SenseTime tem uma receita anual 9 vezes maior que a da MiniMax, com uma redução de 34% no número de funcionários, mas por que o valor de mercado ainda tem dificuldade em aumentar?

（Fonte: Intelligent Era AGI）

Naquela época, os “Quatro Tigres da IA” da altura, Tongtong (商汤), chegou a estar em grande destaque, concluindo a “primeira oferta de ações do AI quatro tigres da Hong Kong”, tornando-se a primeira empresa.

Mas agora, a Tongtong vê-se obrigada a encarar uma “revanche” por parte de uma empresa de IA de grandes modelos — a MiniMax.

Como é bem sabido, antes de fundar a MiniMax, Yan Junjie (I/O) tinha trabalhado na SenseTime Technology durante mais de 5 anos, subindo desde o estágio, tendo sido Vice-Presidente do Grupo SenseTime, Subdiretor do Instituto de Pesquisa e CTO do segmento de Cidades Inteligentes. E esta também foi a “impressionante base” que Yan Junjie apresentou a investidores na fase de entrada da MiniMax no mercado de grandes modelos de IA.

E a 24 de março, à noite, a SenseTime divulgou o seu relatório de resultados de 2025, mas ainda assim enfrenta prejuízos:

• A receita atingiu 5,014 mil milhões de RMB, um crescimento de 32,9%;

• O prejuízo líquido foi de 1,782 mil milhões de RMB, em termos homólogos a perda estreitou-se em 58,6%;

• O prejuízo líquido ajustado estreitou-se 54,3% em termos homólogos, reduzindo-se para 1,956 mil milhões de RMB.

Se seguirmos o “cronograma de metas de lucro por período” divulgado pelo presidente do Conselho da SenseTime, Xu Li, é evidente que, no final, a SenseTime não atingiu.

E para demonstrar o “turnaround” do lucro para positivo, Xu Li levou para a conferência de resultados a primeira imagem: os dados de EBITDA da segunda metade de 2025 — 376 milhões de RMB, atingindo o nível positivo, e também o fluxo de caixa operacional tornou-se positivo.

O que é EBITDA, afinal? É a sigla de Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization (Lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização), normalmente traduzido como “lucro antes de impostos, juros, depreciação e amortização”. Refere-se à receita da empresa antes de deduzir juros, impostos, depreciação e amortização — ou seja, é um lucro ao qual se adicionam de volta esses quatro tipos de custos: impostos, juros, depreciação e amortização.

Em geral, quase nenhuma empresa nem corretora está disposta a divulgar o EBITDA como se fosse um lucro líquido “real” — à exceção da SenseTime.

Por isso, apesar de, ao longo dos últimos 8 anos, a receita da SenseTime ter continuado a crescer e as perdas terem estado a estreitar, na conferência de resultados desta noite, Xu Li e o CFO da SenseTime, Wang Zheng, mencionaram repetidamente uma palavra — “redução das perdas”:

A resiliência operacional e a mudança de resultados da SenseTime em 2025 refletem-se em crescimento de alta qualidade e em grande avanço na redução das perdas.

Nós também estabelecemos a tendência de continuarmos a reduzir as perdas de forma substancial.

De forma geral, avaliamos que, em 2026, no nível do capital investido após ajustes, continuaremos a manter esta tendência de redução em grande proporção; e, olhando para o ano inteiro, é muito provável que, no lucro líquido ajustado, consigamos virar para positivo ao longo do ano.

O que vale a pena notar é que, de acordo com o conhecimento exclusivo obtido pela Intelligent Era AGI, até 31 de dezembro de 2025, os funcionários da SenseTime eram 2472 pessoas; face às 3756 do ano anterior, houve uma redução líquida de 1284 pessoas, com uma percentagem de queda homóloga de cerca de 34,2%, e até as despesas com benefícios aos funcionários diminuíram acentuadamente.

Fica claro que, embora a receita anual de 2025 da SenseTime seja 9,24 vezes a da MiniMax no mesmo período, as perdas também são igualmente elevadas. Para o mercado de capitais, a nova história no setor de IA é a MiniMax e a Zhipu com “IA 2.0”.

E, como nos últimos 8 anos a receita e os lucros da SenseTime flutuaram de forma intensa, o preço das suas ações e a sua capitalização parecem dificilmente conseguir o mesmo tratamento e a mesma preferência que a MiniMax de 320 mil milhões de capitalização.

Eu já acompanho a SenseTime há mais de 7 anos e, no geral, ainda vejo bastante esperança na SenseTime. Mas agora, com esta situação, todos estão bastante ansiosos.

Depois de parar o crescimento em P&D, a SenseTime ainda atravessa “o inverno”

A SenseTime tem estado em “inverno” pelos últimos dois anos.

Desde despedimentos em grande escala e cortes acentuados nos orçamentos internos, até ao chamado “X”, que separa os vários negócios para financiamento independente e responsabilidade própria por lucros e perdas; além disso, Xu Bing também renunciou como diretor independente, e a divisão do negócio Yingying também ocorre, o que tudo indica uma coisa:

Xu Li quer que a SenseTime seja lucrativa.

É fácil imaginar isto. Atualmente, as duas empresas de IA de Hong Kong — Fourth Paradigm e Outgate — reduziram fortemente o investimento; as perdas líquidas estão prestes a tocar o zero, com expectativa de alcançar lucro.

E com a “febre do camarão” a explodir, a MiniMax, que tem modelos de topo, e a Zhipu, que também tem modelos de topo, viram a receita e a capitalização dispararem de forma acentuada; é bem possível que entrem na fase de lucratividade este ano.

Portanto, para a SenseTime isto é extremamente “embaraçoso”: originalmente seria a primeira a fazer IPO, mas os “juniores” já estão a dar lucro; e a SenseTime fez tanta tecnologia e ainda se aproveitou da onda de GPT, chegando até a transferir todas as perdas financeiras para os negócios. No fim, o grupo ainda não ficou lucrativo — o que é difícil de corresponder às expectativas dos investidores.

Assim, o primeiro negócio que a SenseTime cortou a faca foi a pesquisa e desenvolvimento.

O prospecto mostra que, em 2025, as despesas com P&D da SenseTime atingiram 3,775 mil milhões de RMB, abaixo dos 4,131 mil milhões de RMB do ano anterior, uma redução de 8,6%.

“A principal razão deve-se à diminuição das despesas com benefícios aos empregados e a isso ser parcialmente compensado pelo aumento das despesas com operação de servidores e serviços de nuvem.”

Por outras palavras, antes era necessário que as empresas de IA investissem grande quantidade em tecnologias de P&D, contratassem doutorandos e montassem uma equipa vasta de talentos em IA; mas agora, sem os benefícios aos empregados, ainda é preciso investir em manutenção de capacidade de computação e em comprar placas de computação.

Quanto às dúvidas das corretoras, Xu Li explicou na conferência de resultados assim:

“Peguem naquilo: nas três rubricas de despesas de custos operacionais de 2025, conseguimos descidas. A queda anual total atinge 11%. Portanto, em termos de reduzir custos e aumentar eficiência, na verdade temos muitas iniciativas concretas. Por exemplo, a integração apertada de grandes dispositivos e grandes modelos — isso por si só gera uma relação custo-benefício extremamente elevada; por exemplo, ao criar bases de talentos em Wuhan, isso também nos ajuda a reduzir ainda mais os custos de mão de obra.

Além disso, continuamos a otimizar continuamente os postos de trabalho e rendas nos mercados doméstico e externo, e assim por diante. Ou seja, de facto, em termos globais, estamos a controlar custos de forma contínua a partir de diferentes ângulos, minuto a minuto, em detalhes.

Além disso, a nossa estrutura de receitas também está a ser continuamente otimizada. As provisões para contas a receber têm um impacto negativo sobre a demonstração de resultados que, na prática, está a ser reduzido repetidamente. Lembrem-se: em 2024 foi -0,78 mil milhões, e em 2025 ficou em apenas -0,29 mil milhões — este é também um dos fatores muito importantes.

Por fim, é a estratégia 1+X e o aprofundamento: isto fez com que algumas empresas do X obtivessem com sucesso financiamento externo e também conseguissem sair da consolidação; isso também criou algum espaço adicional para a melhoria da rendibilidade do grupo.”

Como equilibrar o investimento em P&D e a redução das perdas?

Na verdade, sempre tratámos o P&D como a capacidade competitiva central da empresa. Em 2025, aumentámos ainda mais o investimento em capacidade computacional para P&D, mas como a produtividade (eficiência) dos profissionais de P&D melhorou de forma muito evidente — além disso, também temos alguns negócios em “x” fortemente orientados por P&D que foram saindo da consolidação um após outro — o custo total de P&D acabou por diminuir. Além disso, achamos que não há contradição entre “melhoria de eficiência” e “fortalecimento dos resultados do P&D”.

