Applied Computing привлекла $20 млн на ИИ-модель для нефтегазовых заводов

Лондонский стартап Applied Computing, основанный в 2023 году, привлёк $20 млн в раунде серии A. Раунд возглавила инжиниринговая компания KBR, также участвовал венчурный фонд Databricks Ventures. Стартап строит фундаментальную ИИ-модель Orbital для всей нефтегазовой, нефтеперерабатывающей и нефтехимической отрасли, от добычи до переработки.

По словам сооснователя и гендиректора Каллума Адамсона, на одном заводе может стоять по несколько тысяч датчиков, которые измеряют температуру, давление, скорость потока, вязкость и десятки других параметров. Из-за раздробленности данных предприятия принимают операционные решения, используя менее 8% доступной информации: показания датчиков, инженерную документацию и физико-химические расчёты трудно свести воедино и обработать достаточно быстро.

Orbital устроена иначе, чем языковые модели, предсказывающие следующее слово: она объединяет модель временных рядов, физическую модель и языковую модель, чтобы предсказывать состояние завода целиком, с учётом ограничений оборудования и действий операторов. Система также позволяет технику запускать симуляции: как изменение в одном узле завода повлияет на остальные процессы.

Applied Computing утверждает, что Orbital умеет находить аномалии, устанавливать их причину и проверять, не создаст ли предложенное исправление новых проблем в другом месте завода, всё в течение минут. По словам Адамсона, продукт сжимает расследования, которые раньше занимали дни или недели, до секунд, помогая предприятиям экономить энергию и не терять в объёмах производства.

Спрос подтверждается цифрами: стартап заявляет, что перешёл от скрытного режима работы к десяткам миллионов долларов годового регулярного дохода (ARR) менее чем за 18 месяцев. Адамсон говорит, что Orbital уже используют несколько «крупных публичных» компаний добычи, переработки и нефтехимии, но отказался назвать их число.

Среди партнёров, индийская компания Wipro и сама KBR, которая встроила Orbital в свою цифровую платформу INSITE 3.0 для энергетических проектов и применяет продукт при производстве аммиака. Адамсон говорит, что стартап также работает с «крупным американским добывающим оператором» и в ближайшие недели объявит о партнёрстве с одним из европейских нефтяных мейджоров.

Рынок, впрочем, занят: там уже есть устоявшиеся поставщики промышленного софта (AspenTech с продуктами для симуляции и ИИ-моделирования, AVEVA с физическим моделированием и оптимизацией) и более узкоспециализированные ИИ-стартапы, работающие на уровне данных (Cognite, Seeq). Адамсон настаивает, что защитой Applied Computing служит не доступ к промышленным данным, а способность собрать команду ИИ-исследователей, которая сможет создать модель уровня Orbital: по его словам, топовые ИИ-исследователи вряд ли выберут работу в самой Shell. Он также отмечает, что операционные данные с НПЗ и других объектов обычно недоступны публично, а данные из симуляций не воспроизводят то, что происходит на реальном работающем заводе.

Партнёрство с KBR, по словам Адамсона, дало стартапу доступ к операционным данным, отраслевой экспертизе и знакомствам с потенциальными клиентами. Привлечённые $20 млн компания направит на международную экспансию, найм исследователей и инженеров и новые проекты с энергетическими клиентами. Одновременно стартап объявил об открытии офиса в Хьюстоне в дополнение к штаб-квартире в Лондоне и операционному хабу в Бангалоре: американская база приближает компанию к двум существующим клиентам в Северной Америке, готовится и выход на Ближний Восток.

Ключевые факты

Applied Computing (Лондон, основана в 2023) привлекла $20 млн серии A от KBR и Databricks Ventures на модель Orbital для нефтегазовой, перерабатывающей и нефтехимической отрасли
Orbital сочетает модель временных рядов, физическую модель и языковую модель, чтобы предсказывать состояние всего завода, а не следующее слово, как обычные LLM
По словам CEO Каллума Адамсона, заводы используют менее 8% доступных данных с датчиков; Orbital сжимает расследования аномалий с дней/недель до минут
Стартап заявляет о переходе от скрытного режима к десяткам миллионов долларов ARR менее чем за 18 месяцев; партнёры, KBR (платформа INSITE 3.0, производство аммиака) и Wipro
Деньги пойдут на международную экспансию (открыт офис в Хьюстоне в дополнение к Лондону и Бангалору), найм исследователей и партнёрство с европейским нефтяным мейджором

Почему это важно

Это показатель того, что фундаментальные ИИ-модели выходят за пределы текста, кода и изображений в тяжёлую промышленность. Orbital, не языковая модель в чистом виде, а гибрид из модели временных рядов, физической модели и языковой модели, обученный предсказывать состояние целого промышленного объекта. Быстрый рост выручки (от скрытного режима до десятков миллионов долларов ARR за полтора года) и участие крупного инжинирингового игрока KBR в качестве лид-инвестора и заказчика показывают, что спрос на такие вертикальные модели в энергетике реален, а не гипотетичен.

Кому это важно

В первую очередь, операторам нефтегазовых, нефтеперерабатывающих и нефтехимических заводов, которые тонут в данных с тысяч датчиков и не успевают свести их с инженерной документацией и физико-химическими расчётами. Также это важно для инвесторов и конкурентов в сегменте промышленного ПО, AspenTech, AVEVA, Cognite и Seeq, поскольку Applied Computing напрямую конкурирует с ними за тот же рынок промышленной аналитики и оптимизации.

Как это применить

Orbital уже встроена партнёром KBR в платформу INSITE 3.0 и применяется, в частности, для производства аммиака; продукт также используют несколько крупных публичных компаний добычи, переработки и нефтехимии (названия не раскрываются). Практический сценарий, оператор получает не только сигнал об аномалии, но и объяснение её причины и симуляцию последствий предложенного исправления для остальной части завода, в течение минут, а не дней.

Можно ли доверять

Цифры и заявления в материале исходят от самого стартапа и не подтверждены независимо: точное число клиентов не раскрыто, а метрика ARR не сопровождается конкретной суммой. При этом раунд ведёт стратегический инвестор и клиент KBR, что снижает риск чисто маркетингового позиционирования, интерес крупного инжинирингового игрока к встраиванию Orbital в собственную платформу говорит в пользу того, что продукт действительно работает хотя бы в пилотных внедрениях.

Риски и подводные камни

Рынок промышленного ПО для энергетики плотный и консервативный: там давно работают AspenTech, AVEVA, Cognite и Seeq, а смена систем на реальном заводе, процесс медленный и рискованный из-за требований к безопасности и надёжности. CEO прямо говорит, что моат компании, не данные, а способность удержать команду ИИ-исследователей, а это более хрупкое конкурентное преимущество, чем эксклюзивный доступ к промышленным данным или долгосрочные контракты.

«Это проблема ИИ. Это не проблема данных и не энергетическая проблема»

— Каллум Адамсон, сооснователь и CEO Applied Computing