A impressão que a maioria das pessoas tem da plataforma MRO é a de uma “empresa de comércio eletrônico que vende chaves de fenda e lubrificantes” e depende da escala para fazer diferenças de preços.
No entanto, no primeiro trimestre, que é o tradicional período de entressafra, os dados fornecidos pela Zhenkunxing são muito atraentes: o GMV atingiu 2,45 mil milhões de yuan, um aumento anual de 12,9%, e o lucro líquido ajustado aumentou 103,4% ano a ano, alcançando lucros no primeiro trimestre pela primeira vez.
Se você incluir o aumento de mais de 6 vezes nas receitas no exterior, o valor desta empresa obviamente não está no volume de transações, mas em uma tecnologia que acaba de lançar – o primeiro grande modelo vertical de IA da indústria para suprimentos industriais e o mecanismo de dados de suporte em nível de petabyte.
Esta é uma clara mudança de identidade: Zhenkunxing não é mais uma plataforma de compras com a riqueza de SKUs como seu principal ponto de venda.
Está a tornar-se uma infra-estrutura que proporciona uma tomada de decisão inteligente para a cadeia de abastecimento industrial.
A IA full-stack não pode apenas fazer a seleção, ela deve começar do banco de dados até a última milha. A chave para determinar o valor da IA de uma empresa não é o modelo que ela utiliza, mas se ela possui sua própria fonte de dados de circuito fechado.
O mecanismo de dados “Domino” da Zhenkunxing é o primeiro mecanismo de dados de suprimentos industriais em nível de petabyte do setor.
A sua composição de dados subjacente é a verdadeira barreira à concorrência: além dos parâmetros de produto de 27 milhões de SKUs, integra o comportamento de compra de 180.000 empresas, os registos de desempenho de 32 armazéns gerais e os dados de recebimento em tempo real de mais de 6.000 pequenos armazéns inteligentes de linha de produção.
Esta base de dados multidimensional permite que a precisão do treinamento do modelo grande “Expert Linglong” seja 47% maior do que a do modelo grande geral.
As vantagens de conformidade constituem uma barreira à entrada na concorrência externa.
“Expert Linglong” é o primeiro modelo vertical em grande escala de suprimentos industriais na China que foi registrado na Administração do Ciberespaço da China.
Isso significa que, embora os rivais da indústria ainda solicitem o registro, a Zhenkunxing concluiu a implantação comercial completa, do modelo ao cenário.
Seu mecanismo de busca visual de suporte “Expert Eyes” pode reduzir o tempo de identificação de materiais para segundos, e a precisão da seleção complexa chega a 92%.
O objetivo deste layout de IA não é fazer demonstrações interessantes de produtos, mas permitir que os clientes de manufatura passem de “gastar vários dias para encontrar um parafuso” para uma resposta de segundo nível.
Quando uma empresa de plataforma anuncia transformação tecnológica, o mercado geralmente fica preocupado com a possibilidade de que altos investimentos possam corroer as margens de lucro. Mas os dados do primeiro trimestre de Zhenkunxing apontam para outro caminho: a IA não só não consumiu os lucros, como se tornou o principal impulsionador da reversão dos lucros.
No primeiro trimestre foram 66 mil clientes, um aumento homólogo de 11%.
O crescimento mais forte não é um determinado tipo de cliente, mas todos os grupos de clientes: a taxa de crescimento do GMV dos clientes de pequena e média dimensão excede 20%, os clientes empresariais estatais regressam ao crescimento de dois dígitos e as taxas de crescimento das quatro vertentes principais, como a produção elétrica, excedem todos os 20%.
A lógica por trás disso é que a IA preencheu o maior buraco negro de eficiência na indústria de MRO – a forte dependência da experiência manual no processo de aquisição.
No passado, a compra de um componente de automação industrial exigia que os engenheiros comparassem parâmetros repetidamente, comunicassem-se entre diferentes departamentos por e-mail e perdessem vários dias em uma única seleção.
O “AI Material Butler” de Zhenkunxing transforma a experiência em dados. Mais de 60 agentes de IA lançados no primeiro trimestre liberaram mais de 2.000 horas de mão de obra por mês. A eficiência de seleção de mercadorias para pessoas do armazém inteligente Qingpu é mais de três vezes maior que a do modelo tradicional.
O gerente geral da Intel China, Wang Jingjia, apontou uma tendência na reunião: o foco da concorrência na indústria de suprimentos industriais está mudando da quantidade e preço de SKU para capacidades técnicas e desenvolvimento de cenários.
Os recursos de IA full-stack da Zhenkunxing estão essencialmente reduzindo o custo marginal de atender clientes em grande escala – quanto mais clientes houver, mais densos serão os dados, mais preciso será o modelo e menor será o custo do serviço.
Este é um fosso que os revendedores tradicionais que dependem da experiência manual não conseguem construir.
O ponto fraco dos grandes modelos de uso geral é que eles são gerais, mas não precisos, enquanto a Zhenkunxing aposta no campo profissional de MRO.
O crescimento das categorias profissionais na plataforma no primeiro trimestre comprova esse julgamento.
O GMV de automação fabril, lubrificantes industriais e reagentes químicos alcançou crescimento de dois dígitos, e a proporção de marcas próprias subiu para 9,7%.
Este conjunto de dados mostra que os clientes não chegam à plataforma para comparar preços, mas para encontrar um conjunto de soluções “conhecedoras” – é aqui que aumenta o fosso geracional entre os grandes modelos verticais e os modelos gerais.
A explosão dos negócios no exterior proporciona outra camada de distribuição de valor.
A taxa de crescimento de seis vezes não provém de ir para o estrangeiro a preços baixos, mas de duas estratégias paralelas: uma é servir as empresas industriais chinesas para se tornarem globais, e a outra é implantar negócios nos Estados Unidos, com o objectivo de alcançar o ponto de equilíbrio no estrangeiro em 2026. Isto significa que as capacidades de IA da Zhenkunxing não são apenas “dialectos” que só se podem adaptar à cadeia de abastecimento nacional, mas estão a formar padrões de entrega globais replicáveis.
Xiao Yongbo, professor da Universidade de Tsinghua, propôs na reunião que as empresas deveriam construir uma trindade de cadeia de abastecimento de “eficiência, resiliência e ESG”.
O layout de IA de Zhenkunxing responde exatamente a esta pergunta: a eficiência vem da orientação por dados, a resiliência vem do cumprimento distribuído globalmente e o custo humano liberado pela própria IA é uma espécie de redução de carbono organizacional.
A Zhenkunxing está essencialmente se tornando uma empresa de serviços de dados para suprimentos industriais, e as transações são apenas a forma final de produção de dados.
Quando as decisões de compra das empresas de produção dependerem cada vez mais da seleção inteligente em vez da experiência manual, esta infraestrutura de IA full-stack tornar-se-á uma capacidade subjacente que não poderão substituir.
