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2022年,兩個SpaceX工程師在洛杉磯某間車庫里開始寫代碼。三年后,他們的公司Sift拿到4200萬美元B輪融資,資方名單里站著Google Ventures和StepStone Group。
這錢投的不是火箭,是火箭產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。
每秒鐘數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點,AI卻"看不懂"
現(xiàn)代火箭、衛(wèi)星、自動駕駛汽車——Karthik Gollapudi管它們叫"包著鋼皮的計算機"。每臺設備搭載數(shù)百個傳感器,每秒噴涌數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點。問題是:AI算法讀不懂這些原始信號。
「軟件可觀測性花了20年才成熟,但硬件公司還在用Excel表格和口口相傳的經(jīng)驗。」Gollapudi說。他在SpaceX干過Dragon飛船的飛行軟件,聯(lián)合創(chuàng)始人Austin Spiegel則來自Starlink星座工具團隊。
這對組合發(fā)現(xiàn),衛(wèi)星運營商面臨一個荒誕局面:一方面,星座計劃從幾十顆膨脹到"成千上萬顆";另一方面,工程師還在手動篩選遙測數(shù)據(jù),像用漁網(wǎng)撈瀑布。
Sift做的事,相當于給硬件裝了一個"翻譯層"——把原始傳感器數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化、可查詢的格式,讓人和AI都能理解。
4200萬美元買來的時間窗口
這筆融資由StepStone Group領投,Google Ventures跟投——后者正是Sift 1750萬美元A輪的領投方。Riot Ventures、Fika Ventures、CIV也參與了本輪。
資金用途很明確:擴招工程師,擴建基礎設施層。
CTO Neel Kujur的表述更具體:「數(shù)據(jù)量將是巨大的。Sift要自動標記越界遙測,用真實數(shù)據(jù)閉環(huán)改進設計。」
換句話說,他們賭的是"AI控制物理設備"這個趨勢。不是聊天機器人,是自動駕駛卡車、國防系統(tǒng)、衛(wèi)星星座——這些不能宕機的場景。
為什么是現(xiàn)在?
硬件AI化的臨界點正在到來。Gollapudi的判斷是:AI與代碼的交互已經(jīng)流暢,但與硬件的交互還卡在"原始數(shù)據(jù)"階段。
Sift的切入點很窄,但壁壘不低。傳感器數(shù)據(jù)格式各異、實時性要求極高、容錯率極低——這不是通用云平臺能解決的問題。SpaceX背景給了他們工程可信度,而2022年的創(chuàng)業(yè)時機,剛好踩在美國國防科技投資熱潮的起點。
一個細節(jié):Sift的客戶名單里既有商業(yè)航天公司,也有政府機構(gòu)。后者對數(shù)據(jù)基礎設施的需求,往往比商業(yè)公司更迫切,也更愿意付費。
4200萬美元B輪,對一家成立3年的基礎設施公司來說,是資本對"AI+硬件"賽道的押注。但真正的考驗在于:當星座從"計劃中的成千上萬顆"變成"軌道上的成千上萬顆",Sift的基礎設施能不能扛住那個量級的數(shù)據(jù)洪流?
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