزاروں کارڈ کے کلัสٹرز، اور بے حد فنڈنگ — پیسہ صرف کارڈ خریدنے اور ماڈلز تیار کرنے پر خرچ ہوا۔
اسی سال، ایک ڈیٹا انفراسٹرکچر کمپنی تقریباً کچھ نہیں کر رہی تھی — بہت عام بات ہے۔ کیونکہ اس کی آمدنی اس بات پر منحصر نہیں ہے کہ "کون AI تیار کر رہا ہے"، بلکہ اس بات پر منحصر ہے کہ "کون AI استعمال کر رہا ہے"۔
پھر حال ہی میں جاری کیا گیا درمیانی کارکردگی کا اعلان — منحنی نہ صرف سست ہوا بلکہ مزید تیز ہو گیا۔
2026 کی پہلی نصف سالیہ: آمدنی 967 ملین یوان تک پہنچ گئی، جو پچھلے سال کے مقابلے میں 389 فیصد کا اضافہ ہے اور اسی دور کی تاریخی اعلیٰ سطح کو توڑ دیا گیا؛ ملکی صاحب کا صاف منافع 72.51 ملین یوان، جبکہ پچھلے سال کے اسی دور میں ملکی صاحب کا صاف نقصان 89 ملین یوان تھا، جس سے پہلی بار نصف سالیہ منافع حاصل ہوا؛ ایڈجسٹڈ صاف منافع 67 ملین یوان، جبکہ پچھلے سال کے اسی دور میں صاف نقصان 105 ملین یوان تھا، جس سے بڑے پیمانے پر نقصان سے منافع میں تبدیلی آئی اور منافع کمانے کی صلاحیت ظاہر ہوئی۔
دس سال کی تیاری کے بعد! مستقل سرمایہ کاری سے لے کر پہلی بار دس سال میں نصف سالہ منافع تک؛ ٹیکنالوجی کے جمع کرنے سے لے کر تجارتی ماڈل کے کامیاب ہونے تک؛ مارکیٹ کے شکوک و شبہات سے لے کر کارکردگی کی تصدیق تک۔ جبکہ پورے ہانگ کانگ اسٹاک مارکیٹ میں AI سیکٹر اب بھی کمپوٹیشن، ماڈلز اور ایپلیکیشنز پر قیمت گوشت کر رہا ہے، اس کمپنی نے AI کے لیے نئے منافع کے راستے کا پہلا اقدام کر لیا ہے۔
کیا آپ نے محسوس کیا؟ یہ دراصل ایک «AI کیا حقیقی طور پر لاگو ہوا ہے؟» کا تھرمل میٹر ہے—
2024 میں نہیں بڑھے گا، کیونکہ ابھی تربیت کے مراحل میں ہے؛ 2025 کے دوسرے نصف میں شدید طور پر بڑھے گا، کیونکہ استدلال عملی شکل میں آ گیا ہے، اور کمپنیاں اب AI کا استعمال شروع کر چکی ہیں۔
بس اس کا مطلب یہ ہے کہ XunCe کاروبار کے بکھرے ہوئے ڈیٹا کو AI کے استعمال کے لیے ترتیب دیتا ہے۔
ہسپتال میں لاکھوں CT اسکینس ہیں، جن کو علامتیں لگانے کی ضرورت ہے کہ بیماری کے علاقوں کہاں ہیں۔ فیکٹری میں 200 سے زیادہ اقسام کے ڈیوائسز کے آپریشن لاگس ہیں، جنہیں سٹرکچرڈ ڈیٹا میں تبدیل کرنے کی ضرورت ہے۔ بجلی کمپنی کو ہر سیکنڈ میں ریل ٹائم ڈیٹا کا ایک بہاؤ ملتا ہے، جسے صاف کرنا، ہم آہنگ کرنا اور ماڈل کو فیڈ کرنا ہوتا ہے۔
