تبلغ إيرادات سنوان سانتونغ 9 أضعاف MiniMax، مع انخفاض عدد الموظفين بنسبة 34%، لكن لماذا يصعب زيادة قيمتها السوقية؟

（来源：智能纪元AGI）

当年的“AI四小龙”商汤，一度风光无限，完成“港股AI四小龙第一股”。

لكن في الوقت الحالي، تجد شركة شِنشونغ نفسها مضطرة لمواجهة “انتفاضة” من شركة عملاقة لنماذج الذكاء الاصطناعي — MiniMax.

ومن المعروف جيدًا أنه قبل تأسيس MiniMax، كان يان جونجيه (I/O) يعمل لدى شركة شِنشونغ للتكنولوجيا لأكثر من 5 سنوات، بدءًا من متدرب، وشغل مناصب نائب الرئيس التنفيذي للمجموعة في شِنشونغ، ونائب مدير معهد الأبحاث، ومدير تقنية (CTO) لقطاع المدن الذكية. وهذه أيضًا كانت “الخلفية اللامعة” التي عرضها يان جونجيه على المستثمرين عندما دخلت MiniMax مرحلة نماذج الذكاء الاصطناعي.

وفي مساء يوم 24 مارس، أصدرت شِنشونغ تقرير أدائها لعام 2025، لكنها ما زالت تواجه خسائر:

• بلغت الإيرادات 5.014 مليار يوان، بزيادة 32.9%؛

• بلغت الخسارة الصافية 1.782 مليار يوان، لتضيق بنسبة 58.6% على أساس سنوي؛

• تضيق الخسارة الصافية المعدّلة بنسبة 54.3% على أساس سنوي، لتصل إلى 1.956 مليار يوان.

إذا تم اتباع “نقاط خطة تحقيق الأرباح” التي أعلنها رئيس مجلس إدارة شِنشونغ، شو لي، فمن الواضح أن شِنشونغ في النهاية لم تحقق ذلك.

وللتعبير عن “تحول الأرباح إلى الرقم الموجب”، عرض شو لي في اجتماع عرض النتائج المالية أول صورة: بيانات EBITDA للنصف الثاني من 2025 — 376 مليون يوان، محققة تحوّلًا إلى الربحية، كما تحولت التدفقات النقدية التشغيلية إلى الربحية.

ما هو EBITDA إذن؟ إنه اختصار Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization، ويُترجم عادةً إلى 「الأرباح قبل خصم الضرائب والفوائد والاستهلاك والإطفاء»، ويشير إلى الدخل قبل خصم الفوائد والضرائب والاستهلاك والإطفاء، أي أن هذه الربحية تُضاف إليها مرة أخرى تكلفة الأربعة بنود: الضرائب والفوائد والاستهلاك والإطفاء.

وبشكل عام، لا تكاد توجد شركات وشركات وساطة مستعدة لعرض EBITDA بوصفه “صافي ربح” حقيقي للمستثمرين — باستثناء شِنشونغ.

لذلك، رغم أن إيرادات شِنشونغ استمرت في النمو خلال 8 سنوات تقريبًا، وكانت الخسائر كذلك تتقلص، لكن في اجتماع الليلة الخاص بتقرير النتائج المالية، ذكر شو لي وCFO شِنشونغ، وانغ تشينغ بين، كلمة واحدة بشكل متكرر — “تقليص الخسائر”:

تجسدت المرونة والإنجازات التشغيلية لشِنشونغ في عام 2025 في نمو عالي الجودة، وتقليص خسائر عبر قفزة نوعية.

كما أن اتجاهنا في تقليص الخسائر على نطاق واسع بات مؤكّدًا.

وبالنظر بشكل شامل، فإننا نتوقع أنه على مستوى رأس المال بعد التعديل في عام 2026، سنحافظ على اتجاه تقليص بنسب كبيرة من هذا النوع، ومن منظور العام بأكمله، فمن المرجح أن نحقق أرباحًا صافية موجبة طوال السنة بعد التعديل.

