Langfristig an Palantir als Referenz ausgerichtet hat Ren Xinqi, ein Alumnus der Peking-Universität, erneut eine Finanzierung erhalten.

Am 11. September erfuhr Investment China, dass das unternehmensweite KI-Unternehmen Yuedian Technology eine Pre-A-Finanzierungsrunde in Höhe von mehreren zehn Millionen Yuan abgeschlossen hat, die von Yinfu Taike angeführt und von Shuimu Venture Capital begleitet wurde. Die Mittel aus dieser Runde werden hauptsächlich für das Training des AIGO-Modells, die kontinuierliche Weiterentwicklung des AI FDE-Modells, die Vervollständigung des RSI-geschlossenen Kreislaufs und die Beschleunigung der Marktreplikation bereits validierter Szenarien verwendet.

Während die meisten unternehmensweiten KI-Unternehmen noch mit der Umwandlung von POC und der Verlängerung von Abonnements kämpfen, hat dieses vier Jahre alte Unternehmen, das bereits die Gewinnschwelle erreicht hat, ein ungewöhnliches Ergebnis vorgelegt: Die Zahl der zahlenden Kunden summiert sich auf fast 100, die jährliche durchschnittliche Wachstumsrate von Bestellungen und Einnahmen von 2023 bis 2025 übersteigt jeweils 300 %, und die Einnahmen im ersten Halbjahr 2026 haben bereits das gesamte Jahr 2025 übertroffen.

Yuedian Technology ist aus der Wissensgraphen-Produktlinie der Minglue Group hervorgegangen und hat Palantir lange Zeit als Produktreferenz genommen. Es konzentriert sich auf die unternehmensweite Entscheidungsintelligenz und richtet sich an private Umgebungen von Unternehmen, sodass KI in die Datenanalyse, die Geschäftsbeurteilung und die Aufgabenausführung einbezogen wird. Einfach ausgedrückt wollen sie, dass die KI die gesamte Kette der abteilungsübergreifenden Datenabfrage, Beurteilung und Ausführung übernimmt, um den „erfahrenen Alten, der alles weiß“ im Unternehmen zu ersetzen.

„Wir verlegen das Geschäftsgebiet von Palantir nicht nach China“, sagte Ren Xinqi, Gründer und CEO von Yuedian Technology, gegenüber Investment China. Das Unternehmen behält den Produktgedanken von Palantir bei, komplexe Analysen, Entscheidungen und Ausführungen mit privaten Daten zu unterstützen, und löst die eigenen Probleme chinesischer Unternehmen – die Iteration von unternehmenseigenen KI-Vermögenswerten, den Aufbau eines privaten KI-Systems und die Anpassung an zentrale Geschäftsszenarien.

Gründung durch einen Absolventen der Peking-Universität, Ausrichtung an Palantir

Die Gründung von Yuedian Technology geht nicht nur auf Ren Xinqis langjährige Forschung zu Wissensingenieurwesen, Wissensgraphen und unternehmensweiten Datenprodukten zurück, sondern auch auf ein Problem, das ihn lange Zeit beschäftigt hat.

Zurück ins Jahr 2020: Als er die laufenden Projekte nacharbeitete, stellte er ein Phänomen fest: Dieselben Wissensgraphen und Analyseplattformen erzielten bei verschiedenen Kunden deutlich unterschiedliche Ergebnisse. Nach Ren Xinqis Auffassung liegt die Variable darin, ob es im Inneren des Kunden echte Experten gibt, die das Geschäft verstehen. „Erfahrene Personen können mithilfe des Systems Hinweise suchen, Zusammenhänge herstellen und Urteile bilden. Wenn der Nutzer selbst keine Geschäftserfahrung hat, kann dieselbe Plattform kaum den gleichen Wert entfalten.“

Hinter diesem Urteil steckt fast zwanzig Jahre Berufserfahrung von Ren Xinqi. Er absolvierte seinen Bachelor- und Masterstudiengang am Institut für Informatik der Peking-Universität und begann bereits in der Zeit am KI-Labor der Peking-Universität, Wissensingenieurwesen zu erforschen und sich mit Ontology, Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung zu befassen. Danach arbeitete er bei Baidu an der praktischen Umsetzung von Suchmaschinen, Wissensgraphen und Massendaten.

