Когда стартап в области промышленного ИИ CVector проводит встречи с производителями, поставщиками коммунальных услуг и другими потенциальными клиентами, основатели часто слышат один и тот же вопрос: «Будете ли вы здесь через полгода? Через год?»
Это обоснованное беспокойство в условиях, когда крупнейшие и наиболее богатые технологические компании переманивают лучшие таланты с помощью астрономических зарплат и всё чаще нацеливаются на перспективные ИИ-стартапы с заманчивыми сделками по «акви-найму» (acqui-hire).
Ответ основателей CVector, Ричарда Чжана и Тайлера Рагглза, всегда один и тот же: они никуда не денутся. И это важно для их клиентов — в числе которых национальные газовые компании и химический производитель в Калифорнии, — которые используют программное обеспечение CVector для управления и оптимизации своих промышленных операций.«Когда мы разговариваем с крупными игроками в критической инфраструктуре, на первом же звонке, через 10 минут, в 99% случаев нам задают этот вопрос», — рассказал Чжан TechCrunch.
«И они хотят реальных гарантий, верно?»Эта распространённая озабоченность — одна из причин, почему CVector сотрудничает с венчурным фондом Schematic Ventures, который недавно возглавил предпосевной раунд инвестиций на $1,5 млн для стартапа.
Чжан отметил, что хотел привлечь инвесторов с репутацией в решении сложных задач в цепочках поставок, производстве и программной инфраструктуре, что является ключевым направлением для Schematic как фонда ранней стадии.Партнёр Schematic Джулиан Канихан, который осуществил инвестицию, рассказал TechCrunch, что стартапы могут использовать несколько способов, чтобы развеять подобные опасения клиентов.
Есть практические решения — например, размещение кода в эскроу или предоставление бесплатной бессрочной лицензии на программное обеспечение в случае поглощения. Но иногда всё сводится к тому, что «основатели должны быть на одной волне с миссией компании и чётко доносить до клиентов свою долгосрочную приверженность», — сказал он.
Именно эта приверженность, похоже, помогает CVector добиваться раннего успеха.Чжан и Рагглз обладают уникальными навыками, которые хорошо сочетаются с типом работы, которую CVector предоставляет своим клиентам. Одной из первых работ Чжана была должность инженера-программиста в нефтяном гиганте Shell, где он, по его словам, часто работал в полевых условиях, «создавая приложения для iPad для людей, которые никогда раньше не использовали iPad».
Рагглз, имеющий докторскую степень по экспериментальной физике частиц, работал на Большом адронном коллайдере, «обрабатывая данные с наносекундной точностью, обеспечивая высокую доступность, неся ответственность за простои и быстро устраняя неполадки».
«Такие места позволяют выработать уверенность, и подобный опыт действительно помогает внушить людям доверие», — сказал Рагглз.Однако CVector — это не только резюме основателей. Компания проявила изобретательность и находчивость с момента запуска в конце 2024 года. Она разработала архитектуру своего промышленного ИИ-программного обеспечения — которую называет «мозгом и нервной системой для промышленных активов» — используя всё: от финтех-решений до данных о ценах на энергию в реальном времени и открытого программного обеспечения от команды Формулы-1 McLaren.Они также применяют разные подходы к формированию этого «мозга и нервной системы» в реальном времени вместе с клиентами. Чжан привёл пример с погодными данными.
Изменения погодных условий могут влиять на работу высокоточного производственного оборудования в крупном масштабе, но есть и косвенные эффекты. Например, если идёт снег, дороги и парковки посыпают солью. Если эта соль заносится в цех на обуви работников, она может существенно повлиять на высокоточное оборудование, чего операторы ранее могли не замечать или не могли объяснить.
«Интеграция таких сигналов в ваши операции и планирование невероятно ценна», — сказал Рагглз. «Всё это направлено на то, чтобы управлять этими объектами более успешно и прибыльно».CVector уже внедрила своих промышленных ИИ-агентов в таких секторах, как химическая промышленность, автомобилестроение и энергетика, и нацелена на то, что Чжан называет «критической инфраструктурой крупного масштаба».
В частности, с энергетическими компаниями Чжан отметил, что распространённой проблемой является использование устаревших языков программирования, таких как Cobra и Fortran, в системах диспетчеризации электросетей, что затрудняет управление в реальном времени. CVector создаёт алгоритмы, которые могут работать поверх этих старых систем, предоставляя операторам лучшую видимость и низкую задержку.
Сейчас CVector — небольшая компания с командой из восьми человек, распределённой между Провиденсом (Род-Айленд), Нью-Йорком и Франкфуртом (Германия). Но после завершения предпосевного раунда они планируют расти. Чжан подчеркнул, что они нанимают только «людей, разделяющих миссию компании», которые «действительно хотят сделать карьеру в физической инфраструктуре» — это поможет убедить клиентов, что стартап никуда не исчезнет.
Хотя путь Чжана от работы в Shell к CVector выглядит довольно прямолинейным, для Рагглза это более значительный переход. Но он отметил, что это вызов, который ему по душе.
«Мне нравится, что вместо того, чтобы писать статью, отправлять её на рецензирование, публиковать в журнале и надеяться, что кто-то её прочитает, я работаю с клиентом над чем-то, что уже внедрено, и мы можем помогать поддерживать его работу», — сказал он. «Вы можете вносить изменения, разрабатывать новые функции и создавать что-то новое для клиентов — быстро».
Оригинал
Уникальность
Последнее редактирование модератором:
