Одна рекламная кампания чуть не разорила компанию.
Один инвестор обнаружил, что известная компания в области воплощенного интеллекта, в которую он вложил деньги, без уведомления и согласия совета директоров и акционеров заплатила целый вечернему шоу 100 миллионов юаней в форме наличных и акций. Эти деньги принесли лишь несколько минут эфирного времени.
И эффект оказался неидеальным. «Продукт не продемонстрировал свою ценность и преимущества, зрители шоу остались равнодушны и даже отпускали насмешки», — сказал он.
Что еще серьезнее, эти огромные маркетинговые расходы напрямую снизили долю расходов на НИОКР в компании, что привело к нарушению жестких требований Гонконгской биржи по интенсивности инвестиций в НИОКР — по правилам биржи эта компания, возможно, должна будет заново встать в очередь, чтобы снова постучаться в двери фондового рынка.
Фактически, после окончания шоу несколько инвесторов собрались в офисе основателя для допроса, и один из них, эмоционально возбужденный, даже стукнул по столу.
А иногда опасность таится и в бездействии денег на счетах. Осенью прошлого года, при наличии на счетах более 100 миллионов юаней, основатель одной компании, занимающейся воплощенным интеллектом, настоял на экономии средств и отказался от командировок команды «железа» на производственные линии для контроля. Сотни роботов, предназначенных для серийного производства, были приняты удаленно, по видео. Когда об этом узнал потенциальный инвестор, финансирование сорвалось.
Это не случайные промахи отдельных компаний — впервые после бешеного финансирования в сфере воплощенного интеллекта проявляется обратная сторона денег.
По неполным данным, в первой половине этого года в китайском сегменте воплощенного интеллекта было привлечено около 43,8 миллиарда юаней. Данные IT桔子 показывают, что в первой половине года произошло 288 сделок по привлечению финансирования, затрагивающих 226 компаний, а раскрытый объем финансирования превысил 46 миллиардов юаней. Если расширить период статистики с июля 2025 года по июнь 2026 года, эта цифра раздувается до 503 сделок и более 96 миллиардов юаней.
В среднем это больше одной сделки в день. Эта сфера, считающаяся «окончательным носителем ИИ», с невиданной скоростью поглощает капитал. В первой половине 2026 года количество крупных сделок на 1 миллиард юаней и более уже превысило 25. Среди них «Таши Чжихан» в апреле привлек в одном раунде 455 миллионов долларов, обновив рекорд финансирования в сфере воплощенного интеллекта в Китае.
Такое плотное вливание капитала породило ранее невиданный для китайского интернета феномен — индустрия воплощенного интеллекта, вероятно, стала сферой с самой высокой «суммой денег на душу населения» за всю историю китайского интернета. У компании со штатом всего в сотни сотрудников на счетах могут лежать сотни миллионов юаней наличных, что в прежних циклах интернет-стартапов было почти немыслимо.
Но слишком быстрый приход денег создает новые проблемы. В этой отрасли сконцентрировалось множество ученых и инженеров, большинство из которых — мастера в реконструкции моделей мира в трехмерном пространстве, но среди них мало опытных игроков в сфере капитала и еще меньше тех, кто умеет тратить большие деньги. Они обнаруживают себя в столь же сложной, но совершенно незнакомой среде: когда лабораторное мышление сталкивается с потоком фондового рынка, вопрос о том, как заставить деньги создавать реальную ценность, становится испытанием более трудным, чем привлечение финансирования.
И также лишены ориентиров ранее самые расчетливые инвестиционные институты.
Трата денег стала самой незнакомой задачей в сфере воплощенного интеллекта.
Тратить или не тратить
За кажущимся блеском финансирования скрываются разные модели выживания компаний, занимающихся воплощенным интеллектом.
Предприниматель в области воплощенного интеллекта Лю Юань ранее присутствовал на одном званом ужине, где за столом, после нескольких бокалов, разговор плавно перешел от технологий и продуктов в одном направлении — финансированию и тому, у кого осталось больше денег. Он не удержался и сообщил, что на счетах его компании достаточно денег на 50 месяцев.
