Buildots ระดมทุน $130 ล้านขณะการบูมของศูนย์ข้อมูล AI ปรับโฉมการก่อสร้าง

Buildots ได้ระดมทุนใหม่จำนวน $130 ล้าน ขณะที่บริษัทเทคโนโลยีการก่อสร้างมุ่งขยายแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ของตนไปยังศูนย์ข้อมูล โรงงานอุตสาหกรรม และโครงการโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่อื่น ๆ

รอบการระดมทุนนี้นำโดย O.G. Venture Partners โดยมีการเข้าร่วมจาก Lightspeed Venture Partners, Intel Capital, Mohari Ventures, Human Capital, Qumra Capital, Avigdor Willenz, Viola Growth และ Poalim Equity. การระดมทุนนี้ทำให้เงินทุนรวมของ Buildots สูงถึง $297 ล้านและสอดคล้องกับสิ่งที่บริษัทอธิบายว่าเป็นการเติบโตของรายได้ต่อปีประมาณ 3 เท่าในช่วงหลายปี

ช่วงเวลานี้มีความสำคัญ การก่อสร้าง คาดว่าจะเป็นอุตสาหกรรมระดับโลกมูลค่าประมาณ $16 ล้านล้านภายในปี 2030, แต่ส่วนที่เพิ่มขึ้นของการใช้จ่ายกำลังมุ่งไปสู่โครงการที่ความล่าช้ามีค่าใช้จ่ายสูงเป็นพิเศษ: ศูนย์ข้อมูล AI, โรงงานกึ่งตัวนำ, โรงงานการผลิตขั้นสูง, โครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน และการพัฒนาที่มีความสำคัญต่อภารกิจอื่น ๆ. Buildots เชื่อว่าโครงการเหล่านี้จะเร่งการเปลี่ยนแปลงของภาคการก่อสร้างจากการรายงานความคืบหน้าที่เก็บข้อมูลด้วยมือไปสู่ข้อมูลการดำเนินงานที่สร้างอย่างต่อเนื่อง

การก่อสร้างกลายเป็นส่วนหนึ่งของการแข่งขันโครงสร้างพื้นฐาน AI

Buildots ได้รับการใช้งานแล้วโดยบริษัทก่อสร้างและเจ้าของโครงการชั้นนำกว่า 100 ราย, รวมถึง Intel, Digital Realty, STO Building Group, JE Dunn, Mortenson, Bouygues และ HOCHTIEF. บริษัทกล่าวว่าข้อตกลงหลายปีหลายหลักหลายแสนดอลลาร์ที่ครอบคลุมหลายโครงการกำลังกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น

ศูนย์ข้อมูลได้กลายเป็นส่วนที่สำคัญโดยเฉพาะของการขยายตัวนั้น

เงินทุนมหาศาลที่มุ่งไปยังโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้สร้างความท้าทายระดับสอง: การสร้างสิ่งอำนวยความสะดวกทางกายภาพที่จำเป็นสำหรับระบบคอมพิวเตอร์ที่ใช้พลังงานเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โครงการศูนย์ข้อมูลต้องมีการทำงานด้านไฟฟ้า, กลไก, ระบบทำความเย็น และโครงสร้างที่เรียงลำดับอย่างใกล้ชิด, ซึ่งหมายความว่าความล่าช้าเล็กน้อยในงานหนึ่งอาจส่งผลต่อกิจกรรมต่อเนื่องหลายรายการ

Buildots กล่าวว่าเทคโนโลยีของบริษัทได้ติดตามและวิเคราะห์พื้นที่การก่อสร้างประมาณ 425 ล้านตารางฟุต, รวมถึงโครงการศูนย์ข้อมูลที่มีความจุส่งมอบ 9.93 GW และมูลค่าโครงการ $88.3 พันล้าน

สิ่งนี้ทำให้บริษัทมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นพิเศษสำหรับการตรวจสอบว่าตารางการก่อสร้างเปรียบเทียบกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในสนามอย่างไร

วิธีที่ Buildots ใช้ AI เพื่อทำความเข้าใจไซต์การก่อสร้าง

ใจกลางของแพลตฟอร์ม Buildots คือแนวคิดที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา: แทนที่จะให้ผู้จัดการโครงการกำหนดปริมาณงานที่เสร็จสมบูรณ์ด้วยตนเอง, ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อสังเกตไซต์การก่อสร้างโดยตรง

สภาพไซต์สามารถจับภาพได้โดยใช้กล้อง 360 องศา, โดรน, และการสแกนด้วยเลเซอร์. จากนั้น Buildots เชื่อมข้อมูลภาพนี้กับข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูลอาคาร (BIM) ของโครงการและตารางการก่อสร้าง. โมเดล AI ของบริษัทกำหนดว่าองค์ประกอบใดได้ถูกติดตั้ง, งานดำเนินการที่ไหน, และความคืบหน้าจริงเปรียบเทียบกับแผนอย่างไร

