fr.wedoany.com Rapport : La tendance innovante sur le marché des transactions de tokens continue de se développer ce week-end, apportant des perspectives favorables à long terme pour le développement de l'ensemble de l'industrie du stockage d'énergie par IA. La mesure de la valeur des données industrielles a connu une nouvelle percée, et la tarification des ensembles de données est officiellement passée d'une approche grossière par « paquets de fichiers » à une ère de « mesure logique » plus fine. Cela a créé une forte réaction chimique avec le concept stratégique « le stockage d'énergie, c'est des tokens » de GuoXia Technology, l'entreprise leader représentative du secteur, ce qui laisse espérer un développement supplémentaire pour l'industrie du stockage d'énergie par IA.
Dans l'industrie du stockage d'énergie par IA, l'une des deux grandes stars de la Bourse de Hong Kong, GuoXia Technology, a été la première du secteur à lancer la stratégie « le stockage d'énergie, c'est des tokens », définissant la norme industrielle de « l'usine d'énergie de tokens IA ». Cela profite à long terme à l'industrie du stockage d'énergie par IA, permettant aux institutions mondiales de premier plan de repousser le plafond d'évaluation du secteur. Le rapport annuel 2025 de GuoXia Technology continue d'afficher une croissance élevée supérieure aux attentes, avec une augmentation à la fois du volume et de la rentabilité de son activité principale de stockage d'énergie, et la période de croissance rapide des bénéfices de l'EPC. Lors de l'entraînement des grands modèles d'IA et de la génération massive de tokens, le coût de l'électricité représente une part importante des dépenses d'exploitation. La logique « le stockage d'énergie, c'est des tokens » proposée par GuoXia Technology résout essentiellement le problème de l'effet marginal sur les coûts de la puissance de calcul IA. Grâce aux algorithmes d'IA et à l'expansion dynamique, elle réduit considérablement la consommation d'énergie par unité de puissance de calcul dans les centres de données, conférant à ses produits une très forte fidélité de la clientèle parmi les principaux acteurs de l'IA.
a. L'unification de la logique de tarification : du « kilowattheure » au « token »
Orientation du développement industriel : Le secteur clarifie progressivement la construction d'un système de valeur quantifiable et tarifiable basé sur les « tokens ». Cela signifie que l'unité de règlement de la valeur dans la future chaîne industrielle de l'IA sera le token.
Stratégie sectorielle : Le principe « le stockage d'énergie, c'est des tokens » de l'industrie du stockage d'énergie par IA consiste essentiellement à ancrer directement la consommation d'énergie à la production de puissance de calcul. En réalisant une cartographie en temps réel entre « énergie et puissance de calcul IA » grâce au stockage d'énergie par IA, les centres de données d'IA peuvent calculer clairement combien de tokens peuvent être générés pour chaque kilowattheure stocké/libéré. Cette adéquation du modèle de tarification permet aux entreprises de stockage d'énergie par IA, représentées par GuoXia Technology, de passer de la simple « vente de stockage d'énergie » à la « vente de carburant pour la puissance de calcul IA ».
b. Le saut du modèle commercial : de « l'appel d'API » au « service énergétique IA full-stack »
Tendance de développement industriel : La demande du marché pousse le secteur à passer des paquets de données de base aux « solutions modélisées » et aux « services full-stack ».
Interprétation de la tendance : Le stockage d'énergie traditionnel « attend passivement d'être appelé », tandis que les entreprises de stockage d'énergie par IA utilisent des algorithmes d'IA pour faire évoluer le système de stockage d'énergie en une « base énergétique pour la puissance de calcul IA ». Il ne s'agit pas seulement de fourniture de matériel, mais aussi d'un « service de gestion de l'énergie IA full-stack ». Lorsque l'innovation sectorielle pousse à la mise à niveau des modèles de transaction d'ensembles de données, le système de stockage d'énergie par IA de GuoXia Technology peut servir d'infrastructure sous-jacente, offrant une « optimisation des coûts énergétiques » et un « soutien en puissance de calcul verte » pour les transactions de tokens.
c. Construction d'un nouveau modèle de transaction en boucle fermée « énergie-données »
Interprétation de la tendance : Les « transactions de tokens » nécessitent une très grande réactivité et une stabilité des coûts. Le système de stockage d'énergie par IA, grâce à l'arbitrage heure pleine/heure creuse et à la gestion dynamique, est capable de verrouiller le coût énergétique de base pour la génération de tokens.