Eu não vou avaliar se esta parte está certa ou errada, mas acho que a lógica da declaração dele é, na verdade, difícil de ser internamente consistente: cenários, dados, software, hardware, talentos — não se pode faltar nada. Só uma ecossistema forte é que pode libertar verdadeiramente o potencial infinito da IA.

Este é um PPT divulgado na conferência de IA da Siemens; eu concordo bastante com ele.

Na conferência de resultados, Lin Dahua (DH) mencionou que, no quarto trimestre de 2025, foi lançada oficialmente e disponibilizada em código aberto uma nova arquitetura de modelo nativo multimodal, NEO. Ela elimina completamente o desenho tradicional de “codificador visual” e a junção em série de modelos de espinha dorsal; constrói uma arquitetura de “linguagem e visão” unificada desde a base, de ponta a ponta, para a geração de estados de vida. Esta nova arquitetura trouxe uma melhoria significativa na eficiência de aprendizagem do modelo.

Lin Dahua revelou que, no segundo trimestre deste ano, a SenseTime vai atualizar duas tecnologias de modelo:

1、RiRiXin (日日新) publicará a versão 7.0, com previsão de lançamento no segundo trimestre deste ano;

2、A SenseTime publicará um novo modelo de código aberto, baseado na arquitetura da segunda geração do NEO. Este modelo já foi validado primeiro no setor quanto ao entendimento e geração unificados de novas “leis de escala” (Scaling Law) sob uma arquitetura nativa multimodal; ele utiliza um novo tipo de associações para compreender a geração de uma arquitetura unificada, com curvas de aprendizagem independentes. O desempenho supera de forma significativa os benchmarks de modelos unificados em código aberto anteriores — e até utiliza a ByteDance como benchmark, prevendo-se um salto em múltiplos na eficiência e na relação custo-benefício.

Lin Dahua afirmou que o significado disso está em abrir mais espaço de aplicações downstream para todo o ecossistema de IA, capacitando amplamente aplicações de IA para agentes.

Quanto ao estado das aplicações de IA da SenseTime…

Eu não vou avaliar. Só posso dizer que a concorrência é feroz: as codificações e a iniciativa pioneira daquele tempo, e até o escritório com o Pequeno Raccoon, acabaram por ser superados pelo Vibe Coding da Zhipu ByteDance; e nem sequer mencionemos as classificações das redes de creators — poderão ou não servir como desempenho.

I don’t understand.

Mas esta figura na conferência de resultados da SenseTime pode oferecer algum pensamento: ver como a IA pode ser aplicada e implementada, e até vislumbrar como poderá ser substituída — IA+ se tornar, IA+ pesquisa, IA+ software de escritório, IA+ pesquisa científica, inteligência incorporada, IA+ marketing, etc.

Por fim, quanto às receitas de negócios:

• Receita de IA generativa foi de 3,63 mil milhões de RMB, um aumento de 51% em termos homólogos;

• Receita do negócio de IA visual foi de 1,083 mil milhões de RMB, um aumento de 3,4%. Deste total, na segunda metade do ano passado, a receita deste segmento registou um aumento homólogo de 20,9%.

• Receita do negócio de inovação X foi de 302 milhões de RMB, abaixo dos 321 milhões de RMB do ano anterior. A proporção do total da receita caiu de 8,6% para 6,0%.

A SenseTime afirma que a queda na receita do negócio X se deve principalmente ao facto de o negócio de condução inteligente ter saído do relatório financeiro consolidado em agosto de 2025.

A SenseTime indica que, com o passar do tempo, espera-se que a composição do negócio de inovação X evolua, porque serão incubados mais negócios de inovação X, ou os negócios atuais de inovação X atrairão investidores externos e sairão do relatório financeiro consolidado. Por isso, no futuro, os dados homólogos desta receita terão menor significado.

Entendi que a SenseTime poderá incorporar todos os projetos lucrativos dos capitais de Guo Xiang Capital no negócio X da SenseTime — por exemplo, a Strong Brain Technology, que está prestes a fazer IPO.

A SenseTime deu a entender que a área médica da SenseTime poderá alterar a marca “Zhuai Ting Zai” (“竹蜻蜓”), e que a Xi Wang poderá tornar-se outro segmento lucrativo dentro do negócio X da SenseTime.