این کاموں کو گزشتہ دس سالوں تک انجام دیا گیا ہے، جس کے نتیجے میں 9 مکمل ڈیٹا پروسیسنگ لینکس اور 5 بڑے ڈیٹا ٹوکنائزیشن پروسیسز کو کور کرنے والی ایک بند حلقہ تعمیر کیا گیا ہے، جس میں ڈیٹا حاصل کرنا، صاف کرنا، معیاری بنانا، لیبل لگانا، ماڈلنگ، ریل ٹائم اسٹریم کمپوٹیشن، AI ایجینٹس کی ترقی، اور بڑے ماڈلز کو آپٹمائز کرنا اور مکسڈ ماڈلز کو جوڑنا شامل ہے۔ اس طرح تین بنیادی تکنیکی فوائد حاصل کیے گئے: ملی سیکنڈ/سیکنڈ کی ریل ٹائم ریسپانس، 100% درست ڈیٹا پروسیسنگ، اور ڈیٹا ٹوکنائزیشن آؤٹ پٹ کی صلاحیت، جو آخرکار客户的 بزنس نتائج کے لیے ذمہ داری پوری کرتی ہے۔
ان مرکزی صلاحیتوں کے ساتھ، شن چی نے چین کی عظیم ترین AI ریل ٹائم ڈیٹا انفراسٹرکچر اور تجزیہ سروس فراہم کنندہ کے طور پر ترقی کی ہے۔
ماڈل کامیاب ہونے کے بعد، ہن سی نے ایک اہم قدم اٹھایا: صرف گاہکوں کے ڈیٹا کو نہیں بلکہ ٹوکن کے لحاظ سے چارج کرنا شروع کر دیا۔ 2026ء کے مئی میں جاری کیا گیا ٹوکن ون، یہی موڑ تھا۔
حقیقی موڑ: آمدنی کا فارمولا تبدیل ہو گیا
پہلے سن کے نے منصوبوں کو بیچ کر کمائی کی۔ آمدنی کا فارمولا بہت آسان تھا: صارفین کی تعداد × منصوبہ رقم۔
گاہکوں کو ایک ایک کر کے حاصل کیا جاتا ہے، منصوبوں کو ایک ایک کر کے سائن کیا جاتا ہے، ڈیلیوری کے بعد ایک بار ادائیگی لی جاتی ہے، اور نمو لکیری ہوتی ہے۔ یہی 2024 میں صرف 19 فیصد کی نمو کا بنیادی سبب ہے — لکیری ماڈل کا سرحدی نقطہ پہنچ چکا ہے۔
2026 تک مئی تک، XunCe نے دنیا کا پہلا TokenOS آپریٹنگ سسٹم، TokenONE جاری کیا۔ اس کا بنیادی کام صرف اس بات پر مشتمل ہے کہ کسی کمپنی کے انفرادی ڈیٹا کو AI کے لیے فوری استعمال کے قابل Token میں تبدیل کیا جائے، اور پھر استعمال کی مقدار کے حساب سے فیس لی جائے۔
آمدنی کا فارمولا فوری طور پر چار عوامل میں تبدیل ہو گیا:
ٹوکن آمدنی = صارفین کی تعداد × ماڈیولز کی تعداد × ٹوکن کی قیمت × کالز کی تعداد
پہلے تین عوامل کے لیے سیل کا وجود ہے۔ صارفین کی تعداد محدود ہے، ماڈیولز کی تعداد گنتی کے قابل ہے، اور ٹوکن کی قیمت بالائی حد تک ہو سکتی ہے لیکن اس کا ایک محدود انٹرول ہوتا ہے۔ صرف چوتھا — کالز کی تعداد — کوئی حد نہیں ہے۔
اور یہ فیکٹر صارفین کے AI کے استعمال کی شدت پر منحصر ہے۔ جتنا زیادہ صارفین AI استعمال کرتے ہیں اور اسے زیادہ بار کال کرتے ہیں، اتنا ہی زیادہ XunCe کی آمدنی بڑھتی ہے۔ پہلے سافٹ ویئر فروخت کرنا مجبوری تھی، لیکن اب Token فیس وصول کرنا خود بخود ہو رہا ہے۔
