Внутреннее финансирование в размере 3 миллиарда юаней за год: почему Qianxun Intelligent смог привлечь инвестиции от Ма Юня и Лэй Цзюня?

Почему технологии общего искусственного интеллекта привлекают множество звездных инвесторов?

Qianxun Intelligence объявила о привлечении еще 1 миллиарда юаней финансирования, это второй раунд финансирования к 2026 году, в котором лидируют Sequoia Capital и Yunfeng Fund, за год привлечено уже 3 миллиарда юаней, оценка превышает 20 миллиардов юаней.

7 апреля Qianxun Intelligence объявила о завершении нового раунда финансирования на 1 миллиард юаней, в котором совместно лидируют Sequoia Capital и Yunfeng Fund, а также инвестируют Dacheng Caizhi, Galaxy Yuanhui, Turing Fund, New Ding Capital, Gengxin Capital и другие.

С тех пор, как компания была основана всего два года назад и сосредоточена на создании общего интеллекта для телесных систем, Qianxun Intelligence привлекла более 40 миллиардов юаней за 7 раундов финансирования, а ее оценка превысила 20 миллиардов юаней.

И причина, по которой Qianxun Intelligence привлекает капитал, — это поддержка команды основателей. Хан Фэнтао, выпускник университета Чжэцзян, обладает богатым опытом разработки аппаратного обеспечения, Гао Ян имеет глубокие знания в области программного обеспечения, а Чжэн Линьинь специализируется на маркетинге.

**Майкл Ма и Лэй Цзюнь совместно делают ставку

Менее чем через два месяца после последнего раунда финансирования на 2 миллиарда юаней с участием Sequoia China и Chaos Investment, 7 апреля, уникальный телесный стартап Qianxun Intelligence объявил о новом раунде финансирования на 1 миллиард юаней.

Этот раунд финансирования возглавляют Sequoia Capital и Yunfeng Fund, а также инвестируют Dacheng Caizhi, Galaxy Yuanhui, Turing Fund, New Ding Capital, Gengxin Capital и другие. Таким образом, оценка Qianxun Intelligence превысила 20 миллиардов юаней, и она стала одной из самых молодых компаний в области телесных систем с оценкой в ​​более 10 миллиардов.

С момента посевного раунда в марте 2024 года список инвесторов в 7 раундов финансирования включает звездные фонды, такие как Baorui Capital от CATL, Sequoia Capital Майкла Цзюня, Yunfeng Fund Мао Яня, JD Technology Джу Ляндуна, Hubble Investment от Huawei, Chaos Investment Гэ Вэйдуна, а также Китайский интернет-инвестиционный фонд, China Merchants Venture и Prosperity7 от Amundi, а также известные инвестиционные организации, которые неоднократно инвестировали, включая государственные крупные институты.

На сегодняшний день, суммарное финансирование Qianxun Intelligence превысило 40 миллиардов юаней. Для стартапа это — гарантия развития R&D и ускорения производственных линий, а также уверенность в борьбе за место на рынке.

Данные Китайского института информационных и коммуникационных технологий показывают, что к 2025 году общий объем инвестиций в телесные системы достиг 73,54 миллиарда юаней, более 740 инвестиционных сделок, а популярность этой области продолжает расти. С начала 2026 года рынок роботов в первичном сегменте демонстрирует еще больший интерес.

В отличие от других компаний в области роботов, Qianxun Intelligence не производит полностью собранных человекоподобных роботов, а сосредоточена на предоставлении базовых интеллектуальных контроллеров и решений для различных роботов, строя “общий мозг” для роботов.

И этот “общий мозг” отлично дополняет аппаратную экосистему Xiaomi. Уже в 2024 году Sequoia Capital Майкла Цзюня инвестировала в посевной раунд SpiritAI от Qianxun Intelligence, а в последующих раундах поддержки продолжала оказывать. В качестве одного из лидеров этого раунда на 1 миллиард юаней, Sequoia Capital Майкла Цзюня охарактеризовала Qianxun Intelligence как компанию, выбравшую “сложный, но правильный путь”, создавая барьеры с помощью концепции “пирамиды данных”.

**Что делает Qianxun Intelligence привлекательной?

Почему за два года существования компания с оценкой 20 миллиардов юаней привлекает так много звездных инвесторов?

Для Qianxun Intelligence важна способность телесных продуктов к обобщению, чтобы удовлетворять разные сценарии работы, что зависит от высококачественных данных.

Эти данные, используемые для обучения базовых моделей, частично поступают из фабрик, складских центров и других реальных сцен. В процессе работы телесные системы формируют физический цикл данных, а собранные данные дополнительно оптимизируют эффективность “строительных работ” роботов, повышая точность выполнения задач.