«Я думал, что я очень экономный и денег у меня тоже много», — сказал Лю Юань. Но к его удивлению, сразу же кто-то за столом заявил, что у его компании осталось как минимум на 100 месяцев.
В любой другой сфере это цифры, вызывающие зависть, но в индустрии воплощенного интеллекта никто из предпринимателей, вероятно, не может точно сказать, сколько безопасности могут купить эти деньги.
Вскоре Лю Юань услышал, что в отрасли есть не одна компания, которая после получения финансирования живет на проценты от финансовых продуктов, чтобы поддерживать разработку продуктов и команду. Если только команда не продолжит стремительно расти, основная сумма на счетах может лежать нетронутой в течение длительного времени.
Ряд облегченных компаний, делающих ставку на «мозговые алгоритмы и концептуальное внедрение», стали крупнейшими бенефициарами капитального бума и самыми экономными игроками в отрасли.
Часто упоминаемым примером является лидер в области мозгового воплощенного интеллекта — «Синхайту». За два года существования компания привлекла в совокупности более 4 миллиардов юаней, установив рекорд финансирования на ранней стадии в этой сфере. По словам информированных источников, за два года общие расходы «Синхайту» составили менее 100 миллионов юаней, эффективность использования средств крайне низкая, а резервы на счетах весьма значительны.
Однако, по словам внутренних источников в отрасли, в «Синхайту» действует чрезвычайно строгий бюджетный контроль: маркетинг, найм, операционные расходы сведены к минимуму, и в настоящее время компания практически достигла баланса доходов и расходов. «Кажется, даже использование бумаги для офисной печати строго ограничено». Такую модель в отрасли в шутку называют «тактикой выжидания смерти».
Бывший сотрудник компании, занимающейся воплощенным интеллектом, раскрыл, что «причиной беды», едва не погубившей его предыдущую компанию, стали десятки тысяч юаней, сэкономленные ежегодно на избыточных облачных услугах и резервном копировании в другом месте. Руководство оставило лишь один локальный сервер для хранения сценариев и карт локации для тысяч роботов. После неожиданного отключения электроэнергии в кампусе жесткий диск вышел из строя, и все данные были потеряны. Что еще важнее, не было сохранено ни одного архива с кастомизированными программами для госзаказчиков и корпоративных клиентов. «В итоге компания заплатила огромную цену и понесла высокие издержки, чтобы с трудом справиться с ситуацией».
Более известным примером также является «Юйшу». Из проспекта эмиссии «Юйшу Кэцзи» видно, что в 2025 году ее валовая прибыль достигла более 60%. В то время как многие компании в сфере воплощенного интеллекта, с одной стороны, «тонут в долгах», а с другой — постоянно сжигают деньги, «Юйшу» уже достигла рентабельности и такой высокой валовой прибыли.
Но даже в этом случае «Юйшу» остается очень экономной в расходах. Компания практически не занимается пиаром, а расходы на НИОКР составляют лишь чуть более 90 миллионов юаней. 90 миллионов на НИОКР даже не хватит некоторым стартапам в области ИИ на годовые расходы на вычислительные мощности.
Это полностью отличается от понимания финансирования во времена расцвета интернета, когда деньги быстро тратились на преследование масштабирования, агрессивного маркетинга и конкуренции. Подобный стиль управления можно проследить до времен «войны сотен групповых покупок», когда «Мэйтуань» с крайне низкими издержками в конечном итоге «уморил» конкурентов.
Более одного предпринимателя сказали нам, что компании, занимающиеся воплощенным интеллектом, доказывают свою безопасность наличием денежных резервов, что стало новым показателем для оценки жизнеспособности компании. На первый взгляд, это чрезвычайно осторожный стиль управления — для предпринимателей, прошедших несколько циклов капитала, контроль за расходованием денег трудно назвать ошибкой. Но проблема в том, что в отрасли, где технические маршруты еще не определены, а продуктовая функциональность все еще требует постоянной проверки, трудно дать однозначный ответ на основе только финансовых цифр: означает ли длительное нахождение денег на счетах достаточную сдержанность компании или то, что она не нашла направлений, достойных вложений.