جیسے کہ XunCe نے اپنے صارفین کے AI استعمال پر ایک بجلی کا گیج لگا دیا ہے۔ گیج خود نہیں چلتا، بلکہ صارفین کے بجلی کے استعمال سے چلتا ہے۔
ڈیٹا اس منطق کی تصدیق کر رہا ہے: اپریل 2026 میں، ٹوکن کال ARR میں تین گنا اضافہ ہوا؛ اپریل میں ٹوکن کی معاوضہ آمدنی کا تناسب تقریباً 5% تھا، جبکہ جون میں ٹوکن کال ARR میں تین اور دس فیصد اضافہ ہوا، اور کمپنی کا مقصد ہے کہ ٹوکن کے بزنس ماڈل کی سال کے آخر تک آمدنی کا تناسب 20%–30% تک بڑھا جائے۔
اس رفتار سے پہاڑی پر چڑھتے ہوئے، ٹوکن آمدنی آمدنی میں آنکھوں کے سامنے اضافہ کر رہی ہے اور نئی نمو کا انجن بن رہی ہے۔
زیادہ قابل توجہ بات قیمت کا فرق ہے۔ XunCe کے خاص شعبے کے ٹوکن کی فراہمی قیمت 10 سے 100 ڈالر فی ملین ٹوکن تک ہے، جو عام بڑے ماڈل کی قیمت سے دس گنا زیادہ ہے۔
کیوں؟ کیونکہ جنرل ٹوکن "AI کو بات سمجھانا" کا مسئلہ حل کرتا ہے، جبکہ سیکنری ٹوکن "AI کو صحیح کام کرنا سکھانا" کا مسئلہ حل کرتا ہے — فنانشل ریسک مینجمنٹ میں ٹریڈنگ منطق، مینوفیکچرنگ میں پروسیس کا Know-how، اور میڈیکل امیجنگ کے پیچھے کے ڈائیاگنوسٹک تجربات — ہر ٹوکن کے پیچھے صنعتی علم کو دبایا گیا ہے، جو عوامی ڈیٹا سے ٹرین نہیں ہو سکتا۔
یہ وہی کینیسٹر فرق واپس لاتا ہے: جنرل ٹوکن معیاری مال ہے، جتنا زیادہ مقابلہ ہوگا، اتنا ہی سستا ہو جائے گا؛ جبکہ سینریو ٹوکن غیر قابل تبدیل صنعتی رکاوٹوں سے جڑا ہوتا ہے، جتنا زیادہ استعمال ہوگا، اتنا ہی قیمتی ہو جائے گا۔
اس کیوں ہونا چاہیے؟
کوئی بھی ٹوکنائزیشن کا دعویٰ کر سکتا ہے، لیکن صرف وہی اسے سنبھال سکتا ہے جو "ڈیٹا" کو گہرائی تک سمجھتا ہے۔
XunCe نے ایم ایس اے صنعت سے شروعات کی۔ جن لوگوں نے فنانشل ڈیٹا کے ساتھ کام کیا ہے، وہ جانتے ہیں کہ یہ وہ صنعت ہے جہاں ریل ٹائم اور درستگی کی درخواست سب سے زیادہ پریشان کن ہوتی ہے — ملی سیکنڈ کے اندر ریسپانس، 100% درستگی، ایک ہی نمبر کا غلط ہونا لاکھوں ڈالر کا نقصان ممکن ہے۔ کمپنی نے 2016 سے شروع کرکے اس شعبے میں تقریباً دس سال تک محنت کی ہے۔
اسی صلاحیت کا استعمال کرتے ہوئے، پانچ سال میں ٹیلیکام، بجلی، توانائی، اعلیٰ تیاری، بائیو میڈیکل، روبوٹکس ٹریننگ پلیٹ فارم، کمرشل اسپیس سمیت 11 صنعتوں میں وسعت پائی گئی، جس میں 230 کلائنٹس اور 300 سے زائد معیاری ماڈیولز حاصل ہوئے۔
2025 میں غیر ایسٹ مینجمنٹ آمدنی کا تناسب لگ بھگ 80 فیصد تک بڑھ گیا ہے۔ صارفین کی برقرار رکھنے کی شرح لگاتار 90 فیصد سے زیادہ برقرار رہی ہے۔
