Versão de Hong Kong do "Temasek", vai lançar mais um IPO

Pergunta AI · Quais são as considerações estratégicas do investimento inicial da versão de Hong Kong da淡马锡 na ThinkerTech?

A IA ainda é uma narrativa importante que impacta atualmente o IPO de ações de Hong Kong. No momento, uma nova empresa unicórnio de IA também entrou na lista de listagem de Hong Kong — a ThinkerTech.

O fundador da ThinkerTech, Jia Jiaya, nasceu em 1978 na Hunan. Após concluir a graduação, obteve seu doutorado em computação em 4 anos, e aos 37 anos foi nomeado professor titular na Universidade Chinesa de Hong Kong, iniciando sua jornada empreendedora aos 41 anos.

Em janeiro de 2026, a Sociedade de Computação da ACM anunciou a lista de novos membros honorários, na qual Jia Jiaya está incluído. Este nome já é bem conhecido na academia — mais de 100 mil citações de artigos, e foi o primeiro vice-editor-chefe chinês na área de visão computacional na revista líder mundial IEEE TPAMI, desde sua fundação. Desde 2005, ele treinou quase cem doutores, incluindo Xu Li, presidente e CEO da SenseTime, e Lu Cewu, professor da Shanghai Jiao Tong University e cofundador da Qungche Intelligent. Mas atualmente, sua identidade mais conhecida pelo público é a de fundador e líder da ThinkerTech.

Com sucesso nesta tentativa de IPO, a ThinkerTech se tornará a “primeira ação de IA industrial inteligente na Bolsa de Hong Kong”, e Jia Jiaya também realizará mais uma transição de identidade — de acadêmico a fundador de uma empresa listada.

Antes do IPO, a avaliação da ThinkerTech atingiu 8,5 bilhões de yuans, com um time de investidores de peso: IDG Capital, Sequoia China, Legend Capital, Songhe Capital, Hong Kong Investment Management, Wentianxia Investment, Cornerstone Asset, ZhenFund, Hexun Capital, Xiongniu Capital, entre outros.

Gigante acadêmico “cria” avaliação de 8,5 bilhões

A trajetória acadêmica de Jia Jiaya começou em 1996. Naquele ano, ele entrou na Universidade Fudan no departamento de computação. Em 2000, foi selecionado para o “Plano de Recomendação para a Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong” promovido pelo Ministério da Educação, iniciando seu doutorado direto, sob orientação do então vice-presidente global da Microsoft, Shen Xiangyang.

Durante o doutorado, uma oportunidade o levou a definir sua direção de pesquisa de vida. Em 2002, Jia Jiaya, que gosta de fotografia, comprou uma câmera digital. Ao observar as fotos digitais insatisfatórias, começou a pensar se seria possível usar algoritmos de computador para resolver problemas como remoção de névoa, desfocagem e ruído. Assim, entrou na área de visão computacional, uma fronteira de ponta.

Em 2004, Jia Jiaya ingressou na Universidade Chinesa de Hong Kong, e ao longo dos anos liderou sua equipe em avanços contínuos na área de visão computacional. Em 2011, resolveram um problema mundial na área de processamento de imagens — como suavizar imagens, remover ruído, sem borrar ou danificar as bordas e estruturas essenciais dos objetos. No ano seguinte, conquistaram a separação precisa de contornos de objetos a partir de texturas complexas.

Fora da pesquisa acadêmica, Jia Jiaya trabalhou como pesquisador na Adobe, Microsoft e outras empresas, transformando algoritmos de ponta em aplicações práticas. Por volta de 2016, ingressou no Tencent Youtu Lab, tornando-se cientista de nível T5. Essa experiência industrial lhe permitiu ver o enorme espaço de aplicação da tecnologia de IA na prática.

Em 2019, Jia Jiaya decidiu fundar a ThinkerTech, com sede em Hong Kong, centros de pesquisa e fábricas em Shenzhen. “Na época, os setores mais populares eram internet, computação em nuvem, cidades inteligentes, mas senti que a manufatura, que sofre de competição acirrada e precisa de inovação tecnológica, era a mais urgente para IA.”

O sucesso na implementação dos produtos da ThinkerTech comprova que esse caminho vale a pena. Na Huizhou, na KedaLi, a precisão na inspeção de tampas de baterias de energia é extremamente alta. Antes, a inspeção manual não garantia estabilidade, e equipamentos estrangeiros frequentemente paravam a linha por alta taxa de erro. A solução inteligente da ThinkerTech reduziu a taxa de produtos defeituosos de 1 PPM (um em um milhão) para 1 PPB (um em um bilhão), com eficiência superior à inspeção manual.

No cenário de inspeção de bogies de trens de alta velocidade na China CRRC, a inspeção tradicional por partículas magnéticas dependia de inspeção visual sob luz ultravioleta, com alta intensidade de trabalho e risco de falhas. A ThinkerTech combinou algoritmos visuais com equipamentos automatizados, aumentando a eficiência de inspeção não destrutiva em 70% e reduzindo custos operacionais em 50%, realizando pela primeira vez a substituição de humanos por máquinas na inspeção de componentes críticos de trens de alta velocidade.

Por trás desses casos de implementação, está a construção de um ciclo completo de pesquisa e desenvolvimento “algoritmo-software-hardware” autônomo. Com o IndustryGPT, um grande modelo multimodal industrial, eles resolveram pontos críticos de tecnologia de longa data, como detecção de reflexo intenso e reconhecimento de QR codes invisíveis, mantendo a precisão de inspeção de robôs inteligentes acima de 99,5%.

Até 31 de dezembro de 2025, a ThinkerTech entregou cerca de 140 mil unidades de agentes de IA industrial, atendendo mais de 730 clientes globais, incluindo Tesla, Carl Zeiss, Luxshare, Goertek, BOE, CRRC, Zhongchuang Hang, entre outros gigantes. Os robôs realizaram mais de 17 bilhões de inspeções de produtos ou componentes.

Esses resultados também se refletem nos dados financeiros. De 2023 a 2025, a receita da ThinkerTech cresceu de 485 milhões para 1,086 bilhão de yuans, com crescimento anual de 55,9% e 43,7%, respectivamente, demonstrando forte impulso de crescimento. A margem bruta aumentou de 30,5% para 37,3%, e o efeito de escala se tornou evidente. A receita de agentes de IA industrial passou de 62,4% para 78,5%, com uma taxa de crescimento composta de 67,8% ao ano.

Ascensão em 18 meses a unicórnio, o primeiro investimento do “淡马锡” de Hong Kong

A história de crescimento da ThinkerTech também é uma história de captação de recursos.

Em apenas 18 meses, a empresa rapidamente se tornou um “unicórnio”, a mais rápida na área de manufatura inteligente de Hong Kong a atingir esse marco. Segundo o prospecto, a empresa completou 7 rodadas de financiamento, totalizando cerca de 565 milhões de dólares, com uma avaliação mais recente de 1,23 bilhão de dólares (cerca de 8,5 bilhões de yuans). Por trás disso, há uma lista de investidores de destaque.

Um mês após sua fundação, a ThinkerTech recebeu seu primeiro investimento, uma rodada liderada pela IDG Capital, de alguns milhões de yuans. Essa aposta inicial estabeleceu a IDG como maior acionista externo — antes do IPO, detinha 11% das ações.

Seis meses após, anunciou uma rodada de pré-A de dezenas de milhões de dólares, liderada pela IDG, com participação também de ZhenFund e Legend Capital. Essa rodada foi usada para pesquisa e desenvolvimento de sistemas de manufatura inteligente baseados em IA, vídeo ultra HD, recrutamento e expansão de mercado.

Segundo o cronograma divulgado, em abril de 2020, a empresa completou uma rodada de pré-A1 de mais de 10 milhões de dólares, com investidores como Sequoia China, Songhe Capital, Cornerstone Capital e Wentianxia. Essa rodada, em apenas 4 meses de existência, trouxe apoio de várias instituições de topo.

Em outubro de 2020, anunciou uma rodada de mais de 100 milhões de dólares na Série A, tornando-se a startup de IA mais jovem a alcançar o status de “quase unicórnio”. Novos investidores incluíram Songhe Capital, Sequoia China, Cornerstone Capital e Wentianxia. Os acionistas antigos, como IDG, ZhenFund e Legend, continuaram a investir.

Em fevereiro de 2021, completou uma rodada de quase 60 milhões de dólares; em junho, uma rodada Série B de 200 milhões de dólares, liderada por Hexun Capital, IDG, Cornerstone e outros, com participação de novos investidores como Xiongnu Capital e Shenwan Capital, que aportaram recursos industriais. A avaliação da empresa ultrapassou US$ 1 bilhão em cerca de 18 meses.