บริษัทกล่าวว่าการจับภาพไซต์โดยทั่วไปจะถูกประมวลผลเป็นข้อมูลความคืบหน้าและการแจ้งเตือนความเสี่ยงภายใน 24 ถึง 36 ชั่วโมง

สิ่งนี้สร้างการแสดงผลดิจิทัลที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องของโครงการ แทนที่จะเป็นการรวบรวมภาพถ่ายและสเปรดชีตที่แยกจากกัน ทีมโครงการสามารถตรวจสอบความคืบหน้าตามสายงาน, ชั้น, พื้นที่, กิจกรรม หรือองค์ประกอบการก่อสร้างแต่ละรายการ, รวมถึงงานบางส่วนในพื้นที่ที่ข้อมูล BIM ไม่ครบถ้วน

ชุดข้อมูลที่ได้ยังส่งต่อไปยังระบบพยากรณ์

การพยากรณ์ความล่าช้าของ Buildots เทคโนโลยีเปรียบเทียบอัตราการทำงานที่วางแผนไว้ของกิจกรรมกับอัตราที่สังเกตได้และคำนวณอัตราที่จำเป็นเพื่อให้เสร็จตามกำหนด. ระบบจึงสามารถทำเครื่องหมายกิจกรรมที่ดูเหมือนว่าจะพลาดวันเสร็จสิ้น, ให้ทีมตรวจสอบสถานการณ์เช่นการเพิ่มแรงงาน, การเปลี่ยนลำดับ, หรือการจัดสรรทรัพยากรก่อนที่ความล่าช้าจะกลายเป็นสำคัญ

ความแตกต่างนี้สำคัญ โอกาสในระยะยาวไม่ได้เป็นเพียงการอัตโนมัติการรายงานการก่อสร้าง, แต่เป็นการเปลี่ยนข้อมูลความคืบหน้าให้เป็นระบบพยากรณ์

ศูนย์ข้อมูลทำให้ตารางการก่อสร้างเผชิญความกดดัน

ไม่มีพื้นที่ใดแสดงความต้องการนี้ได้ดีกว่าการก่อสร้างศูนย์ข้อมูล

โครงการโครงสร้างพื้นฐาน AI พึ่งพางานกลไก, ไฟฟ้า, และระบบประปาที่ซับซ้อนให้เสร็จภายในกำหนดเวลาที่จำกัดมากขึ้น ความล่าช้าในระบบไฟฟ้า, โครงสร้างทำความเย็น, หรือระบบสำคัญอื่น ๆ สามารถส่งผลต่อการเริ่มใช้งานและวันที่ความจุการคำนวณเริ่มสร้างรายได้

การวิเคราะห์ของ Buildots เกี่ยวกับศูนย์ข้อมูลทั่วโลกขนาด 25 ล้านตารางฟุตเน้นให้เห็นช่องว่างระหว่างตารางการก่อสร้างกับอัตราการผลิตในโลกจริง

การเปรียบเทียบศูนย์ข้อมูลปี 2025 ของบริษัทพบว่าการทำงาน HVAC กำลังดำเนินไปที่ 76.9% ของอัตราที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่วางไว้. ระบบไฟฟ้ากำลังทำงานที่ 59.4%, ในขณะที่ระบบน้ำภายในบ้านดำเนินไปเพียง 44.9% ของอัตราที่ต้องการ

ตัวเลขเหล่านี้อ้างอิงจากชุดข้อมูลโครงการของ Buildots เอง แต่แสดงให้เห็นว่าทำไมเจ้าของโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ทุนสูงจึงให้ความสนใจเพิ่มขึ้นในการมองเห็นความคืบหน้าการก่อสร้างอย่างละเอียดมากยิ่งขึ้น

สำหรับโครงการแบบดั้งเดิม ความล่าช้าสามารถทำให้ต้นทุนการเงินเพิ่มขึ้นและทำให้กำไรแคบลง สำหรับศูนย์ข้อมูลขนาดไฮเปอร์สเกล ความล่าช้ายังอาจทำให้การติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณที่มีราคาแพงล่าช้าและทำให้ความพร้อมใช้งานของความจุดังกล่าวล่าช้า

ก้าวข้ามการติดตามความคืบหน้าด้วย AI

Buildots ยังได้ขยายขอบเขตออกไปนอกระบบการตรวจสอบความคืบหน้าที่ขับเคลื่อนด้วยคอมพิวเตอร์วิชั่นเดิมของตน

ความสามารถ การตรวจจับความเบี่ยงเบน ของระบบเปรียบเทียบการก่อสร้างกับโมเดลโครงการเพื่อระบุส่วนที่ติดตั้งผิดหรือยังไม่เสร็จ ทีมงานสามารถตรวจสอบตำแหน่งและบริบทภาพรอบปัญหาก่อนแก้ไขใน Buildots หรือส่งออกไปยังแพลตฟอร์มการก่อสร้างเช่น Procore, Forma และ Revizto

