Üretken yapay zekâ, Çinli rakipleri zorlanırken SenseTime’ın kâra geçmesine nasıl yardımcı oluyor?
South China Morning Post
🔹 Çinli yapay zekâ şirketi SenseTime, model boyutunu büyütme yarışına odaklanmak yerine müşterilerin kurumsal görevlerini tamamlamasına yardımcı olarak kârlılığa yöneldi.
🔹 SenseTime, 2026’nın ilk yarısında 617,3 milyon yuan (92 milyon ABD doları) net kâr açıkladı. Şirket, 2021’de Hong Kong’da listelenmesinden bu yana Uluslararası Finansal Raporlama Standartları kapsamında ilk kez ilk yarı kârı elde etti.
🔹 Şirketin geliri yıllık yüzde 23,4 artarak 2,91 milyar yuana ulaştı.
🔹 SenseTime’ın Çinli rakipleri MiniMax ve Z.ai aynı dönemde üç haneli gelir artışı sağladı, ancak sırasıyla 358 milyon ABD doları ve 2,07 milyar yuan net zarar açıkladı.
🔹 Üretken yapay zekâ faaliyetleri 2,33 milyar yuan gelir sağladı ve toplam grup satışlarının yaklaşık yüzde 80’ini oluşturdu. Tekrarlayan gelir yıllık yüzde 124,4 artarak 1,14 milyar yuana yükseldi.
🔹 SenseTime’ın yapay zekâ araçları, geleneksel kurumsal bilgi teknolojileri satın alımlarının yanı sıra otomatik iş akışı araçlarını kullanan tek kişilik şirketlere ve şirketlerin operasyon birimlerine ulaşıyor.
🔹 Şirket, ham işlem gücü yerine yapay zekâ aracı veya uygulamaları tarafından tamamlanan görevler üzerinden ücretlendirme modeline yöneliyor.
🔹 SenseTime’ın 2026’nın ilk yarısındaki brüt kâr marjı yüzde 41’in üzerine çıktı. CFO Wang Zheng, şirketin düzeltilmiş faiz, vergi, amortisman ve itfa öncesi kâr bazında kârlılığını korumasını ve yıllık faaliyet nakit akışını pozitife çevirmesini bekliyor.
🔹 SenseTime, temmuz ayında günlük ortalama 2,4 trilyon token işledi. Şirket, Hong Kong Science Park ile birlikte 2030’a kadar 40.000 petaflop işlem kapasitesine ulaşması hedeflenen bir yapay zekâ hesaplama merkezi kuruyor.
🔹 SenseTime, altyapısını varlık yoğun ve varlık hafif modellerin birleşimiyle genişletiyor; işlem gücünden elde edilen getirilerin yüksek olması nedeniyle yatırımlarını gelecekte bir miktar daha agresif hâle getirebilir.
🔹 CEO Xu Li, şirketin kısa vadeli piyasa endişeleri yerine model zekâsındaki sınırları aşmaya odaklandığını ve yalnızca parametre ölçeğini büyütmeyi hedeflemediğini söyledi.