Il grido di “atomi, non bit!” – una frase che cattura la crescente ossessione della Silicon Valley per la produzione fisica rispetto ai prodotti digitali – ha raggiunto il culmine la scorsa settimana con la notizia che Jeff Bezos sta mettendo insieme un fondo da 100 miliardi di dollari per avviare e automatizzare le fabbriche.
Ma l’automazione delle fabbriche non è solo un problema {hardware}. Dipende sempre più da software program sofisticati e strumenti di intelligenza artificiale e questo cambiamento sta rimodellando le aziende che costruiscono l’infrastruttura del mondo della produzione fisica.
Karthik Gollapudi, amministratore delegato di Setacciare la pilaun’azienda di El Segundo, California, i cui strumenti supportano la progettazione e la produzione di macchine complesse come veicoli spaziali e automobili, sente il terreno spostarsi sotto i piedi. Afferma che questi cambiamenti hanno rimodellato il focus della sua azienda negli ultimi sei mesi.
Gollapudi e il suo co-fondatore, il CTO Austin Spiegel, hanno avviato l’azienda nel 2022 dopo aver lavorato su strumenti software program presso SpaceX che gestivano l’enorme quantità di dati di telemetria (informazioni sulle prestazioni in tempo reale trasmesse dai sensori sui componenti fisici) durante i take a look at, la produzione e il lancio.
La maggior parte delle aziende che costruiscono macchine avanzate utilizzano strumenti di database normal o creano i propri script Python, ma Sift ha visto l’opportunità di fornire alle aziende uno strumento migliore della categoria. I clienti spaziano da United Launch Alliance, un importante costruttore di razzi statunitense, e altri appaltatori della difesa, a startup di robotica e gestione della rete elettrica.
Tuttavia, Gollapudi afferma che l’arrivo degli strumenti di intelligenza artificiale per l’analisi dei dati ha costretto un cambiamento nella sua attività. I tipi di flussi di lavoro personalizzati che un tempo costituivano l’offerta distintiva dell’azienda sono diventati la posta in gioco in un mondo di modelli di intelligenza artificiale e deep studying. Ma la capacità dell’azienda di gestire l’infrastruttura dati period diventata improvvisamente più preziosa.
“La nostra visione a lungo termine di come abbiamo visto tutto questo svolgersi nell’arco di cinque anni si sta effettivamente concretizzando quest’anno”, ha detto Gollapudi a TechCrunch.
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13-15 ottobre 2026
Ciò significa gestire l’intenso flusso di dati proveniente dalle macchine odierne advert uso intensivo di software program. Alcuni veicoli con cui lavora l’azienda hanno più di 1,5 milioni di sensori che trasmettono dati contemporaneamente, in più formati e scale temporali.
Organizzare e archiviare i dati per le applicazioni di intelligenza artificiale è l’obiettivo dell’azienda: “gran parte del valore sta nel renderli leggibili dalla macchina”, ha affermato Gollapudi. Se gli agenti dell’intelligenza artificiale prenderanno decisioni sulla produzione o analizzeranno i dati dei take a look at per segnalare potenziali problemi, l’obiettivo di Sift è quello di rendere loro disponibili tali dati.
Jeff Dexter, vicepresidente del software program presso Astranis, una società satellite tv for pc che utilizza Sift per gestire take a look at, produzione e operazioni, ha affermato che una buona infrastruttura dati è importante per aziende come la sua che potrebbero eseguire 10 milioni di take a look at software program automatizzati in un giorno.
“Inevitabilmente si arriva a un punto in cui ci costa milioni di dollari al mese solo archiviare i dati”, ha affermato Dexter. “La domanda è davvero: è un milione di dollari ben speso? Con una tecnologia come Sift, non mi preoccupo di quanti dati ci sono.”
Gollapudi ha dichiarato a TechCrunch che Sift ha raccolto una serie B di 42 milioni di dollari nel 2025 con una valutazione post-money di 274 milioni di dollari, guidata da StepStone con la partecipazione di GV (il braccio di enterprise capital di Google), Riot Ventures, Fika Ventures e CIV.
