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Ex-engenheiros da SpaceX levam software de lançamento de foguetes para o chão de fábrica com o Sift Stack
Na semana passada, o lema “átomos, não bits!” — uma frase que resume o foco cada vez maior do Vale do Silício na manufatura física, em vez de produtos digitais — atingiu seu auge quando foi divulgada a notícia de que Jeff Bezos está montando um fundo de US$ 100 bilhões para consolidar e automatizar fábricas.
No entanto, a automação fabril não é apenas um desafio de hardware. Ela depende cada vez mais de softwares avançados e ferramentas de IA, e essa mudança está transformando as empresas que constroem a infraestrutura para a manufatura física.
Karthik Gollapudi, CEO da Sift Stack — uma empresa sediada em El Segundo, Califórnia, cujas ferramentas auxiliam no projeto e na fabricação de máquinas complexas, como naves espaciais e carros — percebe que o terreno está mudando sob seus pés. Ele afirma que essas mudanças reorientaram as prioridades de sua empresa nos últimos seis meses.
Gollapudi e seu cofundador e diretor de tecnologia (CTO), Austin Spiegel, fundaram a empresa em 2022 após trabalharem na SpaceX com ferramentas de software que lidavam com enormes volumes de dados de telemetria — dados de desempenho em tempo real transmitidos por sensores em componentes físicos — durante testes, fabricação e lançamento.
A maioria das empresas que constrói máquinas avançadas depende de ferramentas de banco de dados prontas para uso ou de scripts personalizados em Python, mas a Sift identificou uma oportunidade de oferecer a melhor solução do mercado. Entre seus clientes estão a United Launch Alliance, uma importante fabricante de foguetes dos EUA, outras empresas contratadas pelo setor de defesa, bem como startups de robótica e gerenciamento de redes de energia.
No entanto, Gollapudi afirma que o surgimento de ferramentas de IA para análise de dados impôs uma mudança em seu negócio. Os fluxos de trabalho personalizados que antes definiam a oferta característica da empresa tornaram-se requisitos básicos na era da IA e do aprendizado profundo. Enquanto isso, a capacidade da empresa de gerenciar a infraestrutura de dados de repente se tornou muito mais valiosa.
“Nossa visão de longo prazo sobre como isso se desenrolaria ao longo de cinco anos está, na verdade, se concretizando este ano”, disse Gollapudi ao TechCrunch.
Isso significa lidar com o enorme fluxo de dados proveniente das máquinas atuais, que utilizam intensivamente software. Alguns veículos com os quais a empresa trabalha possuem mais de 1,5 milhão de sensores transmitindo dados simultaneamente, em diversos formatos e escalas de tempo.
O objetivo da empresa é organizar e armazenar esses dados para aplicações de IA — “grande parte do valor está em torná-los legíveis por máquinas”, disse Gollapudi. Para que os agentes de IA possam tomar decisões sobre a fabricação ou analisar dados de teste para identificar possíveis problemas, a Sift busca tornar esses dados acessíveis a eles.
Jeff Dexter, vice-presidente de software da Astranis — uma empresa de satélites que usa a Sift para gerenciar testes, fabricação e operações — disse que uma infraestrutura de dados robusta é fundamental para empresas como a dele, que podem executar 10 milhões de testes automatizados de software em um único dia.
“Inevitavelmente, chegamos a um ponto em que estamos gastando milhões de dólares por mês apenas para armazenar dados”, disse Dexter. “Isso realmente se torna uma questão de saber se esse milhão de dólares está sendo bem gasto. Com uma tecnologia como a Sift, não me preocupo com a quantidade de dados que existe.”
Gollapudi disse ao TechCrunch que a Sift levantou US$ 42 milhões em uma rodada da Série B em 2025, com uma avaliação pós-investimento de US$ 274 milhões, liderada pela StepStone e com a participação da GV (braço de investimentos do Google), Riot Ventures, Fika Ventures e CIV.
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