Vikend je donio vijest da Jeff Bezos okuplja 100 milijardi dolara za ulaganje u automatizaciju tvornica, što je dodatno naglasilo rastuću opsesiju Silicijske doline prema fizičkoj proizvodnji naspram digitalnih proizvoda.
Međutim, automatizacija tvornica nije isključivo hardverski problem. Ona se sve više oslanja na sofisticirane softverske i AI alate, a taj se pomak odražava na tvrtkama koje grade infrastrukturu fizičkog proizvodnog svijeta.
Karthik Gollapudi, izvršni direktor Sifta, tvrtke iz El Sugunda, Kalifornija, čiji alati podržavaju dizajn i proizvodnju složenih strojeva poput svemirskih letjelica i automobila, osjeća pomak temelja pod nogama. Kaže da su ti promjene preoblikovale fokus njegove tvrtke u posljednjih šest mjeseci.
Gollapudi i njegov suosnivač, CTO Austin Spiegel, osnovali su tvrtku 2022. nakon rada na softverskim alatima u SpaceX-u koji su upravljali ogromnom količinom podataka o telemetriji — informacijama o performansama u stvarnom vremenu koje dolaze s senzora fizičkih komponenti — tijekom testiranja, proizvodnje i lansiranja.
Većina tvrtki koje proizvode napredne strojeve koristi gotove alate za baze podataka ili razvija vlastite Python skripte, ali Sift je prepoznao priliku za pružanje vrhunskog alata. Njihovi klijenti obuhvaćaju United Launch Alliance, velikog američkog proizvođača raketa, kao i druge izvođače u obrambenoj industriji, te startupove u robotici i upravljanju elektroenergetskim mrežama.
Ipak, Gollapudi napominje da je dolazak AI alata za analizu podataka natjerao njegovu tvrtku na promjenu. Prilagođeni radni tokovi koji su nekoć bili prepoznatljiva ponuda tvrtke postali su osnovna potreba u svijetu AI i dubokog učenja. No sposobnost tvrtke da upravlja infrastrukturom podataka postala je iznenada mnogo vrijednija.
„Naša dugoročna vizija kako će se ovo odvijati tijekom pet godina zapravo se ostvaruje ove godine”, rekao je Gollapudi za TechCrunch.
To znači upravljanje intenzivnim protokom podataka s današnjih strojeva koji koriste puno softvera. Neka vozila s kojima tvrtka radi imaju više od 1,5 milijuna senzora koji istovremeno šalju podatke, u različitim formatima i vremenskim okvirima.
Organizacija i pohrana tih podataka za AI primjene je cilj tvrtke — „veliki dio vrijednosti leži u tome da se to učini čitljivim za strojeve”, rekao je Gollapudi. Ako AI agenti trebaju donositi odluke o proizvodnji ili analizirati testne podatke kako bi uočili potencijalne probleme, cilj Sifta je učiniti te podatke dostupnima.
Jeff Dexter, potpredsjednik softvera u Astranisu, tvrtki za satelite koja koristi Sift za upravljanje testovima, proizvodnjom i operacijama, rekao je da dobra infrastruktura podataka ima značaj za tvrtke poput njegove koje dnevno mogu obaviti 10 milijuna automatiziranih testova softvera.
„Neizbježno dolazi do trenutka kada nas samo pohrana podataka košta milijune dolara mjesečno”, rekao je Dexter. „Zaista je važno, je li to milijun dolara dobro potrošeno? S tehnologijom poput Sifta, ne brinem se koliko podataka imamo.”
Gollapudi je za TechCrunch rekao da je Sift prikupio 42 milijuna dolara u seriji B 2025. godine s post-money procjenom od 274 milijuna dolara, uz vodstvo StepStonea i sudjelovanje GV-a (Googleova investicijska grana), Riot Venturesa, Fika Venturesa i CIV-a.