Im Jahr 2014 beteiligte er sich als technischer Partner an der Gründung von Minglue Data und entwickelte und erweiterte das unternehmensweite Wissensgraphen-Produkt SCOPA von Grund auf. Nach Ren Xinqis Erinnerung nahm SCOPA seit seiner Gründung Palantir als wichtige Produktreferenz, aber das Team kopierte nicht alle seine Geschäftsbereiche, sondern wählte private Daten, tiefgehende Analysen und Geschäftsentscheidungen, die besser zu seinen eigenen Fähigkeiten und dem chinesischen Markt passen.

Die SCOPA-Unternehmenswissensgraphenplattform organisierte ursprünglich verstreute Daten, erstellte Entitäten und Beziehungen und brachte diese Fähigkeiten dann in komplexe Geschäftsbereiche wie den Finanzsektor ein. Die Kombination von Fähigkeiten aus Wissensingenieurwesen, unternehmensweitem Dateningenieurwesen, KI-Technologie, ToB-Produkten und der Lieferung von Großunternehmensprojekten wurde auch die Grundlage für die weitere unternehmerische Tätigkeit von Yuedian Technology.

Um den geschlossenen Kreislauf aus Analyse, Entscheidung und Handeln wirklich abzuschließen, gründete Ren Xinqi Yuedian Technology im Juni 2022 in Peking und entwickelte es unabhängig weiter. Abgesehen davon, dass Geschäftsbereiche mit privaten Daten von großen und mittleren Unternehmen besser für eine langfristige Entwicklung im Inland geeignet sind, ist er der Ansicht, dass zur Überwindung der „Abhängigkeit von Experten“ die Produkt- und Technologiearchitektur mithilfe von KI neu gestaltet werden muss. „Diese Art von Neuerkundung von Grund auf eignet sich besser für die Durchführung in einem neuen Unternehmen.“

Nach der Unabhängigkeit traf Yuedian Technology zwei Entscheidungen. Auf technischer Ebene wurde nicht ständig ein traditionelles Wissensgraphen-Produkt gewartet, sondern die KI in das ursprüngliche Daten- und Wissenssystem integriert. Auf Marktebene konzentrierten sie sich nicht mehr nur auf die vertrauten Bereiche Sicherheit und Finanzen, sondern verlagerten den Fokus schrittweise auf allgemeine industrielle Szenarien wie Fertigung, Energie und Transport.

Ihre Richtung wurde dadurch allmählich klarer, und sie nahmen Palantir weiterhin als Produktreferenz, um die Methoden zu lernen, mit denen andere Unternehmen private Daten zur Unterstützung tiefgehender Analysen, Entscheidungen und Handlungen nutzen. Das Unternehmen plant, in den industriellen und privaten Szenarien chinesischer Unternehmen die Datenorganisationsprobleme, die in der Vergangenheit von Wissensgraphen gelöst wurden, weiter in Richtung Geschäftsausführung voranzutreiben.

Ontology wurde ebenfalls wieder in die Kernposition des Produkts zurückgebracht und übernimmt die Aufgabe, Geschäftsobjekte wie Kunden, Bestellungen, Produkte und Geräte sowie deren Beziehungen, Regeln und ausführbare Aktionen zu organisieren. „Große Modelle wissen, wie die Welt funktioniert, aber sie wissen nicht, wie dieses spezielle Unternehmen funktioniert. Ontology teilt ihnen Letzteres mit“, sagte Ren Xinqi offen und hofft, auf diese Weise die Unsicherheit großer Modelle in den Kernprozessen von Unternehmen zu verringern, sodass Menschen und KI auf der Grundlage derselben Geschäftsstruktur zusammenarbeiten können.