อีกหนึ่งฟีเจอร์คือ ปริมาณที่เสร็จสมบูรณ์ ซึ่งใช้ข้อมูลไซต์พื้นฐานเดียวกันกับการประยุกต์ใช้การชำระเงิน แทนที่จะพึ่งพาเปอร์เซ็นต์ความสำเร็จที่รายงานจากผู้รับเหมาและผู้รับเหมาช่วง ทีมงานสามารถเปรียบเทียบการเรียกร้องการชำระเงินกับปริมาณที่แพลตฟอร์มยืนยันว่าได้ติดตั้งแล้ว

สิ่งนี้ทำให้ Buildots เข้าสู่ส่วนที่สำคัญแต่ไม่ค่อยชัดเจนของการจัดการการก่อสร้าง: การเชื่อมโยงสภาพทางกายภาพของอาคารกับสภาพการเงินของโครงการ

บริษัทกำลังขยายการใช้ปัญญาประดิษฐ์ด้านแรงงานผ่าน Buildots Field ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่อิงจาก Genda ที่ Buildots เข้าซื้อในเดือนตุลาคม 2025 ระบบนี้ใช้โครงสร้างพื้นฐาน Bluetooth บนไซต์และกระบวนการทำงานบนมือถือเพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการปรากฏตัวของแรงงาน, โลจิสติกส์, ความปลอดภัย, และการกระจายแรงงานในไซต์การก่อสร้าง

เมื่อรวมกับข้อมูลความคืบหน้าของ Buildots เป้าหมายคือการเชื่อมโยงข้อมูลแรงงานกับผลลัพธ์การก่อสร้าง ผู้จัดการโครงการอาจเห็นได้ไม่เพียงแต่กิจกรรมหนึ่งล่าช้าจากกำหนดเวลา แต่ยังสามารถตรวจสอบได้ว่ามีการส่งแรงงานเพิ่มเติมไปยังพื้นที่นั้นจริงหรือไม่และการแทรกแซงนั้นทำให้การผลิตดีขึ้นหรือไม่ Buildots ระบุว่าแอปพลิเคชัน Buildots Field ที่บูรณาการอย่างเต็มรูปแบบจะพร้อมให้บริการทั่วไปในไตรมาสที่ 4 ของปี 2026

จากโครงการเดี่ยวสู่พอร์ตโฟลิโอการก่อสร้าง

เงินทุนใหม่จะถูกใช้เพื่อขยาย Buildots ในสามทิศทาง

ในเชิงภูมิศาสตร์ บริษัทมุ่งหมายเพิ่มการติดตั้งในพอร์ตโฟลิโอการก่อสร้างหลักในอเมริกาเหนือและ EMEA การพัฒนาผลิตภัณฑ์จะขยายแพลตฟอร์มต่อไปตลอดวงจรชีวิตการก่อสร้าง ตั้งแต่การยื่นข้อเสนอจนถึงการส่งมอบโครงการและการโอนมอบ Buildots ยังต้องการยกระดับสติปัญญาระดับพอร์ตโฟลิโอ ให้ผู้บริหารสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างหลายโครงการแทนการประเมินแต่ละโครงการแยกกัน

สิ่งนี้อาจมีความสำคัญเพิ่มขึ้นเมื่อบริษัทต่างๆ สร้างเครือข่ายของศูนย์ข้อมูล, โรงงาน, สิ่งอำนวยความสะดวกด้านพลังงาน, และโครงสร้างพื้นฐานมาตรฐานอื่นๆ พร้อมกัน

แทนที่จะมองว่าแต่ละโครงการเป็นชุดข้อมูลแยกกัน ประสิทธิภาพการก่อสร้างในอดีตอาจในที่สุดถูกนำมาใช้กำหนดเกณฑ์มาตรฐานสำหรับโครงการในอนาคต — ระบุว่าฝีมือใดบ่อยครั้งไม่ตรงตามอัตราการผลิตที่วางแผนไว้, สมมติฐานกำหนดเวลาใดไม่เป็นจริง, และการแทรกแซงใดที่จริงๆ แล้วฟื้นฟูเวลาที่สูญเสียไป

สำหรับ Buildots การระดมทุน $130 ล้านจึงเป็นมากกว่าการขยายผลิตภัณฑ์การตรวจสอบการก่อสร้างด้วย AI บริษัทกำลังพยายามสร้างชั้นข้อมูลที่เชื่อมต่อไซต์การก่อสร้าง, ตารางโครงการ, แรงงาน, การควบคุมทางการเงิน, และการจัดการพอร์ตโฟลิโอของผู้บริหาร

เมื่อการใช้จ่ายในโครงสร้างพื้นฐาน AI เพิ่มขึ้น ซอฟต์แวร์ที่ใช้จัดการการก่อสร้างเชิงกายภาพก็กลายเป็นส่วนหนึ่งของเศรษฐกิจ AI เอง ความท้าทายของ Buildots ตอนนี้คือการพิสูจน์ว่าปริมาณข้อมูลการก่อสร้างมหาศาลที่บริษัทเก็บรวบรวมสามารถแปลเป็นการลดความล่าช้า, ลดต้นทุน, และทำให้การส่งมอบโครงการมีความคาดการณ์ได้มากขึ้นอย่างต่อเนื่องในระดับโลก