Самым непосредственным следствием является то, что в отрасли воплощенного интеллекта отказ от трат легко порождает догадки: сколько же НИОКР провела эта компания?
Это также один из самых сложных вопросов в индустрии воплощенного интеллекта. Сэкономленные или потраченные деньги легко увидеть, но упущенные продуктовые окна редко сразу отражаются в финансовой отчетности. Многие последствия проявятся лишь через год или два.
Менеджмент одной звездной стартап-компании когда-то ставил «удлинение денежной взлетно-посадочной полосы» в качестве самой важной цели управления. Чтобы сократить расходы, компания заморозила несколько исследовательских вакансий, сократила количество циклов проверки компонентов и отложила планы по сбору данных. С точки зрения финансовых цифр эти меры быстро дали эффект — ежемесячные расходы компании значительно снизились, а срок, на который хватит наличных на счетах, увеличился почти на год.
Но через несколько месяцев компания обнаружила, что многие инженеры были переманяты конкурентами. А продукт, который должен был выйти на мелкосерийные поставки, из-за проблем совместимости ключевых компонентов долго не мог быть запущен в массовое производство.
В сфере стартапов, если подобные крайние меры вызваны нехваткой финансирования и напряженностью денежных потоков, их еще можно понять. Но в индустрии воплощенного интеллекта сосредоточены огромные суммы наличных. В нескольких проектах в области воплощенного интеллекта схожая цепочка повторялась неоднократно: для контроля расходов компании сначала сокращали количество тестовых циклов, затем откладывали проверку цепочки поставок, а потом замораживали найм в НИОКР. Каждое решение в отдельности может быть оправдано, но вместе они приводят к тому, что продукт постепенно застревает на стадии прототипа.
Один руководитель в области аппаратного обеспечения назвал такое состояние «остановкой при наличии денег».
Но если кто-то экономит, всегда найдется тот, кто не стесняется в расходах. Лю Юань слышал о случае двухлетней давности с компанией по производству человекоподобных роботов, которая после получения финансирования вместо отработки прикладных сценариев сразу запустила несколько различных продуктовых линий и потратила много денег на деловые приемы и работу с госсектором и корпорациями. Что еще серьезнее, эта компания строила «логистические сцены» в офисе из стеллажей и картонных коробок, рисовала несколько рамок обнаружения с помощью открытых моделей и заявляла о наличии мультимодальных возможностей восприятия. А так называемая автоматическая сортировка на самом деле осуществлялась путем ручного управления человеком из слепой зоны, где контрольные провода были спрятаны под столом.
«Это, по сути, использование упакованного демо для привлечения финансирования и рассказывания историй», — сказал Лю Юань.
Бывшая звездная зарубежная компания в области воплощенного интеллекта, Vicarious Surgical, также долгое время считалась хрестоматийным примером бездумной траты денег. Она привлекла, по оценкам, более 300 миллионов долларов от таких инвесторов, как Билл Гейтс, а ее рыночная стоимость когда-то превышала 12 миллиардов долларов. Но деньги этой компании ушли на упорную самостоятельную разработку сверхсложной «бионической роботизированной руки», в то время как готовые коммерческие решения были отвергнуты. Это решение привело к бесконечному удлинению цикла разработки, неконтролируемым затратам на итерации, и продукт так и не смог быть запущен в серийное производство.
В итоге, в самые критические два года своего развития Vicarious Surgical потеряла более 100 миллионов долларов и в конце концов была вынуждена объявить о банкротстве и ликвидации.
Неподдающаяся подсчету бухгалтерия
Чтобы понять отношение всех к «трате денег», сначала нужно разобраться в реальной себестоимости этого бизнеса. Но именно подсчет бухгалтерии воплощенного интеллекта — это урок, который еще не освоили некоторые предприниматели.
Один специалист, долгое время работающий с компаниями в области воплощенного интеллекта, попытался самым простым способом дать нам приблизительную оценку реальных расходов компании.