وتجدر الإشارة إلى أنه وفقًا لما أفادت به ذكاء الصناعة الذكي دوران (smart?) AGI حصريًا، وحتى 31 ديسمبر 2025، وصل عدد موظفي شِنشونغ إلى 2472 موظفًا، بانخفاض صافي قدره 1284 شخصًا مقارنة بـ3756 موظفًا في العام السابق، وبنسبة انخفاض على أساس سنوي بلغت نحو 34.2%، بل وتم أيضًا تقليص مصروفات مزايا الموظفين بشكل كبير.

ومن الواضح أنه على الرغم من أن إيرادات شِنشونغ لعام 2025 كانت 9.24 أضعاف إيرادات MiniMax في الفترة نفسها، فإن الخسائر كانت أيضًا مرتفعة بالمقدار نفسه. بالنسبة لسوق رأس المال، فإن القصة الجديدة في قطاع الذكاء الاصطناعي هي “AI 2.0” التي تمثلها MiniMax وZhipu.

وبسبب التقلبات الكبيرة في إيرادات شِنشونغ وأرباحها على مدار 8 سنوات، يبدو أن سهمها وقيمتها السوقية يصعب أن ينالا معاملة ومحبة مثل التي تحظى بها MiniMax ذات القيمة السوقية البالغة 320 مليار يوان (3200 مليار؟) بنفس القدر.

لقد تابعت شِنشونغ لأكثر من 7 سنوات وما زلت أقدّر شِنشونغ نظرة إيجابية جدًا على المستوى العام، لكن في ظل هذا الوضع، بات الجميع أكثر استعجالًا.

بعد إيقاف نمو البحث والتطوير، تمر شِنشونغ بـ“شتاء”

لقد مرت شِنشونغ بشتاء خلال السنتين الأخيرتين.

من تسريح واسع النطاق إلى خفض الميزانيات الداخلية بشكل كبير، وحتى وجود ما يُسمى “X”، حيث تم تقسيم مختلف الأعمال لتصبح مستقلة في التمويل وتحمل أرباحها وخسائرها، وكذلك تنحي شُو بِيين (Xu Bing) عن منصب مدير مستقل، وتقسيم أعمال Jiyan (Jiying)، كل ذلك يشير إلى أمر واحد:

شو لي يريد أن تحقق شِنشونغ الربح.

ومن السهل تخيل ذلك. فحالياً، قامت شركتان في هونغ كونغ مثل Fourth Paradigm وWenwen بتقليص الاستثمارات بشكل كبير، وهناك احتمال أن تقترب صافي الخسارة من الصفر، ما يفتح بابًا لتحقيق الربحية.

وفي الوقت نفسه، مع اشتعال “الروبيان” (انتشار حرارة الطلب) واندفاع الإيرادات والقيمة السوقية لدى MiniMax التي تملك نماذج ذكاء اصطناعي رائدة وZhipu، فمن المحتمل أن تشهد هذا العام فترة تحقيق الأرباح.

لذلك، بالنسبة لشِنشونغ، هذا الأمر محرج للغاية — كان من المفترض أن تكون الأولى في الاكتتاب العام الأولي (IPO)، لكن الإخوة الصغار أصبحوا يحققون الربح، بينما شِنشونغ أجرت الكثير من التقنيات، واقتربت أيضًا من موجة GPT، بل وحوّلت خسائرها المالية بالكامل إلى الأعمال، ومع ذلك لم تحقق المجموعة ربحًا، وهذا يصعب مواجهته مع توقعات المستثمرين.

لذلك، أول عمل قامت شِنشونغ بسحب السكين عليه هو البحث والتطوير.

تكشف نشرة الاكتتاب أن مصروفات البحث والتطوير لدى شِنشونغ في عام 2025 بلغت 3.775 مليار يوان، مقارنة بـ4.131 مليار يوان في العام السابق، بانخفاض 8.6%.

