|
Лозунг “атомы, а не биты!” — фраза, отражающая растущую одержимость Кремниевой долины физическим производством, а не цифровыми продуктами, — достиг апогея на прошлой неделе, когда стало известно, что Джефф Безос собирает фонд стоимостью 100 миллиардов долларов, чтобы сворачивайте и автоматизируйте фабрики.
Но автоматизация предприятий - это не только проблема аппаратного обеспечения. Она все больше зависит от сложного программного обеспечения и инструментов искусственного интеллекта, и этот сдвиг меняет облик компаний, создающих инфраструктуру физического производства.
Картик Голлапуди, генеральный директор Sift Stack, компании из Эль-Сегундо, Калифорния, чьи инструменты используются для проектирования и производства сложных машин, таких как космические корабли и автомобили, чувствует, что почва уходит из-под ног. Он говорит, что эти изменения изменили направление деятельности его компании за последние шесть месяцев.
Голлапуди и его соучредитель, технический директор Остин Шпигель, основали компанию в 2022 году после разработки программных средств в SpaceX, которые управляли огромным объемом телеметрических данных - информацией о производительности в режиме реального времени, передаваемой с датчиков на физических компонентах — во время испытаний, производства и запуска.
Большинство компаний, создающих передовые машины, используют готовые инструменты для работы с базами данных или разрабатывают собственные скрипты на Python, но Sift увидела возможность предоставить компаниям лучший в своем классе инструмент. Заказчиками являются United Launch Alliance, крупный американский производитель ракет, и другие оборонные подрядчики, а также стартапы в области робототехники и управления электросетями.
Однако Голлапуди говорит, что появление инструментов искусственного интеллекта для анализа данных привело к изменениям в его бизнесе. Те виды настраиваемых рабочих процессов, которые когда-то были отличительной чертой компании, стали решающими в мире искусственного интеллекта и моделей глубокого обучения. Но способность компании управлять инфраструктурой данных внезапно стала более ценной.
“Наше долгосрочное видение того, как мы это реализовывали в течение пяти лет, на самом деле реализуется в этом году”, - сказал Голлапуди в интервью AGI_LOG.
Это означает управление интенсивным потоком данных с современных компьютеров, требующих большого количества программного обеспечения. На некоторых автомобилях, с которыми работает компания, установлено более 1,5 миллионов датчиков, которые одновременно передают данные в различных форматах и временных масштабах.
Организация и хранение этих данных для приложений искусственного интеллекта является целью компании — ”большая ценность заключается в том, чтобы сделать их машиночитаемыми”, - сказал Голлапуди. Если агенты искусственного интеллекта собираются принимать решения о производстве или анализировать тестовые данные, чтобы выявить потенциальные проблемы, цель Sift - сделать эти данные доступными для них.
Джефф Декстер, вице-президент по программному обеспечению Astranis, спутниковой компании, которая использует Sift для управления тестированием, производством и операциями, сказал, что хорошая инфраструктура данных важна для таких компаний, как его, которые могут выполнять 10 миллионов автоматизированных тестов программного обеспечения в день.
“Неизбежно доходит до того, что хранение данных обходится нам в миллионы долларов в месяц”, - сказал Декстер. “Это действительно похоже на то, что миллион долларов потрачен не зря? С такой технологией, как Sift, я не беспокоюсь о том, сколько там данных”.
Голлапуди рассказал AGI_LOG, что в 2025 году компания Sift привлекла 42 миллиона долларов в рамках серии B при первоначальной оценке в 274 миллиона долларов, возглавляемой StepStone при участии GV (венчурного подразделения Google), Riot Ventures, Fika Ventures и CIV.
