Qui produit les « services publics » de l'ère de l'IA ?
Un investissement attire notre attention – le 13 juillet, le financement de série A de Qujing Tech fait surface, piloté en force par le fonds Huirong du groupe d'investissement du Henan, les actionnaires existants Zhenzhi Capital, Shangshi Capital, Xinglian Capital, Shanghai Guofang Innovation, Honghui Fund, Huakong Fund, Hangzhou Fucheng, etc. ont continué à investir de manière excédentaire.
Il s'agit d'une équipe d'enseignants et d'étudiants de l'Université Tsinghua : le fondateur et PDG Ai Zhiyuan et le CTO Chen Xianglin sont tous diplômés de l'Institut du calcul haute performance du département d'informatique de l'Université Tsinghua ; l'académicien de l'Académie d'ingénierie de Chine Zheng Weimin, également issu de l'Institut du calcul haute performance, est le conseiller scientifique en chef ; le professeur Wu Yongwei de l'Université Tsinghua occupe le poste de scientifique en chef ; le professeur agrégé Zhang Mingxing du département d'informatique de l'Université Tsinghua, en tant que co-initiateur, dirige à long terme la stratégie technique et les percées clés en R&D de l'entreprise, favorisant continuellement les avancées technologiques de pointe.
Il y a trois ans, la majorité des startups en IA en Chine se concentraient sur les grands modèles, et même les jeunes entreprises dans le domaine de l'Infra IA se concentraient principalement sur l'entraînement. Qujing Tech a cependant choisi de commencer par le secteur de l'inférence des grands modèles, construisant une usine de jetons IA de haute qualité. Aujourd'hui, avec la croissance exponentielle de la demande en jetons IA, cette voie autrefois discrète est enfin devenue populaire. Semblable à Zhipu, Qujing Tech a déjà achevé le transfert de technologie de l'Université Tsinghua avec une prise de participation, devenant un projet typique de valorisation des résultats de recherche scientifique de Tsinghua.
En seulement six mois, Qujing Tech a cumulé plus de 10 milliards de financement. Des usines de jetons IA de haute qualité de milliards et de milliers de milliards, auxquelles Qujing a contribué, se succèdent, créant un nouveau paysage pour l'industrie de l'IA.
Intégration profonde de la recherche et de la production, création d'une usine de jetons IA de haute qualité
Retour en 2023, ChatGPT a enflammé la vague mondiale de l'IA générative. Témoins de cette opportunité historique, le professeur Wu Yongwei du département d'informatique de l'Université Tsinghua et Ren Xuyang, fondateur de Zhenzhi Capital, ont décidé de cofonder Qujing Tech. Leur point de départ technique était précisément l'Institut du calcul haute performance de l'Université Tsinghua.
Fin décembre de la même année, Qujing Tech était officiellement fondée. Le fondateur et PDG de l'entreprise, Ai Zhiyuan, docteur de l'Institut du calcul haute performance de l'Université Tsinghua, a occupé des postes clés de responsable R&D dans plusieurs départements majeurs d'entreprises cotées, couvrant le big data, la transformation numérique et les applications d'IA, accumulant une expérience industrielle complète allant de la R&D technologique à la mise en œuvre à grande échelle ; le co-initiateur Zhang Mingxing, professeur agrégé à l'Université Tsinghua, mène principalement des recherches dans le domaine de l'architecture des systèmes informatiques et a participé en profondeur à la construction des systèmes de base d'un grand fabricant de modèles. Alors que l'entreprise entre dans une phase d'accélération de sa commercialisation, en mars de cette année, le Dr Wu Wenjie a pris le poste de présidente de Qujing Tech. En tant qu'expert financier et stratégique chevronné dans l'industrie, titulaire d'un doctorat en finance de l'Université de Hong Kong, elle renforce davantage les capacités de l'entreprise en gestion financière et en opérations mondiales. Ainsi, une équipe dirigeante combinant à la fois un bagage technique, une vision commerciale et une expérience industrielle s'est formée.
