Com o Sift Stack, dois ex-engenheiros da SpaceX estão trazendo o software que ajudou a lançar foguetes para o chão de fábrica

O grito de “átomos, não bits!” – uma frase que capta a crescente obsessão do Vale do Silício pela fabricação física em vez de produtos digitais – atingiu um pico febril na semana passada com a notícia de que Jeff Bezos está reunindo um fundo de US$ 100 bilhões para criar e automatizar fábricas.

Mas automatizar fábricas não é apenas um problema de hardware. Depende cada vez mais de software sofisticado e de ferramentas de IA, e essa mudança está a remodelar as empresas que constroem a infraestrutura do mundo da produção física.

Karthik Gollapudi, CEO da Peneirar Pilhauma empresa de El Segundo, Califórnia, cujas ferramentas apoiam o projeto e a fabricação de máquinas complexas, como naves espaciais e carros, está sentindo a mudança de terreno sob seus pés. Ele diz que essas mudanças remodelaram o foco da sua empresa nos últimos seis meses.

Gollapudi e seu cofundador, CTO Austin Spiegel, iniciaram a empresa em 2022 depois de trabalhar em ferramentas de software na SpaceX que gerenciavam a enorme quantidade de dados de telemetria – informações de desempenho em tempo real transmitidas de sensores em componentes físicos – durante testes, fabricação e lançamento.

A maioria das empresas que constroem máquinas avançadas usa ferramentas de banco de dados prontas para uso ou cria seus próprios scripts Python, mas a Sift viu a oportunidade de fornecer às empresas a melhor ferramenta da categoria. Os clientes vão desde a United Launch Alliance, um importante construtor de foguetes dos EUA, e outros empreiteiros de defesa, até startups de robótica e gerenciamento de rede elétrica.

Porém, Gollapudi afirma que a chegada de ferramentas de IA para análise de dados forçou uma mudança em seu negócio. Os tipos de fluxos de trabalho personalizados que antes se destacavam como a oferta exclusiva da empresa tornaram-se uma aposta importante em um mundo de IA e modelos de aprendizagem profunda. Mas a capacidade da empresa para gerir a infra-estrutura de dados tornou-se subitamente mais valiosa.

“Nossa visão de longo prazo de como vimos isso acontecer ao longo de cinco anos está realmente acontecendo este ano”, disse Gollapudi ao TechCrunch.

Isso significa gerenciar o intenso fluxo de dados das máquinas atuais com uso intensivo de software. Alguns veículos com os quais a empresa trabalha têm mais de 1,5 milhão de sensores transmitindo dados simultaneamente, em vários formatos e escalas de tempo.

Organizar e armazenar esses dados para aplicações de IA é o objetivo da empresa – “muito do valor está em expor isso para ser legível por máquina”, disse Gollapudi. Se os agentes de IA tomarem decisões sobre a fabricação ou analisarem dados de teste para sinalizar possíveis problemas, o objetivo da Sift é disponibilizar esses dados para eles.

Jeff Dexter, vice-presidente de software da Astranis, uma empresa de satélite que usa o Sift para gerenciar testes, fabricação e operações, disse que uma boa infraestrutura de dados é importante para empresas como a dele, que podem fazer 10 milhões de testes automatizados de software por dia.

“Inevitavelmente, chega-se a um ponto em que custa milhões de dólares por mês apenas para armazenar dados”, disse Dexter. “É realmente tipo: isso é um milhão de dólares bem gasto? Com ​​tecnologias como o Sift, não me preocupo com a quantidade de dados que existem.”

Gollapudi disse ao TechCrunch que a Sift levantou uma Série B de US$ 42 milhões em 2025 com uma avaliação pós-dinheiro de US$ 274 milhões, liderada pela StepStone com a participação da GV (braço de risco do Google), Riot Ventures, Fika Ventures e CIV.