“كان ذلك بشكل رئيسي بسبب انخفاض مصروفات مزايا الموظفين، مع تعويض جزئي بزيادة في مصروفات تشغيل الخوادم وخدمات السحابة.”

بعبارة أخرى، في السابق كان يتعين على شركات الذكاء الاصطناعي أن تستثمر بكثافة في تقنيات البحث والتطوير، وتوظّف دكتوراه وتدعم فريقًا كبيرًا من مواهب الذكاء الاصطناعي. والآن لم تعد مزايا الموظفين موجودة، بل يجب تمويل تشغيل القوة الحاسوبية وصيانتها، بل وشراء بطاقات الحوسبة.

وبالنسبة لشكوك شركات الوساطة، قال شو لي في اجتماع عرض النتائج المالية ما يلي:

تذكروا أنه ضمن الثلاثة بنود لمصاريف تكاليف التشغيل في 2025، شهدنا انخفاضًا في الجميع، وبلغ إجمالي نسبة الانخفاض السنوي 11%، لذلك نقول إن لدى مجموعتنا الكثير من الإجراءات المحددة في مجال خفض التكاليف وزيادة الكفاءة. على سبيل المثال، فإن الدمج الوثيق بين الأجهزة الكبيرة والنماذج الكبيرة ينتج بطبيعة الحال قيمة عالية من حيث السعر مقابل الأداء؛ مثلما يساعد إنشاء قاعدة للموهوبين في ووهان على خفض تكاليف الموارد البشرية أكثر.

بالإضافة إلى ذلك، قمنا بتحسينات مستمرة على أماكن العمل والإيجارات داخل وخارج البلاد… بمعنى أننا فعليًا نتحكم في التكاليف من زوايا متعددة، ومن خلال خطوات صغيرة متواصلة.

ثم، بالإضافة إلى ذلك، يتم تحسين هيكل إيراداتنا باستمرار. فعلاوةً على ذلك، فإن احتساب المستحقات والخصم المبدئي على قائمة الأرباح والنتائج له تأثير سلبي يتقلص بشكل متكرر. تذكروا أنه في 2024 كان -7.8 مليار يوان، وانخفض في 2025 إلى -2.9 مليار يوان؛ وهذه أيضًا عامل مهم جدًا من بين عدة عوامل.

وأخيرًا، فإن استراتيجية 1+X وتعميقها أدت إلى أن بعض شركات X نجحت في الحصول على تمويل خارجي، كما حققت خروجًا من البيانات المجمعة (خروجها من الميزانية الموحدة)، ما وفر مساحة إضافية لتحسن ربحية المجموعة.

كيف نُوازن بين الاستثمار في البحث والتطوير وتقليص الخسائر؟

في الواقع، كنا دائمًا نعتبر البحث والتطوير هو جوهر القدرة التنافسية للشركة الأساسية. لقد زادنا في 2025 فعلًا استثمارنا في القوة الحاسوبية للبحث والتطوير. لكن لأن تحسن إنتاجية الباحثين في البحث والتطوير كان واضحًا جدًا، بالإضافة إلى أن لدينا بعض أعمال X مدفوعة بقوة بالبحث والتطوير خرجت تباعًا من البيانات المجمعة، لذلك وصلت التكلفة الإجمالية للبحث والتطوير إلى انخفاض. ونعتقد أن أمرين — تحسين الكفاءة وتقوية نتائج البحث والتطوير — ليسا متناقضين.

لن أقيّم ما إذا كانت هذه الجملة صحيحة أم خاطئة، لكنني أعتقد أن منطقها في الواقع صعب أن يكون متسقًا ذاتيًا. لا بد من وجود المشاهد (scenarios) والبيانات والبرمجيات والأجهزة والموهوبين؛ ولا يمكن إطلاق الإمكانات اللامحدودة للذكاء الاصطناعي إلا بفضل منظومة بيئية قوية.