Grandes dispositivos: procura de inferência elevada, heterogeneidade na formação; já conseguiu ultrapassar, em processos de fabrico com limitações na sua tecnologia doméstica, o desempenho de chips de topo no exterior.

Os grandes dispositivos da SenseTime são, na verdade, um negócio importante no qual eu estou bastante confiante. Afinal, a SenseTime tem cartões e capacidade de computação; vender cartões, vender capacidade de computação e vender nuvem já é um importante meio de gerar lucros para os grandes fabricantes e empresas de nuvem de IA.

A SenseTime divulgou que, até à data de publicação deste anúncio de resultados, a escala total de capacidade de computação operacional dos grandes dispositivos da SenseTime já aumentou para 40.4 mil petaflops (PetaFLOPS) (FP16).

No âmbito de casos, apoiada pela CATL (宁德时代), a SenseTime construiu o primeiro sistema de IA inteligente do mundo que integra, de ponta a ponta, “gestão de capacidade de computação — operação de IDC — sistema de armazenamento de energia”. O sistema pode prever com precisão a carga de energia por meio de modelos de grandes dimensões e gerar dinamicamente a melhor estratégia de despacho energético. “Prevemos que este sistema possa alcançar uma poupança de 7% na conta de eletricidade e reduzir mais de 4000 toneladas de emissões de dióxido de carbono.”

Na conferência de resultados, Yang Fan afirmou que, ao mesmo tempo em que se garante a continuidade das “rupturas até ao limite” no desenvolvimento de modelos, também se assegura uma operação eficiente e com baixo custo nas aplicações de camada superior. Por exemplo, no sistema de inferência do modelo LightX2V world, apoiado por tecnologias de ponta como destilação de passos e quantização extrema, além de termos alcançado em primeiro lugar a geração de vídeo em tempo real de simulação do mundo físico, também, mesmo com limitações no processo de fabrico de hardware doméstico, conseguimos superar o desempenho de chips topo no exterior. Graças à excelente eficiência da capacidade de computação, este sistema recebeu recomendações oficiais de várias empresas de topo, como Alibaba e Tencent. As descargas acumuladas do seu modelo de código aberto no HuggingFace já ultrapassaram dez milhões, ficando consistentemente no top dez global (equivalente ao gpt-oss da OpenAI).

A SenseTime conseguiu até realizar treino heterogéneo com dez mil cartões. E, claro, há também o apoio de parceiros de capacidade de computação como Moore, Biren, Muxi e Huawei.

Yang Fan também revelou que a procura total de capacidade de computação da SenseTime está a mudar: há uma grande procura por inferência doméstica, mas a heterogeneidade é mais para treino — usando diferentes chips para alcançar a melhor relação entre custo e desempenho.

Quanto ao doméstico, do que estamos a ver agora, o mercado começou sobretudo no segmento governamental e empresarial (政企), incluindo algumas grandes empresas estatais e centrais (央国企), bem como muitas instituições de investigação científica no país. Na realidade, elas têm necessidades claras de chips domésticos, e pelo que se observa nestes dois anos a escala tem continuado a aumentar.

Mas nos últimos meses, na verdade, surgiu uma nova tendência clara: cada vez mais empresas de Internet e empresas de ciência e tecnologia em estágios iniciais (科创) estão a adotar uma atitude cada vez mais aberta e acolhedora em relação a chips domésticos.

Portanto, a partir deste ponto de vista, é muito bom para a SenseTime, pelos muitos anos passados, termos tido este tipo de colaboração entre fabricantes de hardware doméstico; e também, porque fizemos uma quantidade enorme de trabalho exploratório, acumulando perceções e conteúdos técnicos. A SenseTime também espera conseguir uma boa oportunidade para capturar esta tendência atual de mercado de aceleração doméstica.

Perspectiva para 2026: a SenseTime afirma que continuará a aprofundar-se na arquitetura nativa multimodal, consolidando a posição de liderança global da SenseTime nos domínios de grandes modelos nativos multimodais e inteligência espacial; ao mesmo tempo, aproveitará a primeira oportunidade no mercado de agentes de IA nativa, realizando uma explosão em dobro — de escala de tráfego e de valor comercial — e também impulsionará com força a adaptação aos chips domésticos, reduzindo continuamente os custos de inferência dos grandes modelos.

© Este artigo é conteúdo original da Intelligent Era AGI (weixin6060000)

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