Обычно он открывает страницу компании по найму, подсчитывает количество вакансий в области алгоритмов, аппаратного обеспечения и инженерии, а затем, исходя из местоположения офиса, размера команды и рыночных зарплат, рассчитывает затраты на персонал. Затем он изучает выпуски моделей компании, объемы поставок роботов и ситуацию в цепочке поставок, чтобы обратным путем рассчитать инвестиции в вычислительные мощности, данные и «тело» (робота).
Сложив эти цифры, он обнаружил, что между прогнозируемым многими компаниями расходованием денежных средств и фактическими возможными затратами существует заметный разрыв.
Персонал — это первая неизбежная статья расходов. Воплощенный интеллект — это высоко междисциплинарная область, и спрос на таланты в области алгоритмов чрезвычайно высок. В некоторых ключевых городах средняя месячная зарплата рядового инженера по алгоритмам воплощенного интеллекта уже достигает около 50 000 юаней. Некоторые данные по найму дают еще более высокую среднюю цифру — около 63 000 юаней. С учетом ежегодных бонусов, социального обеспечения, пенсионных накоплений и других затрат на персонал годовые расходы на одного опытного инженера по алгоритмам легко достигают почти миллиона юаней. Для опытных специалистов в области обучения с подкреплением, моделей мира, управления движением и ключевого аппаратного обеспечения годовой доход в 2-3 миллиона юаней — не редкость.
Более показательным стало объявление «Юбишюань» в апреле 2026 года о глобальном наборе «главного ученого в области воплощенного интеллекта» с годовым окладом от 15 миллионов юаней и до 124 миллионов юаней. «Вулкан Энджин» (Volcano Engine) подразделения «Байтданс» также набирает «старшего эксперта по алгоритмам управления (воплощенный интеллект)» с месячной зарплатой от 95 000 до 120 000 юаней. Даже для только что выпустившихся выдающихся докторов наук из известных лабораторий, таких как Цинхуа, Бэйда, Фудань, Цзяотун, Чжэцзянский университет, Харбинский политехнический, начальная зарплата обычно составляет от 600 000 до более 700 000 юаней. Юй Хунсян, главный инженер по промышленному применению Чжэцзянского инновационного центра человекоподобных роботов, раскрыл: «Некоторые только что выпустившиеся талантливые младшие коллеги, возможно, могут получить предложения на уровне 2-3 миллионов юаней».
Если взять компанию в области воплощенного интеллекта с численностью около 200 человек, где исследователи обычно составляют половину штата, то только на зарплаты персонала потребуется не менее 100 миллионов юаней — и это лишь средний уровень. Если масштаб команды увеличивается, цифра тоже растет. Один специалист, знакомый с системой оплаты труда в отрасли, подсчитал для нас, что для компании в области воплощенного интеллекта с численностью около 300 человек только затраты на персонал составят 300 миллионов юаней в год.
«Ранее в отрасли ходила информация, что ведущая мозговая компания за два года потратила всего 100 миллионов юаней. Возможно, это произошло из-за нечеткого подсчета или предвзятого заявления предпринимателя», — сказал вышеупомянутый инвестор. — «При штате в 300 человек, даже если сократить среднюю годовую зарплату вдвое, годовые затраты на персонал все равно составят 150 миллионов». Подразумевается, что даже при крайней сдержанности в найме, пока есть сформированная исследовательская команда, затраты на персонал трудно сжать до достаточно низкого уровня.
Более того, этот спрос на таланты намного превышает текущее предложение на рынке труда. Данные «Чжилянь Чжаопиня» показывают, что в первом квартале этого года рост числа вакансий в робототехнической отрасли составил 38%, а рост вакансий для инженеров по промышленным роботам, инженеров по алгоритмам роботов и инженеров по наладке роботов составил 38%, 37% и 60% соответственно.
Несоответствие спроса и предложения также привело к увеличению затрат на персонал для компаний, занимающихся воплощенным интеллектом. Один инженер по алгоритмам, перешедший из крупной интернет-компании в единорога в области воплощенного интеллекта, раскрыл, что он последовательно получил предложения о работе от трех хедхантеров, причем некоторые стартапы предлагали увеличение зарплаты до 150%.
