Вигук “атоми, а не біти!” — фраза, що відображає зростаючу одержимість Кремнієвої долини фізичним виробництвом на противагу цифровим продуктам — минулого тижня досяг апогею після новини про те, що Джефф Безос створює фонд у розмірі 100 мільярдів доларів для консолідації та автоматизації заводів.
Але автоматизація заводів — це не лише проблема обладнання. Вона все більше залежить від складного програмного забезпечення та інструментів штучного інтелекту, і цей зсув змінює компанії, які будують інфраструктуру світу фізичного виробництва.
Картік Голлапуді, генеральний директор Sift, компанії з Ель-Сегундо, Каліфорнія, інструменти якої підтримують проєктування та виробництво складних машин, таких як космічні апарати та автомобілі, відчуває, як ґрунт змінюється під його ногами. Він каже, що ці зміни переформатували фокус його компанії за останні шість місяців.
Голлапуді та його співзасновник, технічний директор Остін Шпігель, заснували компанію у 2022 році після роботи над програмними інструментами у SpaceX, які керували величезним обсягом телеметричних даних — інформацією про продуктивність у реальному часі, що передається з датчиків на фізичних компонентах — під час тестування, виробництва та запуску.
Більшість компаній, що будують передові машини, використовують готові інструменти баз даних або створюють власні скрипти на Python, але Sift побачила можливість надати компаніям найкращий у своєму класі інструмент. Клієнти варіюються від United Launch Alliance, великого американського виробника ракет, та інших оборонних підрядників до стартапів у сфері робототехніки та управління електромережами.
Однак Голлапуді каже, що поява інструментів ШІ для аналізу даних змусила його бізнес змінитися. Ті види спеціалізованих робочих процесів, які колись були фірмовою пропозицією компанії, стали базовою вимогою у світі ШІ та моделей глибокого навчання. Натомість здатність компанії керувати інфраструктурою даних раптово стала більш цінною.
“Наше довгострокове бачення того, як це має розвиватися протягом п’яти років, насправді реалізується цього року”, — розповів Голлапуді TechCrunch.
Це означає управління інтенсивним потоком даних від сучасних машин з інтенсивним використанням програмного забезпечення. Деякі апарати, з якими працює компанія, мають понад 1,5 мільйона датчиків, які одночасно передають дані в різних форматах і часових масштабах.
Організація та зберігання цих даних для додатків ШІ є метою компанії — “велика цінність полягає в тому, щоб зробити їх доступними для машинного зчитування”, — сказав Голлапуді. Якщо агенти ШІ будуть приймати рішення про виробництво або аналізувати тестові дані для виявлення потенційних проблем, мета Sift — зробити ці дані доступними для них.
Джефф Декстер, віце-президент з програмного забезпечення в Astranis, компанії супутникового зв’язку, яка використовує Sift для управління тестуванням, виробництвом та експлуатацією, зазначив, що хороша інфраструктура даних має значення для таких компаній, як його, які можуть виконувати 10 мільйонів автоматизованих програмних тестів на день.
“Неминуче настає момент, коли зберігання даних коштує нам мільйони доларів на місяць”, — сказав Декстер. “Насправді питання в тому, чи це мільйон доларів, витрачений з розумом. Завдяки таким технологіям, як Sift, я не хвилююся про те, скільки там даних”.
Голлапуді повідомив TechCrunch, що Sift залучила 42 мільйони доларів у рамках серії B у 2025 році з оцінкою після інвестування в 274 мільйони доларів під керівництвом StepStone за участі GV (венчурного підрозділу Google), Riot Ventures, Fika Ventures та CIV.
Залишити відповідь