ان صنعتوں کے ڈیٹا کا Know-how — کن ڈیٹا کو ریل ٹائم میں حاصل کرنا چاہیے، کن فیلڈز کے لیے کیا اینوٹیشن معیار ہونا چاہیے، اور کس سیناریو میں غلطی کا نتیجہ غیر قابل واپسی ہوگا۔ ہر صنعت کے لیے کم از کم ایک سے دو سال لگتے ہیں تاکہ یہ تجربہ جمع ہو سکے، اسے کمپیوٹنگ پاور سے نہیں، اور مدل پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے بھی نہیں حاصل کیا جا سکتا۔
بنیادی بڑے ماڈل کو عوامی ڈیٹا کے ساتھ 80 کا اسکور حاصل کیا جا سکتا ہے۔ 80 سے 95 تک کے اسکور کے لیے صنعتی خفیہ ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے؛ اور 95 سے 99 تک کے اسکور کے لیے ریل ٹائم فیڈ بیک سائکل کی ضرورت ہوتی ہے۔ ان دو اسٹیجز میں سے، جو بھی اس کام میں سنچی کو سب سے زیادہ مہارت سے نمٹتی ہے۔
اس دہے میں جو کچھ جمع کیا گیا، وہ ڈیٹا نہیں بلکہ اس بجلی کے گیج کو لگانے کا اہلیت ہے۔
ٹیبل لگ گیا، اب کیا؟
TokenONE صرف پہلا مرحلہ ہے۔ XunCe کی منصوبہ بندی کا راستہ واضح ہے:
پہلا مرحلہ شروع ہو چکا ہے۔ کاروباری نجی ڈیٹا کو AI کے لیے استعمال کے قابل سیناریو ٹوکن میں تبدیل کیا جا رہا ہے، جس پر کال کی مقدار کے حساب سے فیس لی جاتی ہے۔ طب، اعلیٰ تیاری، فنانس، توانائی — ہر صنعت کا ٹوکن فیکٹری ایک کے بعد ایک لاگو ہو رہا ہے۔ مثال کے طور پر، Xunce اور Gchuang Dongzhi کی ملکیت میں مینوفیکچرنگ ٹوکن فیکٹری بنائی گئی ہے، BoTai AutoLink اور Saimu Technology کے ساتھ مل کر اسمارٹ کار سیناریوز تیار کیے جا رہے ہیں، اور Turing Quantum کے ساتھ تعاون کر کے کوانٹم کمپوٹنگ شعبے میں داخلہ حاصل کیا جا رہا ہے۔
دوسرا مرحلہ اس سال کے دوسرے نصف میں لانچ ہونے کا تصور ہے — TokenRouters۔ یہ ایک قومی سطح کا ٹوکن تبادلہ پلیٹ فارم ہے۔ پہلے ایک کمپنی کے اندر ٹوکن استعمال ہوتا تھا، اب اب کمپنیوں کے درمیان ٹوکن کے بہاؤ کو جوڑا جائے گا۔ غیر مقابلہ والی کمپنیاں محفوظ اور قانونی حیثیت کے تحت ایک دوسرے کے سیناریو ٹوکنز کو استعمال، قیمت لگانا اور تبادلہ کر سکتی ہیں۔ کمپنی نے شنزن ڈیٹا ایکسچینج اور بیجنگ انٹرنیشنل ڈیٹا ایکسچینج کے ساتھ اسٹریٹجک تعاون معاہدے پر دستخط کر لیے ہیں، جس سے عالمی سطح پر کاروبار کے لیے رگولیٹری کمپلائنس اور ایکوسسٹم کی بنیاد رکھی جائے گی۔