هذا عرض PPT الذي أطلقه مؤتمر سيمنس AI، وأنا أتفق معه إلى حد ما.

وفي اجتماع عرض النتائج المالية، ذكر لين ده هوا (DH) أنه في الربع الرابع من 2025 تم رسميًا إصدار وإتاحة نموذج جديد من الجيل التالي للهياكل متعددة الوسائط الأصلية والمفتوحة المصدر NEO. وقد تخلّى هذا النموذج تمامًا عن تصميم “المُرمِّز البصري” التقليدي وتصميم تركيب نموذج الجذع (backbone) بشكل تجزيئي، ليبني بنية حالة شاملة للغة والرؤية من الأسفل إلى الأعلى، من البداية إلى النهاية، بدلاً من ذلك. وقد جلبت هذه البنية الجديدة تحسنًا ملحوظًا في كفاءة تعلم النموذج.

كشف لين ده هوا أن الشركة ستقوم في الربع الثاني من هذا العام بتحديث تقنيات نموذجين لدى شِنشونغ:

1、سيصدر RiRiXin (日日新) الإصدار 7.0، المتوقع إصداره في الربع الثاني من هذا العام؛

2、ستصدر شِنشونغ نموذجًا مفتوح المصدرًا جديدًا بالكامل مبنيًا على بنية NEO الجيل الثاني. وقد تم التحقق من هذا النموذج لأول مرة في الصناعة من خلال أنه ضمن البنية متعددة الوسائط الأصلية يمكنه فهم التوليد الموحد لمقياس جديد لقانون القياس (Scaling Law). لفهم التوليد وفقًا للبنية الموحدة باستخدام “الاستيعاب الجديد”، مع منحنى تعلم مستقل، متجاوزًا بشكل واضح مؤشرات المقارنة الخاصة بالنماذج الموحدة المفتوحة المصدر في الفهم السابق — وحتى اعتماد byte-byte كمرجع، ومن المتوقع أن يحقق قفزة على مستوى مضاعفات من حيث الكفاءة مقابل السعر مقابل الأداء.

وقال لين ده هوا إن معنى ذلك يتمثل في أنه سيفتح مساحات تطبيقات أوسع في أسفل سلسلة منظومة الذكاء الاصطناعي، وسيُمكّن على نطاق واسع تطبيقات AI للـAgents.

أما بالنسبة لوضع تطبيقات الذكاء الاصطناعي لدى شِنشونغ…

لن أُقيّم الأمر. كل ما أستطيع قوله هو أن المنافسة شرسة: في السابق كان كود “السابق في الوصول” ومجموعة العمل الصغيرة “العفريت浣熊 (xiao huan xiong)” التي تم إطلاقها أولًا، وفي النهاية تم استبدالها بواسطة Vibe Coding من Zhipu Byte؛ ولا ننسى ترتيب صناع المحتوى على وسائل الإعلام الذاتية، فهل يمكن اعتباره “أداءً”؟

I don’t understand.

لكن الصورة المعروضة في اجتماع تقرير شِنشونغ المالي يمكن أن تقدم للجميع بعض الأفكار، لتفهموا كيف يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي على أرض الواقع، وحتى كيف يمكن استبداله — مثل AI+… والانتقال إلى AI+بحث، وAI+برامج مكتبية، وAI+بحث علمي، وذكاء جسدي، وAI+تسويق… إلخ.

وأخيرًا لنلقِ نظرة على إيرادات الأعمال:

• بلغت إيرادات الذكاء الاصطناعي التوليدي 3.630 مليار يوان، بزيادة 51% على أساس سنوي؛

• بلغت إيرادات أعمال الرؤية بالذكاء الاصطناعي 1.083 مليار يوان، بزيادة 3.4% على أساس سنوي. ومن بين ذلك، بلغ معدل نمو إيرادات هذا القطاع في النصف الثاني من العام الماضي 20.9% على أساس سنوي.