Das Aufkommen großer Modelle hat dieser Entwicklungslinie neue technische Bedingungen verschafft. Im Jahr 2023 startete Yuedian Technology die Forschung und Entwicklung eines domänenspezifischen großen Modells. Im folgenden Jahr begann das Team, mit dem AI FDE-Ansatz einen Teil der Datenverarbeitung, Wissensextraktion und Szenarienkonstruktion, die früher von Ingenieuren erledigt werden mussten, von der KI übernehmen zu lassen, und das Produkt wurde anschließend zu Knora-AI aufgerüstet.

Als sich die Produktrichtung allmählich klärte, schloss das Unternehmen im Dezember 2024 eine Angel-Finanzierungsrunde ab, die exklusiv von Qiming Venture Capital investiert wurde. Nach der Beurteilung von Qiming Venture Capital besteht mit der Weiterentwicklung der Fähigkeiten großer KI-Modelle und der weiteren Erweiterung der Anwendungsgrenzen eine starke Marktnachfrage nach End-to-End-Fähigkeiten. Yuedian Technology hat deutliche Vorteile bei der Kombination von KI und Datenintelligenz, verfügt über ein vollständiges End-to-End-Produkt und hat großes Potenzial in den Bereichen Datenintelligenz und Anwendungen großer Modelle.

Indem große Modelle mehr standardisierte Aufgaben übernehmen, hat Yuedian Technology im Jahr 2026 Ontology, Agenten und autonome Ausführungsfähigkeiten weiter in dasselbe Produktsystem integriert. Yinfu Taike und Shuimu Venture Capital folgten der langjährigen technischen Entwicklungslinie dieses Unternehmens und wurden schließlich seine Anteilseigner.

„Der Schlüssel zum Aufbau von Unternehmens-KI liegt in der Integration von privatem Wissen zur Bildung von Kernvermögen für KI, Menschen und Organisationen. Ontology spielt dabei eine unersetzliche Rolle“, meint Wang Shu, Investor bei Yinfu Taike. „Das Team von Yuedian Technology ist eines der ersten Teams in China, das unternehmensweite Wissensgraphen vorgeschlagen, Ontology langfristig praktiziert und in großem Maßstab umgesetzt hat.“

Autonome Beurteilung und Handlung durch KI – das Unternehmen hat die Gewinnschwelle bereits erreicht

Neben der Verringerung der Abhängigkeit von externen Experten bei Unternehmenssoftware ermöglicht Yuedian Technology auch, dass Daten, Wissen und Geschäftsfähigkeiten von der KI problemlos aufgerufen werden können.

Was passiert, wenn in einem Fertigungsunternehmen ein Qualitätsproblem auftritt? Die Kundeninformationen befinden sich im CRM, die Produktionschargen im MES, die Rohstoffe und Lieferanten im ERP und die Verfahren und Entwürfe im PLM. In der Vergangenheit mussten Mitarbeiter verschiedener Positionen diese jeweils abfragen, und anschließend erstellten Geschäftsmitarbeiter unter Berücksichtigung ihrer Erfahrung ein Urteil.

Yuedian Technology will nicht nur, dass die KI Fragen beantwortet, sondern organisiert diese Geschäftsinformationen zuerst über Ontology, lässt dann die Agenten Abfragen, Aufgabenzerlegung, Toolaufruf und Ausführung abschließen und verbindet die Prozesse, die früher von mehreren Mitarbeitern nacheinander erledigt werden mussten.

Die Wirkung zeigt sich direkt in Zeit und Kosten. Ren Xinqi gibt ein Beispiel: In einem Qualitätstraceprozess mussten früher mehrere Mitarbeiter mehrere Tage lang abteilungsübergreifende Systemabfragen durchführen. Nach der Integration von Ontology und mehreren Agenten kann ein einziger Mitarbeiter den gesamten Prozess steuern, und die Abfragezeit wird auf 5 Minuten verkürzt.