آمدنی کا منطق بھی تبدیل ہو گیا: ایک صارف کے استعمال کی مقدار سے لے کر پورے پائیدار نیٹ ورک کی گردش تک۔ یہ ایسے ہے جیسے انٹرنیٹ کے دور میں، ایک ویب سائٹ کمانے والی رقم محدود ہوتی ہے، لیکن جب ویب سائٹس پلیٹ فارم بن جاتی ہیں اور ڈیٹا گردش شروع ہوتا ہے، تو قیمت اس طرح گھاتک بڑھ جاتی ہے۔
تیسرے مرحلے میں اختتام ہوتا ہے — کاروباری چھوٹے ماڈل۔ آخرکار ہر کمپنی کو جنرل بڑے ماڈل کو کال کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ بلکہ ہر کمپنی کو اپنا AI حاصل ہونا چاہیے۔
بڑے ماڈلز کے مقابلے میں، کم لاگت، جلدی لانچ اور آسان ڈیبگ کرنے والے چھوٹے ماڈلز، کاروباروں کے لیے مصنوعی ذہانت کے دروازے کھولنے کی کلید فراہم کرتے ہیں، خاص طور پر ڈیٹا کا علاقے سے باہر نہ جانا—جس سے فنانس، طب اور فضائی صنعتوں جیسے انتہائی حساس شعبوں کو ضرورت ہوتی ہے۔
ملکی سطح پر بھی تیزی سے ترقی ہو رہی ہے۔ قومی ڈیٹا ایجنسی کے ڈائریکٹر لیو لیہونگ نے اس سال ٹوکن معاشیات کا اجلاس صدر کیا اور ٹوکن معاشیات کو اپنے کام کے نظام میں شامل کرنے کا واضح طور پر اعلان کیا۔ جولائی میں WAIC پر، ٹوکن معاشیات کو پہلی بار مرکزی موضوع کے طور پر درج کیا گیا۔ Xunce، جو "ٹوکن کی پہلی فہرست شدہ کمپنی" کا لیبل رکھتی ہے، اس قومی رن لائن پر کھڑی ہو گئی ہے۔
آخر میں ایک جملہ
AI صنعت کی تین کھمبے ہیں: کمپوٹیشنل پاور، ماڈل، اور ڈیٹا۔ کمپوٹیشنل پاور کے علاقے میں پہلے سے ہی بڑے کھلاڑی موجود ہیں۔ ماڈل کے علاقے میں بھی بڑے کھلاڑی موجود ہیں۔
آج تک یہ جگہ خالی ہے۔
امریکی ڈیٹا کمپنی کے لیڈر Palantir کی مارکیٹ کی قیمت اب تریلین ڈالر سے زیادہ ہو چکی ہے۔ اس سے پہلے چین میں اس شعبے میں کوئی بھی قابلِ ذکر لسٹڈ اسٹاک نہیں تھا—جب تک کہ Xunce نے ہانگ کانگ اسٹاک ایکسچینج میں داخلہ نہیں کر لیا۔
اسی دوران، جنرل ٹوکن نیچے کی طرف جارہا ہے، جبکہ سینریو ٹوکن اوپر کی طرف جارہا ہے۔
اس کمپنی کی آمدنی اب اس بات پر منحصر نہیں کہ وہ کتنی چیزیں بیچتی ہے، بلکہ اس بات پر منحصر ہے کہ صارفین نے AI کو کتنے استعمال کیا۔
اس بار کی کارکردگی کی ترقی صرف ایک دورانیے کی مالی اضافہ نہیں ہے، بلکہ AI کے تربیت سے عملی استعمال کے اہم مرحلے پر، ٹوکنائزیشن کے ذریعے دس سال کے ڈیٹا انفراسٹرکچر کے جمع کردہ اعداد و شمار کا نتیجہ ہے، جس سے ایک تجارتی ماڈل میں قفز ہوا۔
اب ٹیبل لگ گیا ہے۔ اب صرف رپٹ کا سوال ہے۔ اور رپٹ کا فیصلہ سن کے نہیں، بلکہ پورے چینی کاروباری AI استعمال کے منحنی کا فیصلہ ہے۔
یہ منحنی ابھی تک اوپر کی طرف جھکنا شروع کیا ہے۔