63-летний Чу Цзянь возглавляет компанию Supcon Technology, стремясь использовать возможности в области промышленного интеллекта и достичь рыночной капитализации в один триллион юаней.

63-летний Чу Цзянь использует возможности, предоставляемые развитием промышленного интеллекта. 6 января компания Supcon Technology, которую он фактически контролирует, опубликовала отчет для инвесторов. В ответ на победу в тендере на фармацевтический проект руководство сообщило, что «продолжает глубоко интегрировать технологии искусственного интеллекта в ключевые промышленные сценарии». Компания Supcon Technology, расположенная в Ханчжоу, является ведущей национальной компанией в области промышленной автоматизации с рыночной капитализацией более 40 миллиардов юаней. Команда Чу Цзяня ускорила переход в область промышленного ИИ. В своей презентации результатов в октябре 2025 года Supcon Technology представила ряд впечатляющих цифр. Руководство планирует достичь годовой выручки в 20 миллиардов юаней от бизнеса в области ИИ и 5 миллиардов юаней от бизнеса в области робототехники в течение следующих 4-5 лет, а также инвестировать еще 20 миллиардов юаней в ИИ. Конечная цель – достичь рыночной капитализации Supcon в один триллион юаней. Чу Цзянь, уроженец Чуньаня, провинция Чжэцзян, ранее занимал должность вице-президента Чжэцзянского университета. Он основал компанию Supcon и разрушил монополию международных гигантов в области распределенных систем управления (DCS). В Supcon эта ключевая фигура выступает лишь в роли «стратегического и технического консультанта», а повседневными операциями управляют президент и генеральный директор Цуй Шань и другие. Тем не менее, Чу остается активным в СМИ, активно продвигая трансформацию Supcon в компанию, занимающуюся промышленным искусственным интеллектом. Новое «оружие» Чу Цзяня называется TPT. Модель TPT для анализа временных рядов в обрабатывающей промышленности, запущенная в июне 2024 года, является флагманским продуктом подразделения искусственного интеллекта Supcon, результатом более чем 30-летнего опыта работы в этой области. Практически все в промышленности связано с данными временных рядов. Например, если оборудование выходит из строя, отслеживание данных о вибрации недельной давности почти наверняка выявит проблему. Если данные такого типа можно расшифровать, даже прогнозирование на несколько секунд вперед может значительно повысить производительность. Следуя подходу больших языковых моделей, команда Чу Цзяня провела предварительное обучение с использованием больших объемов данных промышленных временных рядов, чтобы изучить и сформировать общие правила работы промышленного оборудования, выделив общие характеристики для получения общей базовой модели. Пользователям нужно лишь ввести небольшой объем промышленных данных для тонкой настройки, и модель может использоваться в различных промышленных сценариях, таких как оценка и оптимизация производственных операций. Если бы экспертам по процессам пришлось анализировать производственную логику и пространство оптимизации, это заняло бы от одного до двух месяцев. По словам Чу Цзяня и других, используя TPT для автоматического разложения и вычислений, решение можно получить всего за несколько десятков минут, повысив эффективность более чем на 90%. Таким образом, проблема промышленного ИИ, способного выполнять только индивидуальную разработку для отдельных сценариев и сложного масштабирования, решена сразу. «Промышленный сектор очень сложен, и барьеры для входа очень высоки», — сказал эксперт по информатизации производства. Он добавил, что после масштабной разработки модели техническая и экономическая целесообразность решения значительно улучшилась. В августе 2025 года TPT запустила версию 2.0. По сравнению с предыдущим поколением, которое требовало внедрения на месте специалистами, версия 2.0 сохраняет потребность в локальном развертывании компаниями, одновременно добавляя возможности платформы и самообслуживания, а также переходя на онлайн-сервисы для расширения клиентской базы. В день запуска TPT 2 518 компаний разместили предварительные заказы, и было продано 112 единиц. «Эта модель вступила в фазу крупномасштабного применения и внедрения». По словам руководства, как было объявлено в октябре прошлого года, спрос на TPT значительно превзошел ожидания, и ожидается, что выручка от этого сегмента удвоится или даже увеличится в ближайшие годы. В одиночку TPT не сможет поддержать концепцию