Дом
Бывшие инженеры SpaceX внедряют программное обеспечение для запуска ракет на производственные линии с помощью Sift Stack

На прошлой неделе лозунг «Атомы, а не биты!» — фраза, отражающая растущий интерес Кремниевой долины к физическому производству, а не к цифровым продуктам, — достиг пика популярности, когда стало известно, что Джефф Безос создает фонд объемом 100 миллиардов долларов для консолидации и автоматизации заводов.
Однако автоматизация производства — это не только задача аппаратного обеспечения. Она все в большей степени опирается на передовое программное обеспечение и инструменты искусственного интеллекта, и этот сдвиг преобразует компании, создающие инфраструктуру для физического производства.
Картик Голлапуди, генеральный директор Sift Stack — компании из Эль-Сегундо, Калифорния, чьи инструменты помогают в проектировании и производстве сложных машин, таких как космические аппараты и автомобили, — чувствует, как меняется ситуация под его ногами. Он говорит, что за последние шесть месяцев эти изменения изменили приоритеты его компании.
Голлапуди и его соучредитель и технический директор Остин Спигель основали компанию в 2022 году после работы над программными инструментами в SpaceX, которые обрабатывали огромные объемы телеметрических данных — данных о производительности в режиме реального времени, поступающих с датчиков на физических компонентах — во время испытаний, производства и запуска.
Большинство компаний, создающих сложные машины, полагаются на готовые инструменты для работы с базами данных или на индивидуальные скрипты на Python, но Sift увидела возможность предложить лучшее в своём классе решение. Среди её клиентов — United Launch Alliance, крупный американский производитель ракет, другие оборонные подрядчики, а также стартапы в сфере робототехники и управления энергосистемами.
Однако, по словам Голлапуди, появление инструментов искусственного интеллекта для анализа данных вынудило его изменить направление бизнеса. Индивидуальные рабочие процессы, которые когда-то определяли фирменное предложение компании, стали обычным явлением в эпоху ИИ и глубокого обучения. В то же время способность компании управлять инфраструктурой данных внезапно стала гораздо более ценной.
«Наша долгосрочная концепция того, как это будет развиваться в течение пяти лет, фактически реализуется уже в этом году», — рассказал Голлапуди TechCrunch.
Это означает обработку огромных потоков данных, поступающих с современных машин с интенсивным использованием программного обеспечения. Некоторые транспортные средства, с которыми работает компания, оснащены более чем 1,5 миллионами датчиков, одновременно передающих данные в различных форматах и временных масштабах.
Цель компании — систематизировать и хранить эти данные для приложений искусственного интеллекта — «большая часть ценности заключается в том, чтобы сделать их доступными для машинного считывания», — отметил Голлапуди. Если агенты искусственного интеллекта должны принимать решения о производстве или анализировать тестовые данные для выявления потенциальных проблем, Sift стремится сделать эти данные доступными для них.
Джефф Декстер, вице-президент по программному обеспечению в Astranis — спутниковой компании, которая использует Sift для управления тестированием, производством и операционной деятельностью, — отметил, что надёжная инфраструктура данных имеет решающее значение для таких компаний, как его, которые могут за один день проводить до 10 миллионов автоматизированных тестов программного обеспечения.
«Неизбежно мы доходим до того момента, когда только хранение данных обходится нам в миллионы долларов каждый месяц», — сказал Декстер. «Вопрос действительно сводится к тому, оправданы ли эти миллионы долларов. С такой технологией, как Sift, я не беспокоюсь о том, сколько данных у нас накопилось».
Голлапуди сообщил TechCrunch, что в 2025 году Sift привлекла 42 миллиона долларов в рамках раунда серии B при оценке компании после инвестиций в 274 миллиона долларов. Лидером раунда выступила StepStone, в нем также приняли участие GV (венчурное подразделение Google), Riot Ventures, Fika Ventures и CIV.
Связанная статья
Французский стартап ZML представил бесплатный инструмент для ускорения вывода ИИ на нескольких чипах
Эра безоговорочного доминирования Nvidia на рынке, возможно, подходит к концу, однако конкуренты и альтернативы появляются со всех сторон.ZML, известная французская стартап-компания в сфере искусственного интеллекта, поддерживаемая лауреатом премии
Anthropic Unveils Opus 4.6, a Controversial Content Generator
Универсальные стандарты использования Anthropic для Claude запрещают модели генерировать откровенно сексуальный контент, включая изображение или запрос на сексуальные контакты или сексуальные акты, создание контента, связанного с сексуальными фетишам
Стартап при поддержке Марка Бениоффа стремится решить проблемы внедрения ИИ
Крупные предприятия сталкиваются с такими масштабными вызовами при развертывании надежных инструментов искусственного интеллекта, что появляются целые команды инженеров, внедряемых непосредственно в клиентские компании (forward-deployed engineers) —
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

На прошлой неделе лозунг «Атомы, а не биты!» — фраза, отражающая растущий интерес Кремниевой долины к физическому производству, а не к цифровым продуктам, — достиг пика популярности, когда стало известно, что Джефф Безос создает фонд объемом 100 миллиардов долларов для консолидации и автоматизации заводов.