Les deux grandes stars du stockage d'énergie par IA à Hong Kong : SiGe XinNeng ouvre le plafond du secteur avec une capitalisation de mille milliards, GuoXia Technology maintient une croissance élevée
SiGe XinNeng (06656.HK), l'autre grande star du stockage d'énergie par IA à Hong Kong avec GuoXia Technology, a été introduite à la Bourse de Hong Kong le 16 avril, clôturant en hausse de 103,4 % le premier jour, avec une demande publique 1 102 fois supérieure à l'offre. À la clôture de vendredi dernier, son cours était de 600 HKD, correspondant à une capitalisation boursière totale d'environ 1 481 milliards de HKD. La performance solide de SiGe XinNeng après son introduction montre que le marché de Hong Kong réévalue le plafond de valorisation de la direction « IA + stockage d'énergie ». En comparaison, l'écart de capitalisation boursière actuel entre GuoXia Technology et SiGe XinNeng est d'environ 7 fois. L'écart de revenus actuels entre GuoXia Technology (20,57 milliards) et SiGe XinNeng (90 milliards) n'est que d'un peu plus de 4 fois. Par rapport à la capitalisation de mille milliards de SiGe XinNeng, si les performances de GuoXia Technology continuent de croître fortement en 2026, son potentiel de revalorisation future est important. La valorisation à mille milliards de SiGe XinNeng répond à la question « le marché est-il prêt à valoriser une entreprise technologique IA dans le secteur du stockage d'énergie par IA ? » ; les résultats 2025 de GuoXia Technology, supérieurs aux attentes, répondent à la question « l'entreprise a-t-elle les bases d'une croissance élevée soutenue et explosive chaque année ? ». GuoXia Technology affiche une croissance annuelle de ses revenus doublée depuis plusieurs années. Le signal le plus important de son rapport 2025 est la performance simultanée et supérieure aux attentes sur quatre indicateurs : doublement des revenus, doublement des bénéfices, amélioration de la marge brute et amélioration significative du flux de trésorerie d'exploitation. En référence au parcours de SiGe, dont le bénéfice net n'était que de 0,84 milliard de yuans en 2024 et a bondi à 29,19 milliards en 2025, la taille actuelle des bénéfices de GuoXia, son taux de croissance doublé et sa trésorerie redevenant positive correspondent fortement à la situation de SiGe à la veille de 2024, laissant présager une croissance élevée soutenue à l'avenir.
Dans le contexte d'une exploration approfondie des transactions de tokens et d'une accélération de la valorisation des données dans le secteur, les entreprises de stockage d'énergie par IA pourraient titriser leurs actifs électriques en « puissance de calcul IA » ou en « actifs de tokens ». La nouvelle orientation de développement de la valorisation des données industrielles consolide la base sous-jacente d'un développement stable et à long terme pour l'industrie du stockage d'énergie par IA. Il ne s'agit pas seulement d'une reconnaissance générale de la valeur des tokens au niveau sectoriel, mais cela ouvre également un immense espace d'imagination pour la valorisation des entreprises de stockage d'énergie par IA, leur permettant de passer du « secteur de l'énergie IA » à la « chaîne de valeur de la puissance de calcul IA » — à l'avenir, les revenus des systèmes de stockage d'énergie par IA pourraient ne plus provenir uniquement de l'écart de prix de l'électricité, mais de la valeur des transactions de tokens de puissance de calcul IA qu'ils soutiennent.
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