Большинство людей думают о платформе MRO как о «компании электронной коммерции, которая продает отвертки и смазочные материалы» и полагается на масштаб, чтобы различать цены.
Однако в первом квартале, который является традиционным межсезоньем, данные, предоставленные Zhenkunxing, очень привлекательны: GMV достигла 2,45 млрд юаней, увеличившись на 12,9% в годовом исчислении, а скорректированная чистая прибыль выросла на 103,4% в годовом исчислении, впервые достигнув прибыли в первом квартале.
Если учесть более чем 6-кратное увеличение доходов за рубежом, ценность этой компании, очевидно, заключается не в объеме транзакций, а в технологии, которую она только что выпустила — первой в отрасли крупной вертикальной модели искусственного интеллекта для промышленных поставок и поддерживающего механизма обработки данных петабайтного уровня.
Это явная смена идентичности: Zhenkunxing больше не является платформой для закупок, основным преимуществом которой является богатство SKU.
Она становится инфраструктурой, обеспечивающей интеллектуальное принятие решений для промышленной цепочки поставок.
Полнофункциональный ИИ не может просто делать выбор, он должен начинать с базы данных до последней мили. Ключом к определению ценности ИИ компании является не то, какую модель она использует, а наличие у нее собственного источника данных с замкнутым контуром.
Механизм данных «Domino» компании Zhenkunxing — это первый в отрасли механизм обработки данных о промышленных поставках петабайтного уровня.
Базовый состав данных является настоящим барьером для конкуренции: в дополнение к параметрам продуктов 27 миллионов SKU он объединяет покупательское поведение 180 000 компаний, отчеты о производительности 32 общих складов и данные о поступлениях в реальном времени с более чем 6 000 интеллектуальных небольших складов производственных линий.
Эта многомерная база данных позволяет повысить точность обучения большой модели «Эксперт Линлун» на 47% по сравнению с общей большой моделью.
Преимущества соблюдения требований представляют собой входной барьер для внешней конкуренции.
«Эксперт Линлун» — первая масштабная вертикальная модель промышленных поставок в Китае, зарегистрированная в Администрации киберпространства Китая.
Это означает, что, хотя конкуренты отрасли все еще подают заявки на регистрацию, Zhenkunxing завершила полное коммерческое внедрение от модели к сценарию.
Вспомогательная система визуального поиска Expert Eyes позволяет сократить время идентификации материала до секунд, а точность сложного отбора достигает 92%.
Цель этого макета ИИ — не провести крутую демонстрацию продукта, а позволить клиентам-производителям перейти от «потратить несколько дней на поиск винтика» к реагированию второго уровня.
Когда компания-платформер объявляет о технологической трансформации, рынок обычно обеспокоен тем, что большие инвестиции снизят прибыль. Но данные Zhenkunxing за первый квартал указывают на другой путь: ИИ не только не съел прибыль, но и стал основным фактором снижения прибыли.
В первом квартале число клиентов составило 66 000, что на 11% больше, чем в прошлом году.
Самый сильный рост наблюдается не у определенного типа клиентов, а у всех групп клиентов: темпы роста GMV малых и средних клиентов превышают 20%, клиенты государственных предприятий возвращаются к двузначному росту, а темпы роста четырех основных направлений, таких как электротехническое производство, превышают 20%.
Логика этого заключается в том, что ИИ заполнил самую большую черную дыру эффективности в отрасли MRO — сильную зависимость от ручного опыта в процессе закупок.
Раньше покупка компонента промышленной автоматизации требовала от инженеров неоднократного сравнения параметров, общения между различными отделами по электронной почте и траты нескольких дней на один выбор.
«Дворецкий AI Material» от Zhenkunxing превращает опыт в управление данными. Более 60 агентов искусственного интеллекта, запущенных в первом квартале, высвобождали более 2000 человеко-часов в месяц. Эффективность комплектования товаров на интеллектуальном складе Qingpu более чем в три раза выше, чем в традиционной модели.
Генеральный директор Intel China Ван Цзинцзя на встрече отметил тенденцию: фокус конкуренции в отрасли промышленных поставок смещается от количества и цены SKU к техническим возможностям и разработке сценариев.
Полнофункциональные возможности искусственного интеллекта Zhenkunxing существенно снижают предельные затраты на обслуживание клиентов в больших масштабах: чем больше клиентов, тем плотнее данные, тем точнее модель и тем ниже стоимость обслуживания.
Это ров, который традиционные дилеры, полагающиеся на ручной опыт, не могут построить.
Слабость больших моделей общего назначения заключается в том, что они являются общими, но не точными, в то время как Zhenkunxing делает ставку на профессиональную область MRO.
Рост профессиональных категорий на платформе в первом квартале подтверждает это мнение.
Общий объем валовой стоимости промышленной автоматизации, промышленных смазочных материалов и химических реагентов вырос двузначным числом, а доля частных брендов выросла до 9,7%.
Этот набор данных показывает, что клиенты приходят на платформу не для сравнения цен, а для того, чтобы найти набор «знающих» решений — именно здесь увеличивается разрыв поколений между большими вертикальными моделями и общими моделями.
Бурный рост зарубежного бизнеса обеспечивает еще один уровень распределения стоимости.
Шестикратный темп роста обусловлен не выходом за границу по низким ценам, а двумя параллельными стратегиями: одна — помочь китайским производственным компаниям выйти на мировой рынок, а другая — развернуть бизнес в Соединенных Штатах с целью достижения безубыточности за рубежом в 2026 году.
Это означает, что возможности искусственного интеллекта Zhenkunxing — это не просто «диалекты», которые могут адаптироваться только к внутренней цепочке поставок, но и формируют воспроизводимые глобальные стандарты доставки.
Сяо Юнбо, профессор Университета Цинхуа, предложил на встрече, чтобы компании построили тройную цепочку поставок, основанную на «эффективности, устойчивости и ESG».
Схема искусственного интеллекта Zhenkunxing точно отвечает на этот вопрос: эффективность достигается за счет данных, устойчивость — за счет глобального распределенного выполнения задач, а человеческие затраты, связанные с самим ИИ, являются своего рода сокращением выбросов углекислого газа в организации.
Zhenkunxing по сути становится компанией, предоставляющей услуги передачи данных для промышленных поставок, а транзакции являются лишь окончательной формой вывода данных.
Когда решения о закупках производственных компаний все больше будут зависеть от интеллектуального выбора, а не от ручного опыта, эта полнофункциональная инфраструктура искусственного интеллекта станет базовой возможностью, которую они не смогут заменить.
