Призыв "атомы, а не биты!" — фраза, отражающая растущую одержимость Силиконовой долины физическим производством вместо цифровых продуктов — достиг апогея на прошлой неделе, когда стало известно, что Джефф Безос собирает фонд в 100 миллиардов долларов для скупки и автоматизации фабрик.

Но автоматизация заводов — это не просто аппаратная проблема. Все больше она зависит от сложного программного обеспечения и инструментов искусственного интеллекта, и этот сдвиг переформатирует компании, создающие инфраструктуру физического производства.

Картик Голлапуди, генеральный директор Sift, компании из Эль-Сегундо, Калифорния, инструменты которой поддерживают проектирование и производство сложных машин, таких как космические аппараты и автомобили, чувствует подвижку. По его словам, эти изменения переориентировали деятельность его компании за последние шесть месяцев.

Голлапуди и его сооснователь, технический директор Остин Шпигель, основали компанию в 2022 году после работы над программными инструментами в SpaceX, которые управляли огромным объемом телеметрических данных — информацией о производительности в реальном времени, поступающей с датчиков физических компонентов — во время тестирования, производства и запуска.

Большинство компаний, производящих сложные 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. Клиентами 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 заставило его компанию измениться. Типы специализированных рабочих процессов, которые когда-то выделяли компанию, стали обязательным минимумом в мире моделей искусственного интеллекта и глубокого обучения. Но способность компании управлять инфраструктурой данных внезапно стала более ценной.

"Наше долгосрочное видение того, как это разворачивается в течение пяти лет, на самом деле разворачивается в этом году", — сказал Голлапуди TechCrunch.

Это означает управление интенсивным потоком данных от современных программно-ориентированных машин. Некоторые транспортные средства, с которыми работает компания, имеют более 1,5 миллиона датчиков, одновременно передающих данные в разных форматах и ​​временных масштабах.

Организация и хранение этих данных для приложений искусственного интеллекта — цель компании — "большая часть ценности заключается в том, чтобы сделать это машиночитаемым", — сказал Голлапуди. Если агенты искусственного интеллекта будут принимать решения о производстве или анализировать тестовые данные для выявления потенциальных проблем, цель Sift — 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 операциями, говорит, что хорошая инфраструктура данных важна для компаний, подобных его, которые могут проводить 10 миллионов автоматизированных тестов программного обеспечения в день.

"Неизбежно наступает момент, когда хранение данных обходится нам в миллионы долларов в месяц", — сказал Декстер. "Это действительно вопрос: стоит ли это миллиона долларов? С технологией, подобной Sift, я не беспокоюсь о том, сколько данных там находится".

Голлапуди рассказал TechCrunch, что Sift привлекла 42 миллиона долларов в раунде Series B в 2025 году при оценке 274 миллиона долларов постнатального финансирования, возглавляемом StepStone при участии GV (венчурного подразделения Google), Riot Ventures, Fika Ventures и CIV.