Ancrés dans l'IA, l'équipe a cependant fait un choix qui, à l'époque, n'était pas conventionnel – alors que la plupart des entrepreneurs en IA choisissaient de se concentrer sur l'entraînement des grands modèles, Qujing Tech s'est dès le départ focalisée sur l'inférence de l'IA. Pour simplifier, l'entraînement consiste à créer un « cerveau intelligent », tandis que l'inférence concerne l'utilisation efficace de ce cerveau.
« L'entraînement est un poste de coût, l'inférence est un poste de revenus », explique Ai Zhiyuan. Leur jugement à l'époque était : l'inférence peut véritablement générer des bénéfices économiques et représentera un marché plus vaste. L'objectif de Qujing Tech est de devenir le meilleur partenaire pour la construction et l'exploitation des usines de jetons de l'ère de l'IA, rendant le processus d'utilisation du « cerveau » plus efficace.
C'est aussi le positionnement de Qujing Tech – par rapport aux autres usines de jetons IA, Qujing Tech vise la production de jetons IA de haute qualité. Ai Zhiyuan explique plus en détail que lorsque les grands modèles entrent véritablement en phase de production, les clients n'ont plus besoin d'un grand modèle qui « sait discuter », mais d'un modèle capable d'exécuter de manière stable, efficace et à faible coût des activités réelles.
Les jetons IA qui possèdent une véritable valeur pour la mise en œuvre au niveau des entreprises doivent, sur des modèles de paramètres de milliards voire de milliers de milliards, satisfaire de manière continue des exigences multiples telles qu'une faible latence du premier jeton, une capacité de charge concurrente élevée, une qualité de sortie stable, la génération de résultats structurés et l'appel de fonctions, tout en maintenant le coût unitaire de génération dans une fourchette acceptable pour les entreprises.
Réaliser séparément n'importe laquelle de ces capacités n'est pas le plus difficile, et c'est le choix de la plupart des entreprises d'infrastructure IA. Mais le véritable défi réside dans le fait que la demande réelle des clients exige que ces indicateurs soient satisfaits simultanément sous une charge de production réelle, et restent stables sur le long terme. Selon les estimations des données, différentes combinaisons de capacités peuvent entraîner des écarts de productivité allant du simple au décuple, voire au centuple.
Pour atteindre cet objectif, Qujing Tech a construit des capacités complètes couvrant l'intégration hétérogène, la planification intelligente et l'élasticité, grâce à des technologies de premier plan mondial telles que « la collaboration hétérogène de système complet », « le calcul par la mémoire » et « l'isomorphisme virtuel-réel ». Plutôt que de se concentrer sur une seule problématique, l'entreprise optimise chaque maillon de la production de jetons IA, atteignant finalement une amélioration d'ordre de grandeur en efficacité.
Sur cette base, Qujing Tech propose également le concept de Token as a Service (TaaS, Jeton en tant que Service), et avec sa plateforme ATaaS, plateforme de service de production de jetons IA à haute performance développée en interne, elle brise le goulot d'étranglement de la transformation entre l'investissement en matériel de calcul et la capacité de production de jetons IA. Comme une chaîne de production standardisée, elle produit de manière continue et stable des jetons IA de haute qualité.
Au cours des deux dernières années, cette équipe est rarement apparue dans le domaine public. Mais le choix de Qujing Tech est en train d'être validé par l'industrie – à l'époque où le jeton devient la monnaie de l'ère de l'IA, le meilleur moment est enfin arrivé.
Explosion des activités, plus de 10 milliards levés en six mois
Les investisseurs ont commencé à affluer.
En détaillant, en février de cette année, Qujing Tech a achevé un financement de série Angel++ par l'investissement de Parallel Tech ; en mai, elle a achevé un financement de série Pre-A, où le camp des investisseurs s'est encore élargi, avec Xinglian Capital et Huakong Fund comme co-leaders, suivis par Honghui Fund, Tianhao Energy, Shangshi Capital, Tianjin Ren'ai Hongsheng, Hangzhou Fucheng et d'autres institutions, l'ancien actionnaire Gaoling Ventures (GL Ventures) continuant à augmenter sa participation.