Но затраты на персонал — это только начало. Что действительно делает бухгалтерию неясной, так это две бездонные ямы: вычислительные мощности и данные.
Создание нескольких демо-версий крупных VLA-моделей обойдется как минимум в 30-50 миллионов юаней в год; если же строить модель мира, годовые расходы на вычислительные мощности составят более 100 миллионов юаней. Закупка и обслуживание 100 000 чипов A100 легко превысит 1 миллиард юаней. «Денег действительно не хватает ведущим компаниям, которые действительно самостоятельно разрабатывают крупные модели и аппаратное обеспечение», — сокрушался в частной беседе с нами основатель одной компании, настойчиво занимающейся самостоятельной разработкой крупных моделей.
Может, тогда не стоит делать «мозг» воплощенного интеллекта? Судя по текущему развитию отрасли, отраслевые барьеры в области «тела», включая ловкие руки, гибкие материалы, суставы и т.д., постепенно достигают потолка, и отрасль уже рассматривает «мозг» воплощенного интеллекта как ключ к реальной коммерциализации в будущем. Если не разрабатывать «мозг», с одной стороны, компаниям будет трудно рассказывать инвесторам убедительные истории; с другой стороны, по мере созревания технологий «мозга» компаниям грозит высокий риск быть вытесненными с рынка.
Конечно, в отрасли есть такие игроки, как «Юйшу Кэцзи», которые планируют, когда технология «мозга» созреет, просто «сорвать плоды» путем слияний и поглощений. Однако не все компании в области воплощенного интеллекта могут позволить себе ждать, как «Юйшу Кэцзи». Большинство компаний в этой области все же выбрали путь самостоятельной разработки «мозга».
Данные — это еще один пожиратель денег. Общепринятые в отрасли данные говорят, что для реализации мозга человекоподобного робота с универсальными способностями требуется как минимум один миллион часов высококачественных данных. Стоимость одного робота для сбора данных составляет около 200 000 юаней, срок службы — около 1000 часов, затраты на рабочую силу — около 120 юаней в час, при этом доля высококачественных реальных данных составляет лишь около 20%. Грубая оценка показывает, что стоимость одного часа эффективных данных составляет около 1600 юаней. Один миллион часов эффективных данных означает инвестиции примерно в 1,6 миллиарда юаней.
Но реальная ситуация намного суровее, чем цифры на бумаге.
Основатель одной ведущей компании однажды в ходе непубличного общения «проговорился» — стоимость покупки и сбора данных на миллион часов, вероятно, составит 100-200 миллионов юаней, а стоимость обучения этим данным, вероятно, в десять раз превысит стоимость сбора. Что вызывает еще большую тревогу, так это качество данных. Сюй Цин (псевдоним), внутренний источник в отрасли, раскрыл, что из 10 000 часов собранных реальных данных для обучения моделей часто можно использовать лишь от десятков до нескольких сотен часов.
«Если это очень сложная задача, возможно, всего несколько десятков часов; если сценарий немного проще, возможно, 200-300 часов». По его мнению, «потратив десятки миллионов на сбор 100 000 часов данных, способности модели выросли всего на 5%».
Это означает, что более 99% затрат на сбор, вероятно, являются невозвратными.
Чжэн Сыпэн, партнер «Чжицзай Уцзе», на публичном мероприятии подсчитал еще более детальный расчет: стоимость сбора 30 секунд реальных данных колеблется в диапазоне 10-15 юаней, накопление 1 часа реальных данных обходится примерно в 1000 юаней. Если провести предварительное обучение на миллионе часов реальных данных, инвестиции достигнут уровня 1 миллиарда юаней.
Еще более поразительно то, что распределение стоимости в цепочке сбора данных серьезно перекошено. По имеющимся данным, большая часть работников, непосредственно занимающихся сбором данных на местах, получает почасовую оплату всего от десятков до нескольких десятков юаней, но собранные ими данные затем продаются компаниям, занимающимся воплощенным интеллектом, по цене 300-500 юаней в час. Самый трудоемкий этап сбора получает меньше всего, а промежуточные звенья, создающие наименьшую ценность, получают больше всего.