Auf der Grundlage von Ontology und unternehmensweiten Datenfähigkeiten wandelt Yuedian Technology Geschäftsziele durch Aufgabenzerlegung, Schlussfolgerung und Aktionsplanung weiter in Aufgaben um, die von Agenten ausgeführt werden können. Neben der Vertiefung spezifischer Szenarien wie Qualitätsmanagement, Gerätewartung und Lieferkette stellt das Unternehmen sicher, dass Daten den Bereich nicht verlassen und der Prozess nachverfolgbar ist – dies ist eine unvermeidliche harte Schwelle für staatseigene Unternehmen und führende Fertigungsunternehmen.

Dadurch erhalten Unternehmen zwei Arten von Werten: Einer ist der direkt messbare explizite Wert, z. B. die Verringerung des Personalaufwands, die Effizienzsteigerung, die Fehlerverringerung und die Verkürzung von Geschäftszyklen. Der andere ist der implizite Wert, einschließlich der Verringerung der Kosten für die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, der Konsolidierung der Erfahrung erfahrener Ingenieure und Geschäftsexperten sowie der Verringerung von Wissensverlusten durch Personalfluktuation.

Die wahre Lebenskraft der Unternehmens-KI liegt nicht darin, ob man einige große Kunden gewinnen und einige große Bestellungen abschließen kann, sondern darin, ob sie in die Kerngeschäfte von Unternehmen einbezogen werden kann, in hochwertigen Szenarien Bindungen aufrechterhält und kontinuierlich komplexe Probleme löst. Nach Ren Xinqis Angaben hat Knora-AI in einem Qualitätsmanagementszenario eines führenden Panel-Herstellers dem Kunden geholfen, die Ausbeute um 3 ‰ zu steigern, was einem Nutzen von mehr als 20 Millionen Yuan entspricht.

Derzeit hat Yuedian Technology fast 100 zahlende Kunden, bei denen es sich hauptsächlich um große Unternehmen handelt. Führende private Fertigungsunternehmen nutzen häufiger Softwarelizenzen und Abonnements, während staatseigene Unternehmen oft eine Kombination aus Software, Projektimplementierung und Dienstleistungen wählen, wobei ein Teil der Implementierungsarbeiten auch von Integratoren oder Dritten durchgeführt werden kann.

„Von 2023 bis 2025 überstieg die jährliche durchschnittliche Wachstumsrate von Bestellungen und Einnahmen bei Yuedian Technology jeweils 300 %. Die Einnahmen im ersten Halbjahr 2026 haben bereits das gesamte Jahr 2025 übertroffen“, sagte Ren Xinqi offen. Das Unternehmen hat die Gewinnschwelle erreicht, erwartet, dass die Einnahmen im Jahr 2026 100 Millionen Yuan übersteigen und weiterhin Gewinne erzielt werden.

Im kommenden Jahr wollen sie das Produkt weiter mit großen Modellen verbinden, die Selbstiterationsfähigkeit in realen Szenarien wie Fertigung und Produktentwicklung verbessern, menschliche Eingriffe schrittweise verringern und den geschlossenen Kreislauf von RSI (rekursive Selbstiteration) realisieren. „Das kurzfristige Ziel ist, in einigen Produktionsumgebungen einen geschlossenen Kreislauf zu bilden, der keine kontinuierliche menschliche Beteiligung erfordert.“

Vor mehr als zehn Jahren entwickelten Ren Xinqi und sein Team unternehmensweite Wissensgraphen, um verstreute Daten und Beziehungen zu organisieren und sie an Geschäftsexperten zu übergeben. Heute geht Yuedian Technology einen Schritt weiter, indem es die Fähigkeiten, die ursprünglich in Daten, Prozessen, Regeln und Expertenwissen verstreut sind, ebenfalls in das System einbringt, sodass die KI an Beurteilungen und Handlungen teilnehmen kann und zu einem leichter zu replizierenden unternehmensweiten Produkt wird.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Investment China“, Autor: Lu Zhigao, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.