Dans le dernier tour, l'enthousiasme des investisseurs ne faiblit pas : piloté par le fonds Huirong du groupe d'investissement du Henan, les anciens actionnaires Zhenzhi Capital, Shangshi Capital, Xinglian Capital, Shanghai Guofang Innovation, Honghui Fund, Huakong Fund, Hangzhou Fucheng ont continué à investir de manière excédentaire. Ainsi, en six mois, Qujing Tech a accumulé plus de 10 milliards de financement. Le monde de l'investissement a appris que le prochain tour de financement de l'entreprise est déjà en cours.
À vue d'œil, de plus en plus d'institutions traditionnelles choisissent de parier sur Qujing, déposant à l'avance un vote concernant l'avenir. Les investissements continus des anciens actionnaires sont la plus forte validation du jugement industriel, de la force technique et des résultats obtenus à ce jour par Qujing.
Derrière cela, le jugement initial de Qujing devient réalité : avec la diffusion rapide de l'IA Coding, d'OpenClaw, etc., la demande d'inférence à grande échelle s'accélère, et la mise en œuvre commerciale de l'IA explose. Les innovations techniques mondialement leaders de l'équipe, autour du calcul par la mémoire, de la collaboration hétérogène de système complet, de l'isomorphisme virtuel-réel, etc., sont en train d'arriver à la fenêtre de valorisation, ce qui se traduit finalement par l'efficacité de production de jetons IA de haute qualité – plus les capacités techniques sont fortes, plus l'efficacité de l'inférence est élevée, plus le coût unitaire par jeton est bas, et plus la marge bénéficiaire des entreprises est grande.
Qujing Tech est ainsi très recherchée dans le monde du capital-risque. Les investisseurs reconnaissent de plus en plus la voie que l'équipe a maintenue depuis sa création – « moins de modèles, une optimisation profonde ». L'accent de Qujing n'est pas sur l'augmentation du nombre de modèles, mais sur le choix de quelques grands modèles clés pour les peaufiner en profondeur, en améliorant continuellement leurs performances, stabilité, efficacité des coûts, capacités de planification et niveau d'exploitation des clusters, le tout orienté vers les scénarios de production réels.
Ai Zhiyuan fait une comparaison imagée : par rapport à la création d'un « grand magasin » qui vend de tout, Qujing aspire davantage à être une « boutique spécialisée de qualité ». Plutôt que d'augmenter constamment le nombre de modèles, l'entreprise souhaite concentrer ses ressources sur un petit nombre de modèles à haute productivité et de scénarios à haute valeur ajoutée, permettant à la même puissance de calcul de produire continuellement plus de jetons IA de haute qualité.
Le raisonnement commercial sous-jacent est : les clients professionnels paient finalement pour les résultats métier, et non pour le nombre de modèles compatibles. En réalité, le paysage concurrentiel des grands modèles commence à se consolider, « actuellement, moins de 10 % des grands modèles de tête en Chine occupent la majeure partie du marché des jetons IA. » Sur la base de ce constat, Qujing concentre ses ressources sur un petit nombre de modèles de tête et de scénarios clés, réalisant ainsi un effet cumulatif d'optimisation continue.
Le monde de l'investissement a obtenu des données : depuis le Nouvel An chinois 2026, l'efficacité de production de jetons IA par unité de calcul de Qujing Tech a augmenté de plus de 3 fois en moyenne, et la production totale de jetons IA de haute qualité a augmenté de plus de 30 fois. Parmi eux, un grand modèle de tête avec des paramètres de l'ordre du millier de milliards a déjà atteint une capacité de production quotidienne de jetons IA de haute qualité de l'ordre du millier de milliards. Parallèlement, les revenus du seul mois de juin 2026 ont déjà dépassé ceux de toute l'année 2025, et l'échelle des revenus continue de croître à un rythme soutenu.
Selon Qujing Tech, l'infrastructure IA ne se résume pas finalement à savoir qui possède plus de GPU, ni à savoir combien de modèles sont supportés, mais plutôt à qui peut produire de manière continue plus de jetons IA, plus stables et de meilleure qualité. Ce sont précisément ces capacités que les investisseurs recherchent en commun.
Le Jeton est roi, bienvenue dans le nouveau monde de l'IA
L'inférence de l'IA est en plein essor.