Чу Цзяня о трансформации промышленности в области искусственного интеллекта. Согласно своему плану, компания Supcon стремится стать профессиональным поставщиком услуг в области искусственного интеллекта для промышленных процессов. У Supcon более 35 000 промышленных клиентов. Для трансформации ИИ из вспомогательной роли в ведущую, глубоко вмешивающуюся в производственные процессы и даже полностью контролирующую работу заводов, руководство внедрило концепцию «встроенного промышленного интеллекта». «Он может не только понимать и оценивать, но и непосредственно выполнять задачи», — отметил Цуй Шань. Суть встроенного промышленного интеллекта заключается в интеграции интеллекта в производственный процесс, формировании замкнутого контура. Это требует интеграции двух технологий: модели временных рядов (TPT) и универсальной системы управления (UCS), которые координируют, соответственно, возможности принятия решений и их выполнения. Подобно «физическим рукам и ногам» промышленного интеллекта, UCS может осуществлять точное управление на основе инструкций, полученных из крупномасштабной модели TPT. Supcon утверждает, что UCS революционизирует традиционную архитектуру распределенной системы управления (DCS), существовавшую почти 50 лет. Благодаря минималистичной структуре UCS «одна фабрика, одна панель управления», занимаемая панелями площадь может быть уменьшена на 90%, затраты на прокладку кабелей — на 80%, а время строительства проекта — на 50%. По словам руководства Supcon, система TPT + UCS, создающая полностью автономную заводскую систему FAP, изменит парадигму управления заводом, перейдя от преимущественно человеческого управления к интеллектуальному. Руководство использовало аналогию: традиционные цифровые обновления — это медленный поезд, а FAP — это высокоскоростной поезд, интеллектуально запрограммированный и способный к быстрой и высокоскоростной работе. В конце октября 2025 года Supcon получила проект Henan Jinhai New Fluorosilicon Materials, основанный на ее FAP (Advanced Fluorosilicon), общий объем инвестиций в который оценивается в 30 миллиардов юаней. Что касается проекта Sinopec по разработке полиолефинов, заключенного в тот же период, компания Supcon заявила: «Это знаменует собой прорыв для TPT (Технологический парк Supcon) в разработке важнейших процессов для нефтехимической промышленности». Чу Цзянь уверен в развитии промышленного ИИ. Он ожидает, что клиентская база Supcon вскоре достигнет 50 000 человек. Новая цель, поставленная администрацией, действительно амбициозна: рыночная капитализация составит один триллион юаней. Согласно протоколу заседания, Supcon инвестирует 20 миллиардов юаней в течение следующих 4-5 лет в развитие своего бизнеса в области ИИ, сосредоточившись на вычислительной инфраструктуре и привлечении талантов. Преобразуясь из поставщика программного обеспечения в поставщика услуг, из разработчика проектов и продуктов в создателя платформ, Supcon больше не хочет полагаться исключительно на участие в тендерах на отдельные проекты. В рамках своей бизнес-модели компания внедрит систему подписки на членство, изменив конфигурацию и ценообразование своего промышленного программного обеспечения. К концу июня 2025 года у Supcon было 938 подписчиков. Такое изменение темпов неизбежно создаст давление. С января по сентябрь 2025 года выручка и чистая прибыль Supcon снизились на двузначное число процентов по сравнению с предыдущим годом. Долгожданный робототехнический бизнес Чу Цзяня за девять месяцев принес всего 120 миллионов юаней выручки, не сумев достичь значительных масштабов. Давление, вероятно, было предсказуемым. Чу Цзянь вспоминает, что в 2024 году, когда Supcon запустила TPT и UCS, конкуренты были удивлены: «Они не ожидали, что мы совершим революцию в собственном промышленном программном обеспечении и DCS». Согласно данным MIR DATABANK, в 2024 году рыночная доля Supcon Technology в сегменте DCS достигла 40,4%. Однако китайский рынок DCS составляет всего около 12 миллиардов юаней, и его предел очевиден. Чу Цзянь прогнозирует, что в будущем большая часть программного обеспечения, ориентированного на практическое применение, будет заменена искусственным интеллектом, но инженерное программное обеспечение, требующее глубоких научных знаний, по-прежнему будет иметь ценность. В условиях нестабильной основы нового бизнес-сегмента и замены старых опорных элементов, Supcon по-прежнему необходимо найти способы доказать свою силу.