Гонконгская версия "Тамасек", снова собирается провести IPO

Задай AI · Какие стратегические соображения стояли за первым инвестиционным решением港版淡马锡 по отношению к 思谋科技?

AI по-прежнему остается важной нарративной линией, влияющей на IPO на гонконгской бирже. В настоящее время в списке компаний, выходящих на гонконгский рынок, появилась еще одна AI-единорог — 思谋科技.

Основатель 思谋科技贾佳亚 — уроженец Хунани, родился в 1978 году, после получения бакалаврской степени по информатике через 4 года защитил докторскую степень по вычислительной технике, в 37 лет был назначен пожизненным профессором Гонконгского университета, а в 41 год начал предпринимательскую деятельность.

В январе 2026 года Международное общество вычислительной техники (ACM) опубликовало список новых членов-академиков, и贾佳亚 в нем значится. Это имя давно известно в академическом сообществе — более 100 тысяч цитирований научных работ, он — первый в истории вице-редактор в области визуальных технологий в ведущем международном журнале IEEE TPAMI. С 2005 года он подготовил около сотни докторов наук, среди которых — председатель и CEO 商汤科技 徐立, профессор Шанхайского университета и соучредитель компании 穹彻智能 卢策吾. Но сейчас он более всего известен как основатель и руководитель 思谋科技.

Благодаря успешному IPO, 思谋科技 станет первой компанией в области промышленного AI на Гонконгской бирже, а贾佳亚 завершит еще один переход — от ученого к основателю публичной компании.

Перед IPO оценка стоимости 思谋科技 достигла 8,5 миллиарда юаней, а за спиной — звездный список инвесторов: IDG Capital, Sequoia China, Lenovo Venture Capital, Songhe Capital, Hong Kong Investment Management, Wentianxia Investment, Cornerstone Asset, ZhenFund, Hexun Capital, Xiongniu Capital и другие.

«Учёный-гигант» создал оценку в 8,5 млрд юаней

Учебный путь贾佳亚 начался в 1996 году, когда он поступил на факультет информатики Фуданьского университета. В 2000 году его включили в программу «Гонконгский технологический университет — прямое зачисление», начавшуюся по инициативе Министерства образования, — он начал аспирантуру, под руководством в то время вице-президента Microsoft по глобальным стратегиям Шэнь Сянъянь.

Во время аспирантуры у него появился ключевой интерес — он купил цифровой фотоаппарат. Увидев некачественные цифровые снимки, он задумался, можно ли с помощью компьютерных алгоритмов решить задачи устранения тумана, размытия и шума. Так он начал углубляться в область компьютерного зрения.

В 2004 году贾佳亚 устроился в Гонконгский университет, где в последующие годы руководил командой, добиваясь прорывов в области компьютерного зрения. В 2011 году команда решила одну из глобальных задач — как обрабатывать изображение так, чтобы при сглаживании и удалении шума не терялись важные границы и структуры объектов. В следующем году они успешно отделили объекты от сложных текстур.

Помимо академической деятельности,贾佳亚 работал исследователем в Adobe, Microsoft и других компаниях, превращая передовые алгоритмы в практические решения. В 2016 году он присоединился к Tencent Youtu Lab в качестве научного сотрудника уровня T5. Этот опыт в индустрии показал ему огромный потенциал применения AI.

В 2019 году贾佳亚 решил основать 思谋科技, штаб-квартира — в Гонконге, R&D центр и производственные мощности — в Шэньчжэне. «В то время популярными были интернет, облачные вычисления, умные города, но я считал, что наиболее нуждается в AI — это тяжелая промышленность, страдающая от внутренней конкуренции и нуждающаяся в технологической революции.»

