# Startup thiên thần 'Yuedian Technology' gọi vốn thành công hàng chục triệu nhân dân tệ, đã đạt điểm hòa vốn

- Nguồn: elsewhere: Bài viết
- Thời gian phát hành: 2026-09-11 09:12 (giờ Việt Nam)
- Điểm AI: 20/100
- Link AIHOT.vn: https://aihot.vn/items/9d6867ab8a914898
- Nguồn dữ liệu AI HOT: https://aihot.news/items/cmtwdd5kt0cj4rolk69if99lh
- Link gốc: https://elsewhere.news/zh/yunqipartners/angel-stage-startup-joyskim-raises-tens-of-millions-of-yuan-

## Tóm tắt AI

Công ty công nghệ Yuedian vừa hoàn tất vòng gọi vốn thiên thần với số tiền hàng chục triệu nhân dân tệ. Đáng chú ý, startup này đã đạt được trạng thái cân bằng tài chính, khẳng định mô hình kinh doanh bền vững trong lĩnh vực công nghệ.

## Thân bài

![Angel-Round Portfolio Company Joyskim Raises Tens of Millions of Yuan, Has Achieved Break-Even | Yunqi Partners](https://kkcktdhgzddmdjdjoenc.supabase.co/storage/v1/object/public/media/images/25fb58b0-2a9e-4cb9-8d0e-c612f7e8620a/c135a0a550f3.jpg)

![](https://kkcktdhgzddmdjdjoenc.supabase.co/storage/v1/object/public/media/images/25fb58b0-2a9e-4cb9-8d0e-c612f7e8620a/754ce5a09cd7.png)

Vào ngày 11 tháng 9, Joyskim, một công ty được Yunqi Capital đầu tư độc quyền ở vòng thiên thần, đã hoàn tất vòng gọi vốn Pre-A trị giá hàng chục triệu nhân dân tệ. Nguồn vốn mới sẽ chủ yếu được dùng để huấn luyện mô hình AIGO, thúc đẩy sự phát triển liên tục của mô hình AI FDE, tinh chỉnh vòng lặp RSI và đẩy nhanh việc nhân rộng các trường hợp sử dụng đã được kiểm chứng trên thị trường.

Trong khi hầu hết các công ty AI doanh nghiệp vẫn đang chật vật với việc chuyển đổi POC và gia hạn hợp đồng, thì Joyskim — một công ty mới 4 năm tuổi và đã đạt điểm hòa vốn — lại đưa ra một bản báo cáo khác biệt: gần 100 khách hàng trả phí, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) về cả đơn hàng và doanh thu đạt hơn 300% từ năm 2023 đến 2025, và doanh thu nửa đầu năm 2026 đã vượt qua tổng doanh thu của cả năm 2025.

Nội dung sau đây được trích dẫn từ ChinaVenture, bởi Zhigao Lu.

Vào ngày 11 tháng 9, ChinaVenture được biết công ty AI doanh nghiệp Joyskim đã hoàn tất vòng gọi vốn Pre-A trị giá hàng chục triệu RMB, dẫn đầu bởi Infotech National Emerging Fund (Yingfu Taike), với sự tham gia của Waterwood Capital.

Được thành lập vào năm 2022, Joyskim lấy sản phẩm của Palantir làm điểm tham chiếu. Trọng tâm của công ty là trí tuệ ra quyết định cho doanh nghiệp: hoạt động trong môi trường doanh nghiệp riêng tư, tại chỗ (on-premise), đưa AI vào phân tích dữ liệu, đánh giá kinh doanh và thực thi tác vụ. Nói một cách đơn giản, họ muốn AI kết nối toàn bộ chuỗi — truy vấn dữ liệu giữa các hệ thống, đưa ra phán đoán, thực thi tác vụ — thực hiện công việc của một chuyên gia nội bộ kỳ cựu "biết tuốt".

"Chúng tôi không bê nguyên mô hình kinh doanh của Palantir sang Trung Quốc," Xinqi Ren, nhà sáng lập kiêm CEO của Joyskim cho biết. Điều mà công ty giữ lại là triết lý sản phẩm của Palantir về việc sử dụng dữ liệu riêng tư để thúc đẩy phân tích, ra quyết định và thực thi phức tạp — nhưng các vấn đề mà công ty giải quyết là của chính các doanh nghiệp Trung Quốc: lặp lại trên các tài sản AI doanh nghiệp, xây dựng hạ tầng AI riêng tư và thích ứng với các kịch bản kinh doanh cốt lõi.

Các nhà sáng lập là cựu sinh viên Đại học Bắc Kinh.

Lấy Palantir làm chuẩn mực.

