Стартап CVector, занимающийся искусственным интеллектом, привлекает 5 миллионов долларов на свою промышленную «нервную систему»

Стартап промышленного искусственного интеллекта CВектор построил мозг и нервную систему для крупной промышленности. Теперь перед основателями Ричардом Чжаном и Тайлером Рагглсом стоит более серьезная задача: показать клиентам и инвесторам, как этот уровень программного обеспечения на базе искусственного интеллекта приводит к реальной экономии в промышленном масштабе.

Стартап из Нью-Йорка добился определенного успеха после своего раунд предварительного финансирования в июле прошлого года. Его система теперь работает с реальными клиентами, включая коммунальные предприятия, передовые производственные мощности и производители химической продукции. Это дало дуэту более конкретные примеры того, какие проблемы они могут решить — и сэкономить деньги — для своих крупных отраслевых клиентов.

«Одна из основных вещей, которые мы наблюдаем», — сказал он, — это то, что клиентам «на самом деле не хватает инструмента для перевода небольшого действия, например, включения и выключения клапана, [into] это просто сэкономило мне деньги?»

Как домовладельцу, которому нужно оплатить счета, немного нервно думать об одном невзрачном клапане, который так сильно влияет на чистую прибыль компании и ее клиентов. Но именно подобные примеры помогли CVector достичь новой вехи, поскольку теперь она закрыла посевной раунд на 5 миллионов долларов, рассказали > Чжан и Рагглс.

Финансирование осуществлялось Powerhouse Ventures и включало сочетание венчурной и стратегической поддержки с участием фондов ранних стадий, таких как Fusion Fund и Myriad Venture Partners, а также Hitachi’s. корпоративное венчурное подразделение.

После завершения раунда финансирования CVector немного больше говорит о некоторых из своих первых клиентов — и о том, насколько они разные.

«Радость последних, скажем, шести-восьми месяцев была направлена в индустриальный центр, во все эти места, которые находятся просто в глуши, но имеют огромные производственные предприятия, которые либо заново изобретают себя, либо действительно меняют способы принятия решений», — сказал Чжан в интервью.

Одним из таких клиентов является металлообрабатывающая компания ATEK Metal Technologies из Айовы, которая, среди прочего, производит алюминиевые отливки для мотоциклов Harley-Davidson. CVector помогает выявлять потенциальные проблемы, которые могут привести к простою оборудования, контролирует энергоэффективность всего завода и следит за ценами на сырье, которые влияют на стоимость сырья.

«Для меня это хороший пример того, что это действительно квалифицированная рабочая сила, и им понадобится вся возможная помощь от нас, со стороны программного обеспечения, со стороны технологий, чтобы действительно помочь этой группе людей трансформироваться, вывести бизнес на новый уровень, чтобы они могли продолжать расти», — сказал Чжан.

Поиск оптимизации на старых предприятиях может показаться наиболее очевидным путем для такой компании, как CVector. Но в качестве клиентов компания также привлекла стартапы, в том числе Ammobia, стартап в области материаловедения, базирующийся в Сан-Франциско, который работает над снижением стоимости производства аммиака. И все же работа, которую CVector выполняет для Ammobia, на удивление похожа на ту, что она делает для ATEK, сказал Чжан.

CVector также растет. В компании работают до 12 человек, и она закрыла свой первый физический офис в финансовом районе Манхэттена. Чжан сказал, что он привлекает таланты из мира финансовых технологий и финансов, особенно из хедж-фондов. По его словам, последний созрел для набора персонала, поскольку люди, работающие в индустрии хедж-фондов, уже в значительной степени сосредоточены на использовании данных для получения финансового преимущества.

«Это суть нашего коммерческого предложения; это то, что мы называем «экономикой операций», — сказал Чжан. «Мы позиционируем его так, чтобы он находился между работой завода и реальной экономикой — границей того, сколько вы зарабатываете денег».

Однако Чжан по-прежнему считает коммунальные предприятия отличным местом для применения технологии CVector. (Вот откуда взялся пример с клапаном.) И он обнаружил, что даже такие типы клиентов стали гораздо свободнее говорить о видах работы, которую выполняет CVector.

«Мы с Тайлером только что говорили о том, как, когда мы только начали [the] компании почти ровно год назад, говорить об искусственном интеллекте в целом все еще было табу. Вероятность того, что клиент воспользуется ИИ или просто дискредитирует вас, была 50/50, верно?» – сказал он. «Но сейчас, особенно в последние шесть месяцев, все просят больше решений на основе искусственного интеллекта, даже если иногда расчет рентабельности инвестиций может быть не ясен. Такое увлечение усыновлением вполне реально».

Рагглс сказал, что во многом это связано с тем, что то, что делает CVector, в конечном итоге сводится к одному: деньгам. А в условиях такой неопределенности в мире управлять расходами становится все труднее.

«Мы живем в то время, когда компании действительно серьезно обеспокоены своей цепочкой поставок, ее затратами и изменчивостью, а также возможностью поставить ИИ поверх нее. [to make an] экономическая модель объекта, она действительно нашла отклик у многих клиентов, будь то старые и промышленные предприятия в центре страны или новые производители энергии, которые пытаются делать новые и нестандартные вещи», — сказал он.