Versão de Hong Kong do "Temasek", vai lançar mais uma IPO

Pergunta AI · Quais são as considerações estratégicas do investimento inaugural do Hong Kong version de淡马锡 na ThinkerTech?

A IA ainda é uma narrativa importante atualmente para impactar o IPO de ações em Hong Kong. No momento, uma nova empresa unicórnio de IA — ThinkerTech — também entrou na lista de listagem em Hong Kong.

O fundador da ThinkerTech, Jia Jiaya, nasceu em 1978 na Hunan. Após concluir a graduação, obteve um doutorado em computação em 4 anos, e aos 37 anos foi nomeado professor titular na Universidade Chinesa de Hong Kong, iniciando sua jornada empreendedora aos 41 anos.

Em janeiro de 2026, a Associação de Computação (ACM) anunciou a lista de novos membros honorários, na qual Jia Jiaya está incluído. Este nome já é bem conhecido na academia — mais de 100 mil citações de artigos, e foi o primeiro vice-editor-chefe chinês na revista líder mundial de IA, IEEE TPAMI, desde sua fundação. Desde 2005, ele treinou quase cem doutores, incluindo Xu Li, presidente e CEO da SenseTime, e Lu Cewu, professor na Shanghai Jiao Tong University e cofundador da Qiongche Intelligence. Mas agora, sua identidade mais conhecida pelo público é a de fundador e líder da ThinkerTech.

Com sucesso nesta tentativa de IPO, a ThinkerTech se tornará a “primeira ação de IA industrial inteligente” na Bolsa de Hong Kong, e Jia Jiaya também realizará mais uma transição de sua identidade de acadêmico para fundador de uma empresa listada.

Antes do IPO, a avaliação da ThinkerTech atingiu 8,5 bilhões de yuans, com um time de investidores de peso: IDG Capital, Sequoia China, Legend Capital, Songhe Capital, Hong Kong Investment Management, Wentianxia Investment, Cornerstone Asset, ZhenFund, Hexun Capital, Xiongniu Capital, entre outros.

Gigante acadêmico “cria” avaliação de 8,5 bilhões

A trajetória acadêmica de Jia Jiaya começou em 1996. Nesse ano, ingressou na Universidade Fudan no departamento de computação. Em 2000, foi selecionado para o “Plano de Recomendação para a Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong” promovido pelo Ministério da Educação, iniciando seu doutorado direto, sob orientação de Shen Xiangyang, então vice-presidente global da Microsoft.

Durante o doutorado, uma oportunidade o levou a definir sua direção de pesquisa de vida. Em 2002, Jia Jiaya, que gosta de fotografia, comprou uma câmera digital. Ao observar as fotos digitais insatisfatórias, começou a pensar se seria possível usar algoritmos de computador para resolver problemas como remoção de névoa, desfocagem e ruído. Assim, entrou na área de visão computacional, uma fronteira avançada.

Em 2004, Jia Jiaya ingressou na Universidade Chinesa de Hong Kong, liderando uma equipe que, ao longo de mais de uma década, fez avanços contínuos na área de visão computacional. Em 2011, resolveram um problema mundial na área de processamento de imagens — como suavizar imagens, remover ruído, sem borrar ou danificar as bordas e estruturas essenciais dos objetos. No ano seguinte, conquistaram a separação precisa de contornos de objetos a partir de texturas complexas.

Fora da pesquisa acadêmica, Jia Jiaya trabalhou como pesquisador na Adobe, Microsoft e outras empresas, transformando algoritmos de ponta em aplicações práticas. Por volta de 2016, ingressou no laboratório Tencent Youtu, tornando-se cientista de nível T5. Essa experiência industrial lhe permitiu perceber o enorme espaço de aplicação da tecnologia de IA na prática.

Em 2019, decidiu fundar a ThinkerTech, com sede em Hong Kong, e centros de pesquisa e fábricas em Shenzhen. “Na época, os setores mais populares eram internet, computação em nuvem e cidades inteligentes, mas senti que o setor que mais precisava de IA era a manufatura, que enfrentava uma forte competição interna e uma necessidade urgente de inovação tecnológica.”

O sucesso na implementação dos produtos da ThinkerTech prova que esse caminho vale a pena. Na Huizhou, na KedaLi, a precisão na inspeção de tampas de baterias de energia era extremamente alta. Antes, a inspeção manual não garantia estabilidade, e equipamentos estrangeiros frequentemente paravam a linha por altas taxas de erro. A solução inteligente da ThinkerTech reduziu a taxa de produtos defeituosos de 1 PPM (um em um milhão) para 1 PPB (um em um bilhão), com eficiência superior à inspeção manual.

No cenário de inspeção de bogies de trens de alta velocidade na China CRRC, a inspeção tradicional por partículas magnéticas dependia de inspeção visual sob luz ultravioleta, com alta intensidade de trabalho e risco de falhas. A ThinkerTech combinou algoritmos visuais com equipamentos automatizados, aumentando a eficiência de inspeção não destrutiva em 70% e reduzindo custos operacionais em 50%, realizando pela primeira vez a substituição de humanos por máquinas na inspeção de componentes críticos de trens de alta velocidade.

Por trás desses casos de implementação, está a cadeia completa de pesquisa e desenvolvimento “algoritmo-software-hardware” autônoma da ThinkerTech. Com o modelo multimodal industrial IndustryGPT como núcleo, superaram desafios técnicos de detecção de reflexo intenso e reconhecimento de QR codes invisíveis, mantendo a precisão de inspeção de robôs inteligentes acima de 99,5%.

Até 31 de dezembro de 2025, a ThinkerTech entregou cerca de 140 mil unidades de agentes de IA industrial, atendendo mais de 730 clientes globais, incluindo Tesla, Carl Zeiss, Luxshare Precision, Goer, BOE, CRRC, Zhongchuang Hang, entre outros gigantes. Os robôs realizaram mais de 17 bilhões de inspeções de produtos ou componentes.

Esses resultados também se refletem nos dados financeiros. De 2023 a 2025, a receita da ThinkerTech cresceu de 485 milhões para 1,086 bilhões de yuans, com crescimento anual de 55,9% e 43,7%, respectivamente, demonstrando forte impulso de crescimento. A margem bruta aumentou de 30,5% para 37,3%, evidenciando efeitos de escala. A receita de agentes de IA industrial passou de 62,4% para 78,5%, com taxa de crescimento composta de 67,8%.

Ascensão a unicórnio em 18 meses, primeiro investimento do “淡马锡” de Hong Kong

A história de crescimento da ThinkerTech também é uma história de captação de recursos.

Em apenas 18 meses, a empresa rapidamente se tornou um “unicórnio”, a mais rápida no setor de manufatura inteligente em Hong Kong a atingir esse marco. Segundo o prospecto, a ThinkerTech realizou 7 rodadas de financiamento, totalizando cerca de 565 milhões de dólares, com avaliação mais recente de 1,23 bilhão de dólares (aproximadamente 8,5 bilhões de yuans). Por trás, há uma lista de investidores de destaque.

Um mês após sua fundação, a ThinkerTech recebeu sua primeira rodada de financiamento, liderada pelo IDG Capital, com alguns milhões de RMB. Essa aposta inicial estabeleceu a IDG como maior acionista externo, com participação de 11% antes do IPO.

Seis meses após, anunciou uma rodada pré-A de dezenas de milhões de dólares, liderada pelo IDG, com participação também de ZhenFund e Legend Capital. Essa rodada foi usada para pesquisa e desenvolvimento de produtos de manufatura inteligente baseados em IA, vídeo ultra HD, recrutamento e expansão de mercado.

Segundo o cronograma divulgado, em abril de 2020, a ThinkerTech completou uma rodada pré-A1 de mais de 10 milhões de dólares, com investidores como Sequoia China, Songhe Capital, Cornerstone Capital e Wentianxia. Em apenas quatro meses, a empresa recebeu apoio de várias instituições de elite.

Em outubro de 2020, anunciou uma rodada de mais de 100 milhões de dólares na Série A, tornando-se a startup de IA mais jovem a alcançar o status de “quase unicórnio”. Novos investidores incluíram Songhe Capital, Sequoia China, Cornerstone Capital, Wentianxia, enquanto os acionistas antigos, IDG, ZhenFund e Legend Capital, continuaram a investir.

Em fevereiro de 2021, concluiu uma rodada de quase 60 milhões de dólares; em junho, uma rodada Série B de 200 milhões de dólares, liderada por Hexun Capital, IDG, Cornerstone Capital, com participação adicional de Sequoia China, Songhe Capital, Lenovo Venture Capital, ZhenFund, além de novos investidores como Xiongniu Capital e Shenwan Capital, que aportaram recursos industriais. Nessa fase, a avaliação ultrapassou 1 bilhão de dólares, em cerca de 18 meses.