Продукты 思谋科技 успешно реализованы, что подтверждает правильность выбранного пути. В Хуэйчжоу Кеда-ли, где проверяют крышки аккумуляторных батарей, требования к точности очень высоки. Раньше ручной контроль был ненадежен, а зарубежное оборудование — дорого и часто ошибалось, вызывая остановки линий. Интеллектуальная система 思谋 снизила уровень дефектов с 1 PPM (один на миллион) до 1 PPB (один на миллиард), повысив эффективность по сравнению с ручным контролем.

В случае с проверкой подвесных устройств для высокоскоростных поездов, традиционный магнитно-порошковый контроль требовал визуального осмотра под ультрафиолетом — трудоемко и риск пропуска дефектов. 思谋 объединил визуальные алгоритмы с автоматизированным оборудованием, повысив эффективность неразрушающего контроля на 70% и снизив операционные расходы на 50%, впервые реализовав автоматическую замену человеческого глаза.

За этими кейсами стоит полностью собственная цепочка «алгоритм — программное обеспечение — аппаратное обеспечение». В качестве ядра — промышленная мультимодальная модель IndustryGPT, которая решает такие отраслевые задачи, как обнаружение высокоотражающих объектов и распознавание невидимых QR-кодов, обеспечивая стабильность точности более 99,5%.

К концу 2025 года 思谋科技 поставила около 140 тысяч промышленных AI-агентов, обслуживая более 730 клиентов по всему миру, включая Tesla, Carl Zeiss, Luxshare, Goer, BOE, CRRC, Zhongchuang Hang и др. Роботы проверили свыше 17 миллиардов изделий и компонентов.

Эти достижения отражаются и в финансовых показателях: с 2023 по 2025 год выручка выросла с 485 млн до 1,086 млрд юаней, при этом в 2024 и 2025 годах рост составил 55,9% и 43,7% соответственно. Валовая маржа увеличилась с 30,5% до 37,3%. Доходы от промышленных AI-агентов выросли с 62,4% до 78,5%, среднегодовой рост — 67,8%.

За 18 месяцев — в статусе единорога, первый инвестиционный портфель «淡马锡» в港版

История роста 思谋科技 — это также история притока капитала.

Всего за 18 месяцев после основания компания достигла статуса «единорога», став самой быстрой в области умного производства на гонконгском рынке. Согласно проспекту, с момента основания было проведено 7 раундов финансирования, привлечено около 565 млн долларов США, а оценка достигла 1,23 млрд долларов (примерно 85 млрд юаней). За этим стоит список звездных инвесторов.

Первое финансирование было получено всего через месяц после основания — от IDG Capital, сумма — несколько миллионов юаней. Этот ранний вклад закрепил за IDG статус крупнейшего внешнего акционера — перед IPO доля составляла 11%.

Через полгода 思谋科技 объявила о завершении Pre-A раунда, привлечено несколько десятков миллионов долларов, инвесторы — IDG Capital, ZhenFund и Lenovo Venture Capital. Средства пошли на развитие AI-решений для умного производства, сверхвысокого разрешения видео, найм специалистов и расширение рынка.

По данным проспекта, в апреле 2020 года компания завершила еще один раунд — Pre-A1, привлекшие более 10 миллионов долларов, среди инвесторов — Sequoia China, Songhe Capital, Cornerstone Capital, Wentianxia Investment. Это позволило за 4 месяца получить поддержку нескольких ведущих фондов.

В октябре 2020 года 思谋科技 завершила раунд A — более 100 миллионов долларов, став самой молодой «кандидат-единорог» в AI-индустрии. В этом раунде участвовали новые инвесторы — Songhe Capital, Sequoia China, Cornerstone, Wentianxia, а также старые — IDG Capital, ZhenFund, Lenovo Venture Capital.

В феврале 2021 года — очередной раунд финансирования на 60 миллионов долларов, а в июне — B-раунд на 200 миллионов долларов, в котором участвовали Huxuan Capital, IDG Capital, Cornerstone, а также старые инвесторы и новые — Xiongnu Capital и Shenwan Capital, которые присоединились с индустриальными ресурсами. Тогда оценка достигла 1 миллиарда долларов, что заняло около 18 месяцев.