Помимо данных, есть еще и «тело» (робот).
Себестоимость материалов для одного крупногабаритного человекоподобного робота, по общепринятым в отрасли оценкам, составляет от 150 000 до 200 000 юаней. Если компания производит 500 прототипов или мелкосерийных продуктов, только стоимость аппаратных материалов может приблизиться к 100 миллионам юаней. И это еще без учета затрат на изготовление форм, тестирование, доработку, хранение и послепродажное обслуживание, а также продуктов, не прошедших приемку.
Как только деньги попадают в эти этапы, их уже трудно полностью объяснить. Сложив все эти цифры вместе, мы, скорее всего, получим дилемму без стандартного ответа.
Один инвестор вспомнил, что в других отраслях можно хотя бы путем перекрестной проверки данных о доходах, запасах, клиентах и банковских выписках подтвердить операционную ситуацию компании и понять, когда следует увеличивать расходы на маркетинг, а когда — сокращать масштабы. Можно примерно предсказать, что принесут потраченные деньги. Но с воплощенным интеллектом все совершенно иначе — ключевые активы компаний часто остаются на этапе исследований и разработок. Прошлые эффективные пути теперь не работают.
Это также объясняет, почему некоторые умные люди, получившие огромные суммы финансирования, коллективно теряют рассудок, когда дело доходит до траты денег. Судя по всему, в отрасли до сих пор нет консенсуса относительно того, какими в конечном итоге окажутся реальные затраты на воплощенный интеллект (персонал, вычислительные мощности, данные) и будут ли в будущем еще большие расходы.
Куда же уходят деньги
В вопросе траты денег запутаны не только некоторые предприниматели в области воплощенного интеллекта, но и те, кто вкладывает в них деньги.
Один предприниматель обнаружил, что в процессе привлечения финансирования в 2026 году все больше инвесторов начинают спрашивать, сколько именно денег компания потратила за последние полгода и на что конкретно они были потрачены.
Получить стандартный ответ относительно легко. «В отрасли для этого в основном есть набор стандартных формулировок», — сказал один инвестор. В рассказах основателей каждая статья имеет четкую пропорцию. Но проблема в том, что, как и в случае с себестоимостью, эти цифры трудно проверить на более глубоком уровне, и внешним акционерам сложно сделать точную оценку.
«Инвесторы одной ведущей компании в основном не знают, куда именно уходят деньги, вы можете в это поверить? Совершенно не знают». — Раскрыл один осведомленный источник. — «Некоторые инвесторы после вложения больше не вмешиваются, особенно мелкие акционеры, которые вообще не имеют доступа к реальной финансовой ситуации компании».
Примером может служить небольшая компания, которая уже была близка к завершению привлечения финансирования в размере 20-30 миллионов юаней, процесс инвестирования подходил к концу. Ответственный за финансы при отправке материалов инвестору по ошибке отправил другую, внутреннюю бухгалтерию. После повторной проверки инвестором финансирование было немедленно остановлено.
Извне нельзя подтвердить, была ли эта ошибка случайной или преднамеренной со стороны финансового сотрудника. Что действительно насторожило инвесторов, так это то, что если бы это письмо не было отправлено по ошибке, они, возможно, никогда бы не увидели разницу между двумя наборами цифр.
Почему компания, занимающаяся разработкой крупных моделей для воплощенного интеллекта, боится признать, сколько она тратит? Ответ несложен — если остаток средств на счетах слишком велик, это может повлиять на следующий раунд финансирования; но если признать, что за год сжигаются сотни миллионов, это означает, что этих денег хватит лишь на несколько месяцев, и нужно постоянно привлекать финансирование, что сильно подорвет доверие инвесторов.
В индустрии воплощенного интеллекта каждый обязательно рассказывает историю о том, что «я смогу прожить очень долго».