Однако автоматизация производства — это не только задача аппаратного обеспечения. Она все в большей степени опирается на передовое программное обеспечение и инструменты искусственного интеллекта, и этот сдвиг преобразует компании, создающие инфраструктуру для физического производства.
Картик Голлапуди, генеральный директор Sift Stack — компании из Эль-Сегундо, Калифорния, чьи инструменты помогают в проектировании и производстве сложных машин, таких как космические аппараты и автомобили, — чувствует, как меняется ситуация под его ногами. Он говорит, что за последние шесть месяцев эти изменения изменили приоритеты его компании.
Голлапуди и его соучредитель и технический директор Остин Спигель основали компанию в 2022 году после работы над программными инструментами в SpaceX, которые обрабатывали огромные объемы телеметрических данных — данных о производительности в режиме реального времени, поступающих с датчиков на физических компонентах — во время испытаний, производства и запуска.
Большинство компаний, создающих сложные машины, полагаются на готовые инструменты для работы с базами данных или на индивидуальные скрипты на Python, но Sift увидела возможность предложить лучшее в своём классе решение. Среди её клиентов — United Launch Alliance, крупный американский производитель ракет, другие оборонные подрядчики, а также стартапы в сфере робототехники и управления энергосистемами.
Однако, по словам Голлапуди, появление инструментов искусственного интеллекта для анализа данных вынудило его изменить направление бизнеса. Индивидуальные рабочие процессы, которые когда-то определяли фирменное предложение компании, стали обычным явлением в эпоху ИИ и глубокого обучения. В то же время способность компании управлять инфраструктурой данных внезапно стала гораздо более ценной.
«Наша долгосрочная концепция того, как это будет развиваться в течение пяти лет, фактически реализуется уже в этом году», — рассказал Голлапуди TechCrunch.
Это означает обработку огромных потоков данных, поступающих с современных машин с интенсивным использованием программного обеспечения. Некоторые транспортные средства, с которыми работает компания, оснащены более чем 1,5 миллионами датчиков, одновременно передающих данные в различных форматах и временных масштабах.
Цель компании — систематизировать и хранить эти данные для приложений искусственного интеллекта — «большая часть ценности заключается в том, чтобы сделать их доступными для машинного считывания», — отметил Голлапуди. Если агенты искусственного интеллекта должны принимать решения о производстве или анализировать тестовые данные для выявления потенциальных проблем, Sift стремится сделать эти данные доступными для них.
Джефф Декстер, вице-президент по программному обеспечению в Astranis — спутниковой компании, которая использует Sift для управления тестированием, производством и операционной деятельностью, — отметил, что надёжная инфраструктура данных имеет решающее значение для таких компаний, как его, которые могут за один день проводить до 10 миллионов автоматизированных тестов программного обеспечения.
«Неизбежно мы доходим до того момента, когда только хранение данных обходится нам в миллионы долларов каждый месяц», — сказал Декстер. «Вопрос действительно сводится к тому, оправданы ли эти миллионы долларов. С такой технологией, как Sift, я не беспокоюсь о том, сколько данных у нас накопилось».
Голлапуди сообщил TechCrunch, что в 2025 году Sift привлекла 42 миллиона долларов в рамках раунда серии B при оценке компании после инвестиций в 274 миллиона долларов. Лидером раунда выступила StepStone, в нем также приняли участие GV (венчурное подразделение Google), Riot Ventures, Fika Ventures и CIV.
Французский стартап ZML представил бесплатный инструмент для ускорения вывода ИИ на нескольких чипах
Эра безоговорочного доминирования Nvidia на рынке, возможно, подходит к концу, однако конкуренты и альтернативы появляются со всех сторон.ZML, известная французская стартап-компания в сфере искусственного интеллекта, поддерживаемая лауреатом премии
Anthropic Unveils Opus 4.6, a Controversial Content Generator
Универсальные стандарты использования Anthropic для Claude запрещают модели генерировать откровенно сексуальный контент, включая изображение или запрос на сексуальные контакты или сексуальные акты, создание контента, связанного с сексуальными фетишам
Стартап при поддержке Марка Бениоффа стремится решить проблемы внедрения ИИ
Крупные предприятия сталкиваются с такими масштабными вызовами при развертывании надежных инструментов искусственного интеллекта, что появляются целые команды инженеров, внедряемых непосредственно в клиентские компании (forward-deployed engineers) —