• بلغت إيرادات أعمال الابتكار X 302 مليون يوان، بانخفاض مقارنة بـ321 مليون يوان في العام السابق. كما انخفضت نسبة مساهمة هذا البند في إجمالي الإيرادات من 8.6% إلى 6.0%.

تقول شِنشونغ إن انخفاض إيرادات أعمال X يرجع أساسًا إلى أن أعمال القيادة الذكية (القيادة الذاتية) انفصلت عن التقرير المالي الموحد في أغسطس 2025.

وتوضح شِنشونغ أنه مع مرور الوقت، من المتوقع أن يتغير تكوين أعمال ابتكار X، لأن الشركة ستُطلق المزيد من أعمال ابتكار X التي يتم تفريغها، أو لأن أعمال ابتكار X الحالية تجذب مستثمرين خارجيين وتنفصل عن التقرير المالي الموحد. لذلك، في المستقبل، ستنخفض أهمية بيانات المقارنة على أساس سنوي لهذه الإيرادات.

علمت أن شِنشونغ قد تقوم بضم جميع مشاريع الربح لدى “Guoxiang Capital” إلى أعمال شِنشونغ X — مثل شركة Qiangnao Technology التي من المقرر أن تقوم بالاكتتاب العام الأولي (IPO).

تشير شِنشونغ إلى أن شِنشونغ للإ الطبية قد تغيّر علامة “竹蜻蜓” (Zhu Zhuan Ting) التجارية، كما أن XiWang قد تصبح قطاعًا آخر يحقق أرباحًا ضمن أعمال شِنشونغ X.

الأجهزة الكبيرة (Big Device)：احتياج قوي للطلب على الاستدلال، وتدريب على التباينات (heterogeneous)؛ وقد تم بالفعل تجاوز الأداء الخاص بأفضل الشرائح الرائدة في الخارج على أجهزة محلية مع قيود على عملية التصنيع (process).

إن “الأجهزة الكبيرة” لدى شِنشونغ هي عمل أتعامل معه كنقطة أعمال مهمة ومتفائل بها نسبيًا. فبما أن لدى شِنشونغ بطاقات وقوة حاسوبية، فهي تبيع البطاقات وتبيع القوة الحاسوبية وتبيع خدمات السحابة، وهذا أصبح بالفعل وسيلة ربح مهمة لدى الشركات الكبرى وشركات سحابة الذكاء الاصطناعي.

كشفت شِنشونغ أنه حتى تاريخ نشر هذا الإعلان عن الأداء، وصلت إجمالي سعة القوة الحاسوبية التشغيلية للأجهزة الكبيرة لدى شِنشونغ إلى 4.04万 PetaFLOPS (FP16).

على مستوى الحالات، وبمساندة Ningde Era (CATL)، قامت شِنشونغ ببناء أول نظام ذكاء اصطناعي عالمي يحقق ربطًا كامل السلسلة لـ “إدارة القوة الحاسوبية — تشغيل مركز بيانات (IDC) — نظام تخزين الطاقة”. يمكن لهذا النظام التنبؤ بدقة بحمل الكهرباء عبر النماذج الكبيرة، وتوليد استراتيجيات جدولة الطاقة المثلى ديناميكيًا. “نتوقع أن يحقق هذا النظام توفيرًا في فاتورة الكهرباء بنسبة 7%، وأن يقلل أكثر من 4000 طن من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون.”