Sự ra đời của Joyskim bắt nguồn từ quá trình nghiên cứu lâu dài của Xinqi Ren về kỹ thuật tri thức, đồ thị tri thức và các sản phẩm dữ liệu doanh nghiệp — và từ một câu hỏi đã ám ảnh ông trong nhiều năm.

Quay lại năm 2020, khi xem xét các dự án của mình, ông nhận thấy một điều: cùng một đồ thị tri thức và nền tảng phân tích lại tạo ra kết quả khác biệt rõ rệt ở các khách hàng khác nhau. Theo quan điểm của ông, biến số nằm ở việc liệu khách hàng có chuyên gia thực thụ trong nội bộ hay không. "Những người có kinh nghiệm có thể sử dụng hệ thống để tìm ra manh mối, thiết lập kết nối và hình thành phán đoán. Nếu người dùng thiếu kinh nghiệm kinh doanh, cùng một nền tảng đó không thể mang lại giá trị tương đương."

Đằng sau phán đoán đó là gần hai thập kỷ kinh nghiệm chuyên môn. Ren đã theo học ngành khoa học máy tính tại Đại học Bắc Kinh cho cả bằng cử nhân và thạc sĩ, đồng thời bắt đầu nghiên cứu kỹ thuật tri thức — bản thể luận (ontology), biểu diễn tri thức, suy luận — khi còn ở phòng thí nghiệm AI của trường. Sau đó, ông làm việc tại Baidu về công cụ tìm kiếm, đồ thị tri thức và triển khai thực tế dữ liệu quy mô lớn.

Năm 2014, ông đồng sáng lập Mininglamp Data với tư cách là đối tác kỹ thuật, ươm tạo và mở rộng quy mô sản phẩm đồ thị tri thức doanh nghiệp SCOPA từ con số không. Theo Ren, SCOPA đã coi Palantir là tài liệu tham khảo sản phẩm chính ngay từ ngày đầu, nhưng đội ngũ không sao chép toàn bộ mô hình kinh doanh của họ. Thay vào đó, họ chọn những gì gần gũi hơn với năng lực của chính mình và thị trường Trung Quốc: dữ liệu riêng tư, phân tích sâu và ra quyết định kinh doanh.

Nền tảng SCOPA đã tổ chức lại dữ liệu doanh nghiệp vốn bị phân tán trước đó, thiết lập các thực thể và mối quan hệ, đồng thời đưa những năng lực này vào các lĩnh vực phức tạp như tài chính. Sự kết hợp các kỹ năng thu được — kỹ thuật tri thức, kỹ thuật dữ liệu doanh nghiệp, công nghệ AI, sản phẩm ToB và triển khai dự án doanh nghiệp quy mô lớn — đã trở thành nền tảng cho dự án tiếp theo của Ren.

Để thực sự khép kín vòng lặp từ phân tích đến quyết định và hành động, Ren đã thành lập Joyskim tại Bắc Kinh vào tháng 6 năm 2022 như một công ty độc lập. Ngoài việc cân nhắc rằng các doanh nghiệp liên quan đến dữ liệu riêng tư từ các doanh nghiệp lớn và vừa sẽ phát triển tốt hơn trong nước về lâu dài, ông tin rằng việc giải quyết vấn đề "phụ thuộc vào chuyên gia" đòi hỏi phải xây dựng lại kiến trúc sản phẩm và kỹ thuật xung quanh AI. "Kiểu khám phá bắt đầu từ con số không này được thực hiện tốt hơn bên trong một công ty mới."

Sau khi độc lập, Joyskim đã đưa ra hai lựa chọn. Về phía công nghệ, thay vì duy trì vô tận một sản phẩm đồ thị tri thức truyền thống, công ty đã tích hợp AI vào các hệ thống dữ liệu và tri thức hiện có. Về phía thị trường, công ty đã vượt ra ngoài các lĩnh vực an ninh và tài chính quen thuộc, dần chuyển trọng tâm sang các kịch bản công nghiệp rộng lớn hơn như sản xuất, năng lượng và giao thông vận tải.

Định hướng trở nên rõ ràng hơn: tiếp tục sử dụng Palantir làm tài liệu tham khảo sản phẩm, học hỏi các phương pháp sử dụng dữ liệu riêng tư để hỗ trợ phân tích sâu, quyết định và hành động. Công ty bắt đầu đẩy những gì đồ thị tri thức đã làm cho việc tổ chức dữ liệu tiến thêm một bước — vào thực thi kinh doanh — trong các kịch bản triển khai công nghiệp và riêng tư của các doanh nghiệp Trung Quốc.