Но подобные случаи заставили некоторые инвестиционные институты изменить подход к пост-инвестиционному управлению. С начала этого года в отрасли периодически появляются новости — влиятельные инвестиционные институты уже начали направлять своих людей в портфельные компании. Раньше институты обычно направляли директоров или наблюдателей для участия в важных совещаниях, регулярно заслушивали отчеты о деятельности и редко напрямую вмешивались в ежедневные финансовые вопросы. Сейчас уже есть инвесторы, которые направляют финансовых специалистов, аудиторов и даже сотрудников по борьбе с мошенничеством в компании, занимающиеся воплощенным интеллектом, для долгосрочной проверки закупок, компенсаций расходов и сделок с аффилированными лицами.
Среди них есть даже более крайние единичные случаи. В одной компании, занимающейся воплощенным интеллектом в логистической вертикали, значительная часть финансовой команды состоит из сотрудников, направленных инвесторами для работы на месте, и почти каждая их расходная операция требует подтверждения и проверки со стороны финансовых сотрудников инвесторов. «Даже закупка некоторых канцелярских товаров требует проверки финансовыми сотрудниками инвесторов перед осуществлением», — заявил нам руководитель этой компании.
Один инвестор сказал, что их больше всего беспокоит не только бездумная трата денег предпринимателями, но и появление новых возможностей для извлечения выгоды внутри компании после быстрого увеличения масштабов финансирования. Разработка роботов затрагивает чипы, датчики, серверы, компоненты, услуги по обработке данных и внешнее тестирование; количество поставщиков велико, а цены не имеют единого стандарта. За один и тот же вид услуг разные компании могут предлагать цены, отличающиеся в несколько раз.
Когда технические закупки не имеют открытых рыночных цен, инвесторам трудно отличить разумную надбавку от сговора с целью личной выгоды. Поэтому некоторые инвестиционные институты начали объединять финансовую проверку с технической экспертизой.
Такие опасения не беспочвенны. Ранее сообщалось в СМИ, что одна ведущая компания в области воплощенного интеллекта, готовясь к IPO, привлекла инвестиционные банки и аудиторские фирмы для финансового консультирования. В результате при аудите выручка была сокращена вдвое, потому что около половины выручки было низкого качества, включая сделки с аффилированными лицами и разрозненные поступления. Что еще более настораживает, в отрасли уже появились сделки с данными по принципу «левая рука — правая рука»: компании продают роботов центрам сбора данных, получают деньги, а затем тут же покупают данные у тех же центров сбора данных.
Таким образом, деньги в конечном итоге крутятся вхолостую в рамках производственного цикла.
Эти изменения не сделали отношения между инвесторами и предпринимателями более легкими. Суть споров между сторонами постепенно сместилась с вопроса «тратить или не тратить» к вопросу «кто имеет право решать, как тратить».
В период наибольшей активности интернет-стартапов капитал и предприниматели сформировали относительно зрелый формат сотрудничества. Компании после получения денег расширяли команды, покупали трафик, субсидировали пользователей, а затем с помощью данных о росте привлекали следующий раунд финансирования. Даже если в итоге не было прибыли, инвесторы могли по приросту пользователей, удержанию, объему транзакций и доле рынка судить, принесли ли деньги эффект.
Воплощенному интеллекту не хватает подобной системы отсчета. Автономное вождение ранее переживало аналогичный период интенсивного финансирования, но тестирование транспортных средств, дорог и этапы серийного производства были относительно четкими. Компаниям, разрабатывающим крупные модели, также нужны огромные вычислительные мощности, но программные продукты могут быстрее достигать пользователей. Воплощенный интеллект одновременно испытывает давление со стороны аппаратного обеспечения, алгоритмов, данных и поставок по сценариям, любая из этих статей может постоянно поглощать денежные средства.
Мы узнали, что некоторые институты пытаются заменить простые годовые лимиты поэтапными целями. Компания может начать следующее вложение в вычислительные мощности только после завершения одного раунда технической проверки, а переход к более крупномасштабному производству возможен только после достижения продуктом показателей стабильности. Кроме того, помимо количества часов сбора данных, также необходимо одновременно проверять эффективность и улучшение модели.