Em fevereiro de 2026, concluiu uma rodada de Série C de 127 milhões de dólares, com avaliação final de US$ 1,23 bilhão. Notavelmente, em junho de 2024, recebeu investimento do fundo de Hong Kong, que administra 62 bilhões de dólares de Hong Kong, sendo a primeira empresa apoiada por esse fundo estratégico desde sua fundação. Este investimento simboliza o reconhecimento estratégico do governo de Hong Kong na ThinkerTech.

Foco em nichos específicos

Para o mercado de capitais, a história da ThinkerTech tem uma marca distintiva — não desenvolve modelos genéricos, mas se dedica à manufatura por seis anos. Em um momento de competição acirrada por modelos amplos e homogêneos, essa estratégia de aprofundamento em nichos específicos se torna um recurso raro.

Por outro lado, os desafios também são severos. A empresa tem fluxo de caixa operacional negativo há três anos consecutivos, com saída acumulada superior a 1,1 bilhão de yuans, dependendo atualmente de captação de recursos. Nos períodos reportados, as perdas líquidas foram de 546 milhões, 735 milhões e 991 milhões de yuans, totalizando uma perda de 2,272 bilhões de yuans em três anos. Apesar de ajustes, como exclusão de despesas de ações, a perda líquida ajustada diminuiu de 394 milhões para 272 milhões, mas o prejuízo contábil continua crescendo.

Altos custos de remuneração em ações também impulsionam as perdas. Em 2025, a administração acelerou a aquisição de 30,36 milhões de opções de ações, com preço de exercício de apenas US$ 0,0001 por ação — praticamente “zero yuan”, gerando uma despesa de 475 milhões de yuans, que representa 96,89% do total de despesas de ações. No mesmo ano, a remuneração de executivos e gerentes-chave atingiu 452 milhões de yuans, com três principais gestores recebendo mais de 400 milhões de yuans cada.

O investimento em P&D também é elevado. De 2023 a 2025, os gastos em P&D foram de 283 milhões, 388 milhões e 394 milhões de yuans, respectivamente, com a proporção de gastos em P&D sobre receita chegando a 36,3% em 2025. A própria empresa admite que, por estar em um mercado de rápido crescimento de soluções de agentes de IA industrial, com expansão de negócios e operações, continuará a gerar perdas líquidas. Os fundos arrecadados com o IPO serão usados principalmente para acelerar o desenvolvimento tecnológico, comercialização, parcerias estratégicas, investimentos, além de capital de giro e uso geral.

Por que o capital ainda está disposto a investir em uma empresa que dá prejuízo?

Primeiro, trata-se de um setor de “longa duração e grande potencial de crescimento”. Segundo dados da Zhuoshi Consulting, o mercado de agentes de IA industrial na China cresceu de 5,8 bilhões de yuans em 2023 para 14,8 bilhões em 2025, com taxa composta de crescimento anual de 59,9%, e deve atingir 90,6 bilhões em 2030, com uma taxa de 43,6% ao ano de 2025 a 2030.

Além disso, a ThinkerTech detém 5,8% do mercado de agentes de IA industrial na China, sendo a líder de mercado, a primeira a implementar implantação em larga escala, em múltiplos cenários e regiões. Essa posição de liderança é uma escolha natural de capital. Apesar do entusiasmo, o cenário competitivo ainda não está definido — os cinco maiores concorrentes representam menos de 30% do mercado, indicando que há espaço para muitos players.

Atualmente, os participantes do setor de agentes de IA industrial na China podem ser classificados em três grupos: (1) startups como a ThinkerTech, focadas em nichos verticais e na implementação tecnológica; (2) gigantes tradicionais de automação industrial, como Keyence e Siemens, que estendem suas vantagens de canais e clientes para IA; (3) grandes empresas de internet e IA, como Baidu e SenseTime, que veem a indústria como um cenário importante para modelos grandes.

Cada grupo tem suas vantagens e desvantagens. As startups são ágeis e entendem bem os cenários, mas têm recursos financeiros e canais limitados; os gigantes tradicionais têm forte base de clientes, mas ritmo de inovação mais lento; as grandes empresas de IA têm algoritmos avançados, mas precisam de tempo para entender o know-how industrial. Quem conseguir estabelecer o modelo de negócio primeiro, terá vantagem competitiva nesta disputa.