世界初の宇宙情報に特化した上場企業が誕生しました！中国、杭州発です。

2月14日、宇宙インテリジェンス分野のユニコーン企業である群和科技（Qunhe Technology）は香港証券取引所に正式に目論見書を提出し、IPOプロセスを開始し、「世界初の宇宙インテリジェンス株」となることを目指している。共同スポンサーはJPモルガン・チェースとCCBインターナショナルである。

浙江大学と清華大学の卒業生によって2011年に設立されたClustercore Technologyは、空間認知関連技術の研究開発と応用に注力してきました。Fei-Fei Li、NVIDIA、その他多くのエンボディド・インテリジェンス企業が空間インテリジェンス分野で優位を争う中、Clustercoreは過去14年間の豊富な実績に基づき、その成果をリードしてきました。

データによると、2023年の平均月間アクティブユーザー数（MAU）で測定すると、Qunhe Technologyは世界最大の空間デザインプラットフォームとなります。2024年には、Qunhe Technologyの月間平均アクティブビジター数は8,630万人に達しました。

2023 年の収益に基づくと、Groupcore は現在、中国の空間デザイン業界で最大のプレーヤーであり、市場シェアの約 22.2% を占めています。

これまで、GroupCore TechnologyはNVIDIAの傘下にあり、ハイパフォーマンスコンピューティングを基盤とし、空間シナリオシミュレーションに注力しているという認識が一般的でした。しかし、近年、GroupCore Technologyは、DeepSeek、Unitree Robotics、Game Scienceといった杭州を拠点とする企業と共に、 「杭州の六小龍」と呼ばれていることは注目に値します。

今日以降、彼らは新たなアイデンティティ、つまり宇宙情報分野の世界初の株式公開企業というアイデンティティを追加することになるかもしれない。

Qunhe Technologyとは？なぜ初の株式公開企業となったのか？目論見書がすべてを明らかにします。

Qunhe Technology とは誰ですか?

まずは主要な財務データを見てみましょう。

売上高については、群和科技の2022年と2023年の売上高はそれぞれ6億100万人民元と6億6,400万人民元となり、前年比10.5%増となりました。2024年の第1四半期と第2四半期の売上高は、2023年の第1四半期の4億8,600万人民元から13.8%増の5億5,300万人民元となり、 2023年全体の前年比成長率を上回りました。

クンコアの売上高は過去3年間、テクノロジー企業としては非常に稀な2桁成長を維持しています。さらに、空間インテリジェンスへの注目度と需要の高まりを受け、 2024年には特に急速な成長を遂げました。粗利益率も前年比で上昇傾向にあり、2022年、2023年、2024年第1四半期から第3四半期にかけてそれぞれ72.7%、76.8%、80.4%に達しました。

ユーザーデータの観点から見ると、2024年9月30日現在、群和科技は約414,000社の個人顧客にサービスを提供しており、45,500社以上の企業と提携しています。大口顧客の純収益維持率は114.1%、個人顧客の純収益維持率は96.0%です。

高いユーザー維持率は、持続的な顧客価値創造を意味するだけでなく、企業の技術開発の持続性も意味します。

目論見書によると、クンコアテクノロジーは宇宙インテリジェンス企業として、専用に構築されたGPUインフラストラクチャ、AIテクノロジー、合成データ生成テクノロジーという3つのコア技術力を蓄積してきた。

この技術的選択は、今日においても非常に先進的でした。まさにこの選択によって、彼らは2つの「世界初」を達成し、業界におけるクラスターコアの影響力を確立したのです。

まず、GroupCore Technology は、3 億 6,200 万以上の 3D モデルを含む、世界最大の屋内シーン認識ディープラーニング データセットを構築しました。

蓄積されたデータは世界最大級であるだけでなく、物理的に正しい属性を持つという希少なギャップを埋め、業界全体の反復と応用のための強固なデータ基盤を提供します。

第二に、Groupcore Technologyは世界最大の空間設計プラットフォームです。現在、Groupcore Technologyは空間設計ソフトウェア「Kujiale」 、Kujialeの海外版「Coohom」 、そして室内環境AI向けに開発された次世代空間インテリジェンスソリューションであるGroupcore Space Intelligence Platform 「SpatialVerse」を保有しており、設計、可視化、実装、バリューチェーン連携までを網羅した包括的なエンドツーエンドのエクスペリエンスを提供しています。

空間インテリジェンス分野の急速な発展の中、ClusterCoreは間違いなく業界の最前線に躍り出ました。しかし、ClusterCoreの起業家としてのストーリーは、それ以前から、コンピューティングパワーを「解き放つ」ことから始まっていました。