Этот метод может сократить часть неэффективных расходов, но все еще не решает всех проблем. Исследования и разработки в области воплощенного интеллекта обладают высокой неопределенностью; неудачный цикл обучения не обязательно бесполезен, и если инвесторы будут поощрять только успешные результаты, предприниматели могут склоняться к выбору проектов, которые легче продемонстрировать и которые сопряжены с меньшим риском.
Более реалистичная проблема заключается в том, что не все инвесторы имеют достаточную мотивацию глубоко погружаться в дела компании.
Один респондент сказал, что некоторые мелкие акционеры с долей в 2-3% с трудом получают полную операционную информацию. Некоторые инвесторы после завершения инвестиций больше интересуются следующим раундом финансирования и продажей существующих акций, не занимаясь постоянным отслеживанием финансов и разработок компании. Если отраслевые оценки продолжат расти, даже при наличии проблем в операционной деятельности компании, ранние инвесторы могут выйти через следующую сделку.
Например, в мае 2026 года компания, котирующаяся на бирже, «Ханчжоу Кэлинь» объявила о намерении приобрести не более 41,57% акций «Кеплер Роботикс» на сумму до 300 миллионов юаней. Но рынок быстро обнаружил, что генеральный директор «Кеплера» Ху Дэбо уже официально покинул свой пост в феврале 2026 года и в апреле зарегистрировал новую компанию «Сота Уцзе», посвятив себя разработке «мозга» для воплощенного интеллекта. Что еще более показательно, в «Кеплере» сообщили, что Ху Дэбо с июня 2025 года больше не занимал должность генерального директора, отвечая только за продажи и маркетинг, и компания одновременно отменила его опционы на акции. Уход одного из соучредителей накануне поглощения компании, сокращение оценки компании с 1,06 миллиарда юаней полгода назад до 720 миллионов юаней — эта драма «продажи» полна трудно выразимого словами противостояния между основателями и капиталом.
Это создает в индустрии воплощенного интеллекта опасный перекос: пока деньги продолжают поступать, многие проблемы можно откладывать; но как только темпы финансирования замедлятся, разрыв между продуктом, доходами и расходованием денежных средств проявится одновременно.
Один опытный инвестор считает, что настоящий водораздел, возможно, начнет проявляться во второй половине 2026 года. Ведущие компании все еще смогут привлекать крупные средства, а пространство для выживания малых и средних предприятий, не завершивших раунд B финансирования и не имеющих стабильных заказов, быстро сократится.
Но капитал пока не собирается уходить.
Один инвестор вместе с коллегами оценил объем средств на вторую половину года. Он специально подчеркнул, что это лишь «прикидка на глаз», а не строгая статистика — с приходом большего количества долгосрочного капитала на внутренний инвестиционный рынок, объем новых средств во второй половине года может достичь 500 миллиардов юаней.
Воплощенный интеллект по-прежнему будет ключевым направлением, за которое будут бороться инвестиционные институты, потому что, по их мнению, китайская индустрия воплощенного интеллекта обладает полной цепочкой поставок, инженерной системой и производственными возможностями и является одной из немногих технологических сфер, у которых есть шанс выйти на передовые позиции в мире.
Это означает, что отрасль, возможно, не сразу остынет из-за нескольких неудачных случаев. Больше денег продолжит поступать, а компании, уже завершившие финансирование, могут продолжать повышать масштабы следующего раунда.
Судя по всему, за последние несколько лет отрасль воплощенного интеллекта решала проблему наличия или отсутствия денег. Теперь ей предстоит столкнуться с более сложным вопросом: когда на счета поступают средства, намного превышающие текущие операционные возможности компании, кто будет решать, с какой скоростью и в каком направлении их следует тратить.
По мере того как в отрасль поступает все больше денег, этот урок о том, как тратить, становится лишь более насущным.
(Текст | Leo Zhang ToB Zatan, Автор | Чжан Шэньюй, Редактор | Ян Линь)