Qianxun Intelligence полностью контролирует человекаоподобного робота Moz1, который был официально представлен в июне 2025 года. Робот использует модель Cash VLA и на масштабной производственной линии CATL достиг более 99% успеха в точных операциях.

После долгого тестирования на заводе CATL и доработки модели на месте, к концу 2025 года был запущен другой робот — Mozi, который начал работу на линии сборки аккумуляторных батарей для электромобилей CATL, собирая данные для обучения с помощью методов усиленного обучения. Это стало первым внедрением модели “от начала до конца” от Qianxun.

На базе успешного производства тысяч батарей на линии, в марте 2026 года Qianxun Intelligence подписала соглашение с JD.com (один из инвесторов), и робот Moz начал работу в торговом центре JD MALL, выполняя задачи по приготовлению кофе и консультированию покупателей. Обе стороны объявили о планах ускорить применение телесных технологий в розничной торговле в период с 2026 по 2029 годы, включая настройку продуктов, техническое сотрудничество, открытие сценариев и маркетинг.

Помимо данных, собираемых на фабриках, компания продолжает собирать данные с помощью собственных носимых устройств и роботов. На сегодняшний день, Qianxun Intelligence накопила более 200 тысяч часов реальных взаимодействий, охватывающих видео из интернета, дистанционное управление и носимые устройства, а к 2026 году объем данных превысит 1 миллион часов.

Кроме того, собственное носимое устройство для сбора данных уже прошло 5 итераций, а текущие затраты на сбор данных снизились в 10 раз по сравнению с традиционными методами, что устраняет барьеры для масштабирования.

Но после повышения качества и снижения затрат, инвесторы в конечном итоге сосредоточены на прибыльности. Согласно последним заявлениям компании, основная цель на 2026 год — улучшить производительность больших моделей, а доходы планируются на уровне всего 10 миллионов юаней.

Основатель Хан Фэнтао заявил, что при условии высокого качества продукта, только к концу 2027 — началу 2028 годов можно ожидать массового коммерческого внедрения.

**“Жесткая тройка” — команда основателей

“Жесткая тройка” основателей Qianxun Intelligence обладает очень впечатляющими резюме.

Хан Фэнтао, выпускник университета Чжэцзян, в 2015–2023 годах был соучредителем и техническим директором компании Luoshi Robotics, руководил разработкой промышленных роботов и их поставками. Он стал свидетелем роста доли отечественных промышленных роботов с 3% до 50%, руководил командой, которая реализовала первую в стране массовую поставку коллаборативных роботов, а суммарный объем поставок превысил 20 тысяч единиц. Также он инициировал финансирование на десятки миллиардов юаней.

За почти 10 лет предпринимательской деятельности Хан Фэнтао накопил богатый опыт в области разработки суставов, электродвигателей и сборки роботов. В 2023 году, после появления ChatGPT, он решил, что большие модели — ключ к различиям роботов, и отказался от возможности выхода на IPO у Luoshi. Вместо этого он пригласил Гао Яна, выпускника Тяньцзиньского университета и ассистента профессора в Институте междисциплинарных исследований Тяньцзиньского университета, чтобы создать “мозг” робота, а также привлек руководителя маркетинга Luoshi Чжэн Линьинь для коммерциализации.

В январе 2024 года трое основателей создали компанию “Общий мозг” для роботов — Qianxun Intelligence, начав реализовывать идею внедрения революционных технологий AI в физический мир.

В то время, когда рынок роботов только начинал развиваться, один из “четырех возвращенцев” из Беркли, Гао Ян, вместе с тремя другими докторами из Беркли, вернулся в Китай и начал работу в области телесных систем. Гао Ян окончил Калифорнийский университет в Беркли по специальности “Компьютерные науки” и тесно сотрудничал с исследователем в области обучения роботов Сергеем Левиным, соучредителем американской компании Physical Intelligence (Pi).

Инвестиционный “навал” не отвлек основателя от “улучшения производительности” и “заработка денег”. Он продолжает требовать высоких стандартов к моделям.

Недавно Хан Фэнтао заявил, что до достижения критической точки в моделях коммерциализация не имеет смысла. Текущие телесные модели требуют значительной доработки при выполнении задач, и только когда обучение без образцов достигнет 70–80% успеха, роботы смогут быстро масштабироваться за счет снижения маржинальных затрат.

На сегодняшний день, в условиях острой конкуренции в области телесных систем, инвесторы активно финансируют роботов, надеясь, что среди них появятся “черные лошадки”.

Ответственный редактор | Чэнь Бин