2000年代初頭、GPUは「汎用コンピューティングデバイス」として認識され始めたばかりでした。機械学習、画像処理、線形代数、3D再構成など、さまざまな分野の研究者がGPUの計算上の利点を認識しました。

当時学生だった黄暁璜さんは、最初の受益者の一人でした。彼は浙江大学でコンピュータグラフィックスを学び、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校（UIUC）ではGPGPUを用いて物理世界をシミュレートすることに注力していました。

2009年にNVIDIAに入社し、CUDAの開発に参加した。

CUDAは、プログラマーがGPUの基盤となるグラフィックス概念を無視し、直接高性能コンピューティングを実行できるようにします。当時、ジェンセン・フアンはこれをNVIDIAにとってゲームに次ぐ第二の成長ドライバーと見なし、戦略的に重要なものとしました。周知の通り、CUDAの価値は十分に証明されていました。

黄小璜（ホアン・シャオホアン）に戻った彼は、ハイパフォーマンスコンピューティングの大きな可能性にも気づきました。物理レンダリングとコンピュテーショナルグラフィックスにおけるこれまでの経験を活かし、コンピューティングを用いて物理シミュレーションを実行するというアイデアを思いつきました。その後、UIUCの同級生である陳航（チェン・ハン）と朱浩（チュー・ハオ）と協力し、起業の道を歩み始めました。

陳航は浙江大学の同級生で、朱昊は清華大学を卒業した。

当時、業界は技術的な課題に直面していました。レンダリング速度の向上とコンピューティングコストの削減を同時に実現することは不可能でした。チームはエッジクラウド連携アプローチを考案し、クラウド内の低コストグラフィックカードを用いたGPUクラスターを統合し、コンピューティングリソースのスケジューリング戦略を最適化することでGPU利用率を大幅に向上させました。

コンピューティングパワーを「解放」した後、彼らは物理的に正確な世界シミュレーターを構築し、屋内空間シーンのリアルタイムレンダリング、産業生産・製造、仮想現実世界トレーニングなど、幅広い分野で活用されています。この明白な技術的価値は、様々な市場から高い評価を得ています。

Quncoreは創業以来、GGV Capital、Shunwei Capital、IDG Capital、Hillhouse Capital、Matrix Partners Chinaなど、多くの著名な投資機関から投資を受けており、スター投資家に好まれるハードテクノロジースタートアップのモデルとなっています。

物理シミュレーションレンダリングから宇宙インテリジェンス分野で世界初の上場企業となるまで、なぜQunheが選ばれたのでしょうか？そして、なぜ今なのでしょうか？

私たちは空間知能そのものから始める必要があります。

空間インテリジェンスが現在克服している 2 つの大きな課題は何ですか?

空間知能とは何でしょうか？簡単に言えば、機械が従来の二次元視覚の限界を打ち破り、人間のように三次元空間を知覚、理解、行動できるようにすることです。

李菲菲はかつて空間知能の核心を「視覚化は洞察力に、見ることは理解に、理解は行動につながる」という3つの文章で要約しました。

人間の脳と同様に、猫の足がグラスをテーブルの端に押し付けている画像を見たとき、人間はまずグラスの位置、形状、そして猫、テーブル、その他の物体との関係を評価します。そして、次に起こる出来事を予測し、それを防ぐための行動をとります。

ご覧のとおり、空間知能はAGI実現の重要なステップです。その最終的な目標は、世界モデルの構築、つまり物理世界を支配する法則をデジタル的にシミュレートし予測することです。

さらに、空間知能は実際には物理的な三次元世界とデジタルな三次元世界という二つのレベルに分かれています。したがって、その目標は、機械が両方の世界を認識・理解し、物理的な世界とデジタルな世界の間にリンクを構築できるようにすることです。

デジタルの世界では、空間インテリジェンスの代表的な応用は、フェイフェイ・リーのデビューやGoogle Genie 2に代表される3D生成ですが、Soraのようなビデオ生成モデルも同様に考えられます。

彼らの出発点は、コンピュータが膨大な量の3D空間シーンを生成できるようにすることです。課題は問題の核心にあります。生成されたコンテンツが視覚的に現実世界に近づいても、実際に物理世界に実装すると、物理法則に従わない状況が依然として存在します。

多くのモデルは、コーパス、画像、またはインターネット上の動画に基づいて学習されています。しかし、これらのコンテンツは物理世界を記録した特定の形式に過ぎず、その特性や法則を完全に記述することはできません。そのため、物理的な精度要件を真に満たす大規模モデルは稀であり、あるいはまだデモの域を出ていません。