قال يانغ فان في اجتماع عرض النتائج المالية إن الشركة، وفي الوقت نفسه تضمن استمرار البحث في النماذج على مستوى “كسر الحدود”، تحافظ أيضًا على تشغيل التطبيقات العليا بكفاءة عالية وتكلفة منخفضة. وعلى سبيل المثال، نظام LightX2V لاستدلال “عالم النماذج” يعتمد على distillation للخطوات وتقنيات متقدمة مثل “التكميم إلى أقصى حد”، وقد تمكنا ليس فقط من تحقيق توليد فيديو لحظي لمحاكاة العالم الفيزيائي في الصدارة، بل وأيضًا — في ظل قيود عملية التصنيع لأجهزة محلية — تحقيق تجاوز أداء الشرائح الرائدة في الخارج. وبفضل كفاءة القوة الحاسوبية الممتازة، حصل هذا النظام على توصيات رسمية من عدة شركات رائدة مثل Alibaba وTencent. وتجاوز إجمالي عمليات تنزيل نموذج المصدر المفتوح على HuggingFace حاجز المليون، ويحتل باستمرار المراكز العشرة الأولى عالميًا (بما يعادل OpenAI’s gpt-oss).

بل وحتى إن شِنشونغ حققت تدريبًا مختلطًا على عشرة آلاف بطاقة (万卡异构混训)، مع وجود دعم من شركاء بطاقات قوة حاسوبية مثل Moore (摩尔)، Biren (壁仞)، Muxi (沐曦)، وHuawei وغيرها.

كما كشف يانغ فان أن احتياجات القوة الحاسوبية لدى شِنشونغ تتغير: يتطلب الاستدلال المحلي طلبًا كبيرًا، لكن التدريب يكون أكثر عبر البنية غير المتجانسة (heterogeneous)، باستخدام شرائح مختلفة لتحقيق أفضل كفاءة مقابل السعر.

بالنسبة للأجهزة المحلية، فإن ما نراه الآن هو أن سوقها في البداية كان يتمركز في سوق الجهات الحكومية والمؤسسات، بما في ذلك العديد من الشركات المركزية المملوكة للدولة والجهات الوطنية، بالإضافة إلى العديد من المؤسسات البحثية المحلية. وهي في الواقع لديها متطلبات واضحة في مجال الأجهزة المحلية، ومن حيث الحجم، فإنها — بالنظر إلى السنتين الأخيرتين — تتزايد باستمرار.

لكن في الأشهر القليلة الماضية، ظهر اتجاه جديد واضح: فكلما مر الوقت، كانت شركات الإنترنت، وكذلك شركات التكنولوجيا المبتكرة في المراحل المبكرة، تتعامل مع شرائح محلية باتجاه أكثر انفتاحًا واحتضانًا.

لذلك، من هذه الزاوية، فإن ذلك يعد فرصة جيدة لالتقاط اتجاه السوق الحالي المتنامي لتسريع الأجهزة المحلية: خلال السنوات الماضية، تمكنا من تحقيق هذا التوافق والتعاون مع موردي الأجهزة المحلية، وقمنا بأعمال استكشافية كبيرة، تراكم لدينا خلالها إدراك ومعرفة وتقنيات مترسبة. ونحن نتوقع أن يساعد ذلك على الإمساك بفرصة اتجاه السوق الحالي للأجهزة المحلية التي تتجه نحو التسريع.

وبالنظر إلى 2026، تقول شِنشونغ إنها ستواصل تعميق استكشاف بنية تعدد الوسائط الأصلية (native multi-modal)، وتؤكد مكانتها الرائدة عالميًا في مجال دمج نماذج متعددة الوسائط الأصلية والذكاء المكاني. وفي الوقت نفسه، ستغتنم فرصة الريادة في سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال نماذج أصلية (原生AI智能体)، لتحقيق انفجار ثنائي الاتجاه في حجم التدفق والقيمة التجارية، وستدفع بقوة تكييف شرائح محلية (国产芯片适配)، واستمرار خفض تكلفة الاستدلال للنماذج الكبيرة.

© هذه المقالة محتوى أصلي صادر عن 智能纪元AGI（weixin6060000）

كمية ضخمة من الأخبار، وتحليلات دقيقة، كل شيء متاح في تطبيق Sina Finance APP