Лозунг «атомы, а не биты» — отражение увлечения Кремниевой долины производством — набирает обороты. На этой неделе стало известно, что Джефф Безос собирает фонд в размере 100 миллиардов долларов для автоматизации заводов.
Но автоматизация — это уже не только про железо. Всё больше она зависит от сложного программного обеспечения и инструментов на базе искусственного интеллекта (artificial intelligence). Эти изменения перекраивают ландшафт компаний, которые строят инфраструктуру для физического производства.
Картик Голлапуди, CEO компании Сифт Стек (Sift Stack) из Эль-Сегундо, штат Калифорния, чувствует эти сдвиги. По его словам, за последние полгода фокус компании кардинально изменился.
Голлапуди и его сооснователь, технический директор Остин Шпигель, запустили компанию в 2022 году после работы над программными инструментами в SpaceX. Там они управляли огромными потоками телеметрических данных — информацией в реальном времени с датчиков на физических компонентах — во время тестов, производства и запусков.
Большинство компаний, создающих сложные машины, используют готовые базы данных или пишут собственные скрипты на Пайтоне (Python). Sift Stack увидела возможность предложить лучший инструмент на рынке. Среди клиентов — United Launch Alliance, крупные оборонные подрядчики, стартапы в робототехнике и энергосетях.
Но появление ИИ-инструментов для анализа данных заставило Sift Стек пересмотреть подход. Раньше кастомные рабочие процессы были главным козырем компании, но теперь они стали обязательным минимумом в эпоху глубокого обучения (deep learning). Зато управление инфраструктурой данных вдруг стало особенно ценным.
«Наше долгосрочное видение, которое мы рассчитывали реализовать за пять лет, уже происходит сейчас»
Речь идёт о контроле над мощными потоками данных с современных, насыщенных софтом машин. Некоторые транспортные средства, с которыми работает Sift, имеют более 1,5 миллиона датчиков, передающих данные одновременно в разных форматах и по разным временным шкалам.
Цель компании — организовать и хранить эти данные так, чтобы их могли использовать ИИ-системы. «Большая часть ценности — в том, чтобы сделать данные машинно-читаемыми», говорит Голлапуди. Если ИИ-агенты будут принимать решения по производству или анализировать тесты на предмет проблем, Sift Стек хочет, чтобы у них был доступ к этим данным.
Джефф Декстер, вице-президент по софту в компании Астранис (Astranis), спутниковом стартапе, использующем Sift для тестов, производства и эксплуатации, говорит: хорошая инфраструктура данных критически важна. Его компания может проводить 10 миллионов автоматизированных тестов в день.
«Рано или поздно мы доходим до точки, когда хранение данных обходится нам в миллионы долларов в месяц. И тогда возникает вопрос: оправданы ли эти расходы? С технологией вроде Sift я больше не переживаю о количестве данных»
Голлапуди рассказал TechCrunch, что в 2025 году Sift Стек привлекла 42 миллиона долларов в рамках серии B при оценке в 274 миллиона долларов. Раунд возглавил StepStone, в нём также участвовали GV (венчурное подразделение Google), Riot Ventures, Fika Ventures и CIV.