一方、現実世界においては、空間知能の応用は主に自動運転と身体知能の分野に反映されています。広義には、自動運転も身体知能の一部です。

これは仮想世界とは根本的に異なります。知覚と理解に基づいて、より明確で明確な行動をとるため、「インタラクティブ性」という特徴がより顕著になります。

李菲菲はかつてこう述べた。

これにより、ロボットは人間のようにコミュニケーションし、協力できるようになり、人類にとって信頼できるパートナーになります。

たとえば、ロボットは引き出しを開けたり、電話線を抜いたり、パン、レタス、トマトを使ってサンドイッチを作ったり、さらにはユーザーのためにナプキンを置いたりすることもできます。

このスペクタクルの背後にある 4 つの主要要素: アルゴリズム、コンピューティング能力、データ、および物理ハードウェア。

アルゴリズムは発展を遂げており、アルトマン氏によれば、現在のコンピューティング能力はAGIのシンギュラリティをサポートするのに十分であり、具現化されたハードウェアの面では、中​​国は地理的な位置、人的資源、完全な産業チェーンといった絶対的な優位性も備えている。

最後に残るのはデータだけです。

そうです、これが具現化された知能が現在直面している課題です。つまり、ロボットに高品質でインタラクティブなトレーニング データをどのように提供するかということです。

結論として、仮想世界における3Dコンテンツ生成であれ、現実世界における身体化された知能であれ、空間知能の台頭は、人工知能における二次元知覚から三次元理解への飛躍を示しています。この急速な発展は、いくつかの大きな技術的ハードルの克服を伴ってきました。物理的な精度の実現と高品質でインタラクティブなデータの取得は、どちらも早急に克服すべきボトルネックとなっています。

Qunhe Technology がなぜ宇宙情報分野で世界初の上場企業となったのかを理解するためには、まず同社がこれら 2 つの大きな技術的ギャップをどのように埋めたのかを議論する必要があります。

なぜQunheは空間インテリジェンスの分野で最初の上場企業なのでしょうか?

フィジカル世界とデジタル世界をつなぐことは、創業以来、GroupCore Technologyの一貫した役割とポジショニングです。その後も、GroupCoreは技術への継続的な投資と業界ノウハウの蓄積を通じて、技術的な課題の解決を自然な流れで進めてきました。

なぜそんなことを言うのでしょうか?

まず、生成された3Dコンテンツの物理的な精度を見てみましょう。Quncore Technologyプラットフォームは、豊富な物理特性を備えた数少ない世界シミュレータの一つです。このプラットフォームによって生成される3D空間シーンには、物理​​世界を記述するために必要なパラメータ情報が含まれており、この分野で10年以上の経験を積み重ねてきました。

フェイフェイ・リー氏のデビュープロジェクトは、「3Dネイティブ生成AIの未来を象徴する縮図」と言えるでしょう。一方、Quncore Technologyが発表した数十億のパラメータを持つマルチモーダルCADモデルも、このプラットフォーム上でこれらすべての実現を可能にしています。

△ 2024 Cool+ Technology Summit において、Groupcore Technology はマルチモーダル CAD 大規模モデル機能を披露しました。

クラスターコア・マルチモーダルCAD大規模モデルは、プラットフォームのデータに基づいて学習され、空間認識および推論機能を備えています。画像、CAD図面、フロアプランなど、さまざまな種類の設計データを自動的に識別し、物理的に正確なパラメトリックモデルを生成できます。

この精度と精密さのレベルとは何を意味するのでしょうか？それは、工業生産に直接組み込むことができるレベルを意味します。

この機械は、様々な設計データを自動的に識別し、構造化データと空間コンテンツを生成し、さらに自動注釈データを生成します。これらのデータは生産・施工プロセスと連携し、インテリジェントなアップグレードを促進します。例えば、製造プロセスでは、各製品を個々の部品に分解し、組立ラインロボットとコンベアベルトによって柔軟な生産を実現します。

現在、彼らは生成AIと3Dレンダリングエンジンを組み合わせることで、リアルでリアルタイムな空間可視化を実現しています。AI機能のサポートにより、クラスターコアは物理世界における有機物と無機物を迅速にシミュレートし、現実世界の99%のマテリアルをレンダリングできます。

業界全体を見渡すと、物理的に正確な 3D コンテンツを生成し、それを生産ラインで直接使用できる製品は非常に少なく、実際、Quncore はこの点でユニークです。

この独自性に基づき、Quncoreは過去10年間で膨大な量の3Dデータを蓄積してきました。それらはすべて実際の生産工程でのテストにも耐え、現在では非常に幅広い用途に活用されています。

たとえば、具体化された知能の世界的な課題の解決、つまり大規模な屋内シーンのインタラクティブな 3D データなどです。

現実世界では、データ収集は一つのアプローチですが、コスト、時間・空間の制約、一般化能力といった課題によって容易に制限され、また、データセキュリティ上の重大な問題も生じます。最も効率的かつ実現可能な方法は、ロボットに訓練用の実世界環境に近いシミュレーション訓練シナリオを十分に提供することです。

