Chu Jian, de 63 años, está aprovechando la oportunidad que ofrece el auge de la inteligencia industrial. El 6 de enero, Supcon Technology, empresa que controla, publicó un resumen de relaciones con inversores. Tras ganar una licitación para un proyecto farmacéutico, la dirección reveló que «continúan integrando a fondo la tecnología de IA en escenarios industriales clave». Supcon Technology, con sede en Hangzhou, es una empresa nacional líder en automatización industrial con una capitalización bursátil superior a los 40 000 millones de yuanes.
El equipo de Chu Jian ha acelerado su transición hacia el campo de la IA industrial. En la sesión informativa sobre rendimiento de octubre de 2025, Supcon Technology reveló una serie de cifras sorprendentes. La gerencia planea lograr ingresos anuales de 20 mil millones de yuanes para el negocio de IA y 5 mil millones de yuanes para el negocio de robótica dentro de los próximos 4-5 años, e invertirá otros 20 mil millones de yuanes en IA.
</ … Su visión final es hacer que Supcon alcance un valor de mercado de un billón de yuanes. Chu Jian, nativo de Chun’an, Zhejiang, fue anteriormente vicepresidente de la Universidad de Zhejiang. Fundó Supcon y rompió el monopolio de los gigantes internacionales en DCS (Sistemas de Control Distribuido). En Supcon, esta figura clave solo sirve como un "asesor estratégico y técnico", con operaciones diarias manejadas por el presidente y director Cui Shan y otros. Sin embargo, Chu permanece activo ante el ojo público, promoviendo completamente la transformación de Supcon en una empresa de IA industrial. La nueva "arma" de Chu Jian se llama TPT. El modelo de series temporales a gran escala TPT para industrias de procesos, lanzado en junio de 2024, es el producto principal del negocio de IA de Supcon, basado en más de 30 años de experiencia en este campo. Casi todo en la industria está relacionado con datos de series temporales. Por ejemplo, si un equipo falla, rastrear los datos de vibración de hace una semana casi con certeza revelará el problema. Si este tipo de datos se puede decodificar, incluso predecirlos con unos segundos de anticipación puede mejorar significativamente la productividad. Siguiendo el enfoque de los modelos de lenguaje a gran escala, el equipo de Chu Jian se entrenó previamente con grandes cantidades de datos de series temporales industriales para aprender y formular reglas generales para el funcionamiento de equipos industriales, extrayendo puntos en común para obtener un modelo básico general. Los usuarios solo necesitan introducir una pequeña cantidad de datos de la industria para el ajuste fino, y puede utilizarse en diversos escenarios industriales, como la evaluación y optimización de operaciones de fábrica. Si los expertos en procesos descifraran la lógica de producción y analizaran el espacio de optimización, tardarían entre uno y dos meses. Según la visión de Chu Jian y otros, al usar TPT para descomponer y calcular automáticamente, la solución se puede obtener en tan solo unas decenas de minutos, lo que mejora la eficiencia en más del 90 %. Por lo tanto, se soluciona de inmediato el problema de que la IA industrial solo puede realizar desarrollos personalizados para un solo escenario y es difícil de escalar. «El sector industrial es muy complejo y las barreras de entrada son muy altas». Un experto en informatización de la fabricación afirmó que, tras el desarrollo del modelo a gran escala, la viabilidad técnica y económica de la solución mejora considerablemente. En agosto de 2025, TPT lanzó la versión 2.0. En comparación con la generación anterior, que requería la intervención de expertos en el sitio, la versión 2.0 mantiene la demanda de implementación local por parte de las empresas, a la vez que incorpora la plataforma y el autoservicio, y migra a servicios en línea para ampliar la base de clientes. El día del lanzamiento de TPT 2, 518 empresas realizaron pedidos anticipados y se vendieron 112 equipos. Este modelo ha entrado en la fase de aplicación e implementación a gran escala. Según la gerencia, como se reveló en octubre pasado, la demanda de TPT superó con creces las expectativas, y se proyecta que los ingresos de este segmento se dupliquen o incluso más en los últimos años.