Bản thể luận (Ontology) quay trở lại cốt lõi của sản phẩm, được giao nhiệm vụ tổ chức các đối tượng kinh doanh như khách hàng, đơn hàng, sản phẩm và thiết bị, cùng với các mối quan hệ, quy tắc và hành động có thể thực thi của chúng. "Các mô hình lớn biết thế giới vận hành như thế nào, nhưng chúng không biết công ty này vận hành ra sao. Bản thể luận là cách bạn nói cho chúng biết điều đó," Ren thẳng thắn nói. Mục tiêu là giảm bớt sự không chắc chắn của các LLM trong các quy trình doanh nghiệp cốt lõi, để con người và AI cùng làm việc dựa trên cùng một cấu trúc kinh doanh.

Sự xuất hiện của các LLM đã tạo ra các điều kiện kỹ thuật mới cho con đường này. Năm 2023, Joyskim bắt đầu phát triển các mô hình lớn chuyên biệt theo lĩnh vực. Năm sau đó, đội ngũ bắt đầu thử nghiệm phương pháp AI FDE — chuyển giao một phần công việc xử lý dữ liệu, trích xuất tri thức và xây dựng kịch bản vốn trước đây do các kỹ sư thực hiện sang cho AI. Sản phẩm sau đó đã được nâng cấp thành Knora-AI.

Khi định hướng sản phẩm được củng cố, vào tháng 12 năm 2024, công ty đã hoàn tất vòng gọi vốn thiên thần do Yunqi Capital đầu tư độc quyền. Luận điểm của Yunqi Capital: khi năng lực của LLM phát triển và ranh giới ứng dụng mở rộng, thị trường có nhu cầu mạnh mẽ về năng lực đầu-cuối (end-to-end) — và Joyskim có lợi thế đáng kể trong việc kết hợp AI với trí tuệ dữ liệu, với một sản phẩm đầu-cuối hoàn chỉnh và tiềm năng lớn trong các ứng dụng trí tuệ dữ liệu và LLM.

Bằng cách để các LLM đảm nhận nhiều công việc tiêu chuẩn hóa hơn, Joyskim đã tích hợp thêm Ontology, Agent và các năng lực thực thi tự chủ vào một hệ thống sản phẩm duy nhất vào năm 2026. Yingfu Taike và Waterwood Capital đã tham gia dọc theo con đường kỹ thuật đã được xây dựng lâu dài của công ty, cuối cùng trở thành cổ đông.

"Chìa khóa của AI doanh nghiệp là tích hợp tri thức riêng tư vào các tài sản cốt lõi hướng tới AI, con người và tổ chức — và Ontology đóng một vai trò không thể thay thế trong đó," Wang Shu, một nhà đầu tư tại Yingfu Taike cho biết. "Đội ngũ Joyskim là một trong những đơn vị đầu tiên tại Trung Quốc đề xuất đồ thị tri thức doanh nghiệp, đưa bản thể luận vào thực tiễn lâu dài và triển khai nó ở quy mô lớn."

Để AI đánh giá và hành động tự chủ.

Công ty đã đạt điểm hòa vốn.

Ngoài việc giảm sự phụ thuộc của phần mềm doanh nghiệp vào các chuyên gia đứng ngoài hệ thống, Joyskim đang làm cho dữ liệu, tri thức và năng lực kinh doanh có thể được AI gọi tự do.

Điều gì xảy ra khi một nhà sản xuất gặp vấn đề về chất lượng? Thông tin khách hàng nằm trong CRM, các lô sản xuất trong MES, nguyên vật liệu và nhà cung cấp trong ERP, quy trình và thiết kế trong PLM. Trước đây, những người ở các vai trò khác nhau sẽ tự lấy dữ liệu từ hệ thống của riêng họ, và nhân viên kinh doanh sẽ chắp vá một phán đoán từ kinh nghiệm.

Joyskim không chỉ muốn AI trả lời các câu hỏi. Trước tiên, họ sử dụng Ontology để tổ chức thông tin kinh doanh này, sau đó để các Agent xử lý việc truy vấn, phân tách tác vụ, gọi công cụ và thực thi — kết nối các quy trình vốn trước đây đòi hỏi sự chuyển tiếp qua nhiều người.

Hiệu quả thể hiện trực tiếp qua thời gian và chi phí. Ren đưa ra một ví dụ: trong một quy trình truy xuất nguồn gốc chất lượng, các truy vấn liên hệ thống trước đây thường mất nhiều người trong vài ngày. Sau khi kết nối Ontology và nhiều Agent, một nhân viên duy nhất có thể điều khiển toàn bộ quy trình, với thời gian truy vấn giảm xuống còn năm phút.