フェイフェイ・リーのデジタルカズンズの概念は、現実世界と同様の幾何学的機能とセマンティック機能を捉えることができ、それによってシミュレーションから現実世界への移行の堅牢性を向上させることができます。NVIDIA Cosmos は、顧客がモデルをトレーニングするためのビデオ データを生成します。

Quncoreが立ち上げたSpatialVerseプラットフォームは、物理的に正確で世界最大級のインタラクティブ3D屋内シーンデータを保有しているため、このエコシステムにおいて非常にユニークなニッチな位置を占めています。これはImageNetの3D版のようなもので、ロボット、AIGC、XRシステムの3D世界に対する認知能力を向上させます。

3D 生成における物理的精度の問題を解決することが過去の蓄積から生まれたものであるならば、具現化された知能の「データ」問題を解決する上でのスウォームコアの躍進は、ある意味予想外の成果です。

それは2018年、AI 1.0が台頭した直後のことでした。ロボットはまだロボットであり、自動運転はようやく商用化が始まったばかりでした。

GroupCoreの研究者は、インペリアル・カレッジ・ロンドンおよび南カリフォルニア大学と共同で、当時世界最大の屋内シーン認識ディープラーニングデータセットであったInteriorNetデータセットを公開しました。このデータセットには、1,600万セットのピクセルレベルのラベル付きデータ、15,000セットのビデオデータ、そして合計約1億3,000万枚の画像データが含まれていました。

このプロジェクトはすぐに大きな注目を集め、シリコンバレー最大の1兆ドル企業からも協力の依頼が届きました。当初は詐欺メールだと思ったようですが、この巨大企業がインタラクティブで物理的に正確な3Dデータへの大きな需要を持っているとは予想外でした。

その後、多くのエンボディド・インテリジェンス企業もSpatialVerseと提携しました。例えば、ZhihuijunのZhiyuanロボットは、SpatialVerseが提供するロボット学習データソリューションを採用し、目覚ましい成果を上げています。

△Zhiyuan ロボットは、SpatialVerse が提供するシミュレーション シナリオでトレーニングされます。

そのため、物理世界でも仮想世界でも、クンコアテクノロジーの産業チェーンの独自性と特殊性が見て取れ、同社がなぜ世界初の宇宙インテリジェンス株となったのかが容易に理解できます。

同時に、GroupCore Technology のビジネス モデルは、従来の SaaS サブスクリプション モデルから、現在の Runway や OpenAI と同様に、コンピューティング能力に応じて課金される AI ベースの Agent as a Service モデルへと徐々に移行しています。

このモデルは、高性能コンピューティングにおけるクラスター コアの利点を最大限に活用できます。

一方、AI に対する姿勢が早期導入者から有料顧客へと移行する個人ユーザーや企業ユーザーが増えるにつれ、空間インテリジェンスの大規模な産業応用もそう遠くない将来に近づいています。

なぜ初の宇宙情報会社が今株式を公開するのでしょうか?

空間インテリジェンスは 2025 年に爆発的な成長を遂げるでしょう。

これは李菲菲が新年になって最初に「いいね！」したツイートであり、業界全体での総意となった。

GroupCoreの資本市場への参入は、間違いなく業界にとって画期的な出来事となるでしょう。しかし、なぜ今なのでしょうか？

空間インテリジェンスの台頭は偶然ではなく、ハードウェア インフラストラクチャ、コンピューティング能力の向上、アルゴリズムの最適化、データの蓄積など、さまざまな側面における技術開発の必然的な結果です。

これら 2 つの技術的ギャップが徐々に埋められつつあるため、空間インテリジェンスの発展はさらに加速し、業界の爆発的な成長に向けた強固な基盤が築かれることになります。

さらに、空間インテリジェンスの爆発的な成長も、アプリケーション シナリオと切り離せません。

ここ数年の自動運転の発展、3D生成の閾値のさらなる低下、AR/VRデバイスの普及、工業製造などの分野における具現化されたインテリジェンスの応用の加速は、いずれも空間インテリジェンスの豊富な応用シナリオを提供していることがわかりました。

今後、空間インテリジェンスはより幅広いシナリオに応用され、様々な産業を変革する中核的な原動力となるでしょう。この局面において、GroupCore社の株式公開の決定は、同社の発展にとって重要な節目であるだけでなく、業界全体にとっても重要な転換点となります。

最後に、過去数年間、杭州出身のユニコーン企業が大きな注目を集め、国内外で大きな関心を集めてきたことは特筆に値します。

群和がIPO目論見書を提出した今、杭州の六匹の小龍は徐々に世間の認知度を高め、銭塘江に新たな波が起こり始めている。