TPT por sí solo no puede respaldar el concepto de transformación de la IA industrial de Chu Jian. Según su plan, Supcon aspira a convertirse en un proveedor profesional de servicios de IA en el campo de los procesos industriales. Supcon cuenta con más de 35 000 clientes industriales. Para transformar la IA de un rol secundario a uno de liderazgo, interviniendo profundamente en los procesos de producción e incluso asumiendo el control total de las fábricas, la gerencia ha introducido el concepto de «inteligencia industrial incorporada». «No solo puede comprender y juzgar, sino también ejecutar directamente», mencionó Cui Shan. La clave de la inteligencia industrial incorporada reside en integrar la inteligencia en el proceso de producción, formando un circuito cerrado. Requiere la integración de dos tecnologías: el Modelo de Series Temporales (TPT) y el Sistema de Control Universal (UCS), que coordinan respectivamente la toma de decisiones y las capacidades de ejecución. Como la base de la inteligencia industrial, el UCS puede realizar un control preciso basado en las instrucciones del modelo a gran escala del TPT. Supcon afirma que el UCS revoluciona la arquitectura tradicional de DCS que se ha mantenido durante casi 50 años. Con la estructura minimalista del UCS de «una fábrica, un armario de control», el espacio del armario se puede reducir en un 90%, los costes de cableado en un 80% y el tiempo de construcción del proyecto en un 50%. Según la dirección de Supcon, la combinación de TPT y UCS, que construye el sistema de fábrica totalmente autónomo FAP, impulsará el paradigma de la operación de la fábrica, pasando de un control principalmente humano a uno controlado inteligentemente. La dirección utilizó una analogía: las actualizaciones digitales tradicionales son como un tren lento, mientras que el FAP es como un tren de alta velocidad: programado inteligentemente y capaz de operar a alta velocidad. A finales de octubre de 2025, Supcon obtuvo el proyecto de Nuevos Materiales de Fluorosilicio de Henan Jinhai, basado en su Plan de Acción de Financiamiento (FAP), con una inversión total estimada de 30 000 millones de yuanes. Respecto al proyecto de demostración de IA de I+D de poliolefinas de Sinopec, obtenido en el mismo período, Supcon declaró: «Esto marca un gran avance para TPT en el proceso fundamental de I+D del sector petroquímico». Chu Jian confía plenamente en el desarrollo de la IA industrial y espera que la base de clientes de Supcon alcance pronto los 50 000. El nuevo objetivo establecido por la dirección es realmente ambicioso, con una capitalización bursátil de un billón de yuanes. Según las actas, Supcon invertirá 20 000 millones de yuanes en los próximos 4-5 años para desarrollar su negocio de IA, centrándose en la infraestructura de potencia informática y la adquisición de talento. Al transformarse de proveedor de software a proveedor de servicios, de la realización de proyectos y productos a la construcción de una plataforma, Supcon ya no quiere depender únicamente de la licitación de proyectos individuales. En cuanto al modelo de negocio, se adoptará un sistema de suscripción de membresía, rediseñando las configuraciones y precios del software industrial. A finales de junio de 2025, Supcon contaba con 938 clientes suscritos. Este cambio de ritmo inevitablemente generará presión. De enero a septiembre de 2025, tanto los ingresos como el beneficio neto de Supcon experimentaron descensos interanuales de dos dígitos. El esperado negocio de robótica de Chu Jian solo generó 120 millones de yuanes en ingresos en nueve meses, sin alcanzar una escala significativa. La presión era quizás previsible. Chu Jian recordó que en 2024, cuando Supcon lanzó TPT y UCS, la competencia se sorprendió: «No esperaban que destrozáramos nuestro propio software industrial y DCS». Según datos de MIR DATABANK, en 2024, la cuota de mercado de DCS de Supcon Technology alcanzó el 40,4 %. Sin embargo, el tamaño del mercado chino de DCS es de tan solo unos 12 000 millones de yuanes, y su techo es claramente visible. Chu Jian predice que, en el futuro, una gran cantidad de software orientado a aplicaciones será reemplazado por IA, pero el software de ingeniería que implica un profundo conocimiento científico seguirá siendo valioso. Con la base inestable del nuevo segmento de negocio y los antiguos pilares reemplazados, Supcon aún necesita encontrar maneras de demostrar su fortaleza.