Trên nền tảng Ontology và các năng lực dữ liệu doanh nghiệp, Joyskim sử dụng phân tách tác vụ, suy luận và điều phối hành động để biến các mục tiêu kinh doanh thành các tác vụ mà Agent có thể thực thi. Ngoài việc đi sâu vào các kịch bản cụ thể như quản lý chất lượng, bảo trì thiết bị và chuỗi cung ứng, họ đảm bảo dữ liệu không bao giờ rời khỏi miền và các quy trình vẫn có thể truy xuất được — những yêu cầu khắt khe mà các doanh nghiệp nhà nước và các nhà sản xuất hàng đầu không thể bỏ qua.

Điều này mang lại cho doanh nghiệp hai loại giá trị. Một là giá trị rõ ràng, có thể đo lường trực tiếp: ít lao động thủ công hơn, hiệu quả cao hơn, ít lỗi hơn, chu kỳ kinh doanh ngắn hơn. Hai là giá trị tiềm ẩn: chi phí cộng tác giữa các phòng ban thấp hơn, kinh nghiệm của các kỹ sư và chuyên gia kinh doanh kỳ cựu được lưu giữ trong hệ thống, và giảm thiểu mất mát tri thức do nhân sự nghỉ việc.

"Sức sống thực sự của AI doanh nghiệp không nằm ở việc giành được một vài khách hàng lớn hay ký được một vài đơn hàng lớn — mà là liệu bạn có thể đi sâu vào hoạt động kinh doanh cốt lõi của một công ty, duy trì sự gắn kết trong các kịch bản giá trị cao và tiếp tục giải quyết các vấn đề phức tạp hay không," Ren nói. Ông tiết lộ rằng trong một kịch bản quản lý chất lượng tại một nhà sản xuất tấm nền hàng đầu, Knora-AI đã giúp khách hàng tăng năng suất thêm 3 phần nghìn — tương đương với mức tăng hơn 20 triệu nhân dân tệ.

Joyskim hiện có gần 100 khách hàng trả phí, chủ yếu là các doanh nghiệp lớn. Các nhà sản xuất tư nhân hàng đầu có xu hướng áp dụng các mô hình cấp phép phần mềm và đăng ký, trong khi các doanh nghiệp nhà nước thường chọn gói phần mềm, triển khai và dịch vụ — với một số công việc triển khai được giao cho các nhà tích hợp hoặc bên thứ ba.

"Từ năm 2023 đến 2025, CAGR của Joyskim về cả đơn hàng và doanh thu đều vượt quá 300%. Doanh thu nửa đầu năm 2026 đã vượt qua tổng doanh thu của cả năm 2025," Ren nói, đồng thời cho biết thêm rằng công ty đã đạt điểm hòa vốn, dự kiến doanh thu năm 2026 sẽ vượt 100 triệu nhân dân tệ và đặt mục tiêu duy trì lợi nhuận.

Trong năm tới, họ muốn tích hợp sản phẩm sâu hơn với các mô hình lớn, cải thiện khả năng tự lặp lại trong các kịch bản thực tế như sản xuất và R&D, dần dần giảm sự can thiệp của con người và đạt được vòng lặp RSI (tự cải thiện đệ quy). "Mục tiêu ngắn hạn là hình thành các vòng lặp trong một số môi trường sản xuất không cần sự tham gia liên tục của con người."

Hơn một thập kỷ trước, Ren và đội ngũ của ông đã xây dựng các đồ thị tri thức doanh nghiệp — tổ chức dữ liệu và mối quan hệ phân tán cho các chuyên gia kinh doanh. Ngày nay, Joyskim tiến thêm một bước: đưa các năng lực từng phân tán trên dữ liệu, quy trình, quy tắc và kinh nghiệm chuyên gia vào chính hệ thống, để AI tham gia vào việc phán đoán và hành động, đồng thời biến nó thành một sản phẩm doanh nghiệp có khả năng nhân rộng hơn.

![](https://kkcktdhgzddmdjdjoenc.supabase.co/storage/v1/object/public/media/images/25fb58b0-2a9e-4cb9-8d0e-c612f7e8620a/06a6469fd01c.gif)

![](https://kkcktdhgzddmdjdjoenc.supabase.co/storage/v1/object/public/media/images/25fb58b0-2a9e-4cb9-8d0e-c612f7e8620a/2663ca2ccc72.jpg)

![](https://kkcktdhgzddmdjdjoenc.supabase.co/storage/v1/object/public/media/images/25fb58b0-2a9e-4cb9-8d0e-c612f7e8620a/d856d730961d.webp)

![](https://kkcktdhgzddmdjdjoenc.supabase.co/storage/v1/object/public/media/images/25fb58b0-2a9e-4cb9-8d0e-c612f7e8620a/25db46a30ca6.png)