В феврале 2026 года — C-раунд на 127 миллионов долларов, итоговая оценка — 1,23 миллиарда долларов. Важно отметить, что в июне 2024 года компания получила инвестиции от 香港投资管理公司 — управляющей 62 миллиарда гонконгских долларов фондом, что стало первым вложением в компанию с момента основания этого фонда, что свидетельствует о стратегическом признании со стороны香港官方背景基金.

Глубокая специализация в вертикальных сегментах

Для рынка капитала история 思谋科技 — это история о дифференциации: компания не занимается универсальными крупными моделями, а сосредоточена на промышленности, работая в этой сфере уже шесть лет. В условиях жесткой конкуренции среди универсальных моделей такой «нестандартный» путь глубокой специализации становится ценным ресурсом.

Однако есть и серьезные вызовы. За три года операционный денежный поток был отрицательным, совокупные убытки — более 1,1 млрд юаней, в основном за счет финансирования. В отчетный период чистый убыток составлял 546 млн, 735 млн и 991 млн юаней соответственно, суммарно за три года — 2,272 млрд. Несмотря на снижение скорректированного чистого убытка (без учета нематериальных выплат) с 394 млн до 272 млн, бухгалтерский убыток продолжает расти.

Высокие расходы на опционы и компенсации — важный фактор убытков. В 2025 году 30,36 млн опционов были ускорены, цена исполнения — 0,0001 доллара за акцию, что почти равно нулю, — что привело к списанию 475 млн юаней в виде компенсационных выплат, что составляет 96,89% от общего объема. В том же году зарплаты руководства и ключевых менеджеров достигли 452 млн юаней, а трое руководителей получили более 400 млн.

Инвестиции в R&D также остаются высокими. В 2023–2025 годах расходы на исследования и разработки составляли 283 млн, 388 млн и 394 млн юаней, при этом в 2025 году доля R&D в доходах достигла 36,3%. В проспекте компания признает, что в связи с быстрым ростом рынка промышленных AI-агентов и расширением бизнеса, а также постоянными инвестициями в R&D, в будущем возможны убытки.

Почему капитал продолжает инвестировать в убыточную компанию?

Во-первых, это типичный «длинный» сегмент. По данным灼识咨询, рынок промышленных AI-агентов в Китае вырос с 5,8 млрд юаней в 2023 году до 14,8 млрд в 2025-м, с CAGR 59,9%, а к 2030 году достигнет 90,6 млрд, с CAGR 43,6% за период 2025–2030.

Во-вторых, 思谋科技 занимает около 5,8% рынка промышленных AI-агентов в Китае, являясь лидером по масштабам и внедрению в различных сценариях и регионах. Это делает ее стратегически важной для инвесторов. Хотя сектор горячий, конкуренция еще не сформировалась полностью — топ-5 компаний занимают менее 30% рынка, что оставляет простор для новых игроков.

На сегодняшний день участники рынка промышленных AI-агентов в Китае делятся на три группы: 1) стартапы вроде 思谋科技, фокусирующиеся на вертикальных сценариях и технологической реализации; 2) традиционные крупные автоматизированные компании — Keyence, Siemens и др., использующие свои каналы и клиентскую базу для расширения в AI; 3) крупные интернет-компании и лидеры AI — Baidu, 商汤 и др., рассматривающие промышленность как один из ключевых сценариев внедрения крупных моделей.

Эти три силы имеют свои преимущества и недостатки: стартапы — гибкие, хорошо понимают сценарии, но слабее в финансах и каналах; крупные промышленные игроки — сильны в ресурсах и клиентах, но медленнее в технологическом обновлении; крупные технологические компании — сильны в алгоритмах, но требуют времени для освоения специфики промышленности. В этой борьбе победит тот, кто быстрее сможет вывести бизнес на прибыльную модель.