Em fevereiro de 2026, concluiu uma rodada Série C de 127 milhões de dólares, com avaliação final de 1,23 bilhão de dólares. Notavelmente, em junho de 2024, recebeu investimento do fundo de Hong Kong, que administra 62 bilhões de HKD, sendo a primeira empresa apoiada por esse fundo estratégico desde sua fundação. Este investimento simboliza o reconhecimento estratégico do fundo oficial de Hong Kong na ThinkerTech.

Foco em setores verticais

Para o mercado de capitais, a história da ThinkerTech tem uma marca distintiva — não desenvolve modelos genéricos, mas se dedica à manufatura há seis anos. Em um momento de competição acirrada por modelos amplos, essa estratégia de aprofundamento em setores verticais se torna um recurso raro.

Por outro lado, os desafios também são severos. A empresa tem fluxo de caixa operacional negativo há três anos consecutivos, com saída acumulada superior a 1,1 bilhão de yuans, dependendo atualmente de captação de recursos. Nos últimos três anos, as perdas líquidas foram de 546 milhões, 735 milhões e 991 milhões de yuans, totalizando uma perda de 2,272 bilhões. Apesar de ajustes, como exclusão de despesas de ações, a perda líquida ajustada diminuiu de 394 milhões para 272 milhões, mas o prejuízo contábil continua a crescer.

Altos custos de remuneração em ações também impulsionam as perdas. Em 2025, 30,36 milhões de opções de ações foram aceleradas, com preço de exercício de apenas 0,0001 dólares por ação, praticamente “zero yuan”, gerando uma despesa de 475 milhões de yuans, representando 96,89% do total de despesas de ações. No mesmo ano, a remuneração de executivos e gerentes-chave atingiu 452 milhões de yuans, com três principais gestores recebendo mais de 400 milhões de yuans cada.

Investimentos em P&D também permanecem elevados. De 2023 a 2025, os gastos foram de 283 milhões, 388 milhões e 394 milhões de yuans, respectivamente, com a proporção de gastos de P&D na receita chegando a 36,3% em 2025. A própria empresa admite que, devido ao rápido crescimento do mercado de soluções de IA industrial, ela está expandindo negócios e operações, além de continuar investindo em P&D, o que pode gerar prejuízos futuros. Os fundos arrecadados com o IPO serão usados principalmente para acelerar o desenvolvimento tecnológico e de produtos, impulsionar a comercialização, parcerias estratégicas, investimentos, além de capital de giro e uso geral.

Por que o capital ainda está disposto a investir em uma empresa com prejuízo?

Primeiro, trata-se de um setor de “longa duração e grande potencial de acumulação”. Segundo a consultoria Zhuoshi, o mercado de agentes de IA industrial na China cresceu de 5,8 bilhões de yuans em 2023 para 14,8 bilhões em 2025, com taxa composta de crescimento anual de 59,9%, e deve atingir 90,6 bilhões em 2030, com uma taxa de 43,6% de 2025 a 2030.

Além disso, a ThinkerTech detém 5,8% do mercado de agentes de IA industrial na China, sendo a líder de mercado, a primeira a implementar implantação em larga escala, em múltiplos cenários e regiões. Apesar do entusiasmo, o setor ainda não tem uma estrutura competitiva consolidada, com os cinco principais participantes representando menos de 30% do mercado, indicando que há espaço para muitos players.

Atualmente, os participantes do setor de IA industrial na China podem ser classificados em três categorias: (1) startups como a ThinkerTech, focadas em cenários verticais e na implementação de tecnologia; (2) gigantes tradicionais de automação industrial, como Keyence e Siemens, que estendem suas vantagens de canais e clientes para IA; (3) grandes empresas de internet e IA, como Baidu e SenseTime, que veem a indústria como um cenário importante para modelos grandes.

Cada grupo tem suas vantagens e desvantagens. Startups são ágeis e entendem bem os cenários, mas têm recursos e canais limitados; gigantes tradicionais têm forte base de clientes, mas ritmo de inovação mais lento; grandes empresas de IA têm algoritmos avançados, mas precisam de tempo para entender o know-how industrial. Quem conseguir estabelecer o modelo de negócio primeiro, terá vantagem competitiva nesta disputa.