Les données de l'Administration nationale des données montrent qu'en mars 2026, le volume d'appels de jetons quotidien en Chine avait dépassé 140 000 milliards, soit une croissance de plus de mille fois par rapport à il y a deux ans. Le facteur central qui alimente l'explosion des jetons IA est précisément l'expansion globale de la demande en inférence. Cela confirme également le jugement des investisseurs : l'inférence de l'IA deviendra l'un des plus grands marchés mondiaux.
Lorsque le jeton devient les « services publics » de l'ère de l'IA, une activité sous-jacente discrète mais à forte croissance émerge – « les usines de jetons IA ». La logique est simple : à l'avenir, celui qui pourra fournir des jetons IA de haute qualité de manière plus stable, plus contrôlée et à moindre coût prendra l'avantage sur la nouvelle piste économique du jeton.
Ainsi, une « bataille pour les places » d'usines de jetons IA se déroule dans tout le pays. Alors que la piste devient de plus en plus encombrée, la commercialisation devient une question à laquelle les entreprises d'infrastructure IA doivent répondre.
Dans une certaine mesure, Qujing a une ambition plus grande : non seulement devenir une usine de jetons IA, mais aussi le concepteur, le constructeur, le producteur et l'exploitant d'usines de jetons IA, devenant un acteur indispensable de l'écosystème du jeton IA.
Cela se reflète également dans les deux modèles commerciaux de Qujing : le premier est un modèle d'exploitation directe, où après avoir loué ou acquis des ressources de calcul, l'entreprise produit directement des jetons IA de haute qualité qu'elle fournit aux principaux fabricants de modèles, aux plateformes Internet, aux entreprises d'applications d'IA et aux grands clients corporatifs, en obtenant des revenus plus élevés grâce à l'amélioration de la capacité de production et de l'efficacité opérationnelle des jetons IA ; le second est un modèle de co-exploitation, s'adressant aux clients qui planifient ou possèdent déjà des ressources de calcul, prenant en charge la planification globale, l'intégration des systèmes, la construction et la livraison de l'usine de jetons IA, ainsi que la co-exploitation ultérieure.
Ai Zhiyuan explique plus en détail que de plus en plus d'entreprises cotées, d'entreprises d'État et de centres de calcul intelligents locaux souhaitent passer de la location traditionnelle de puissance de calcul à la production de jetons IA à plus forte valeur ajoutée. Mais les équipes possédant véritablement des capacités de conception de systèmes d'inférence, de calcul hétérogène et d'exploitation ne sont pas nombreuses. Ce que Qujing propose, c'est un ensemble complet de solutions de conception et de construction d'usines de jetons IA, aidant les partenaires à effectuer la transition de la « vente de puissance de calcul » à la « vente de jetons IA de haute qualité ».
La véritable économie du jeton IA ne devrait pas être réalisée par une seule entreprise couvrant tous les maillons, mais devrait permettre à davantage de partenaires industriels d'y participer, pour construire ensemble l'écosystème. Il est évident que Qujing est déjà devenu un maillon clé de cet écosystème, reliant les partenaires industriels tels que les modèles, la puissance de calcul et les applications, promouvant le passage de l'industrie de l'IA de l'innovation ponctuelle à la symbiose écosystémique.
C'est aussi la direction inévitable de l'évolution de l'industrie. Chaque vague technologique qui change vraiment le monde ne se produit généralement pas au moment de la naissance de la nouvelle technologie, mais parce qu'un ensemble d'infrastructures qui la soutiennent arrive à maturité. Comme l'ère de la machine à vapeur avait besoin des chemins de fer ; l'ère d'Internet avait besoin de fibres optiques et de centres de données. L'ère de l'IA nécessite également un ensemble d'infrastructures entièrement nouvelles, permettant à l'intelligence de s'écouler de manière stable, efficace et à faible coût vers tous les secteurs.
Derrière cela, d'énormes opportunités commerciales se cachent dans la piste des nouvelles infrastructures d'IA. Seule une innovation profonde dans les couches basses, couplée à une collaboration avec l'écosystème industriel, permettra de traverser les cycles technologiques et de libérer continuellement une valeur industrielle et commerciale à long terme.
Cet article provient du compte public WeChat « Le Monde de l'Investissement » (ID : pedaily2012), auteur : Wu Qiong
