Neural Concept ระดมทุน Series C 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อขยายธุรกิจด้านวิศวกรรม AI-Native

แนวคิดประสาทบริษัท AI จากเมืองโลซาน ประเทศสวิตเซอร์แลนด์ ซึ่งมุ่งเน้นการคิดค้นวิธีการออกแบบและวิศวกรรมผลิตภัณฑ์ที่ซับซ้อนใหม่ ได้ประกาศระดมทุนรอบ Series C มูลค่า 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ นำโดย Growth Equity จาก Goldman Sachs Alternatives โดยมีนักลงทุนเดิมเข้าร่วมด้วย ทุนฟอเรสท์, อัลเวน, เอชทีจีเอฟ, ดีอี. Shaw Ventures และ Aster ทุนการระดมทุนรอบนี้ถือเป็นก้าวสำคัญสำหรับบริษัท ในการขยายแพลตฟอร์ม AI ของตนไปสู่สภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรมที่ต้องการประสิทธิภาพสูงที่สุดแห่งหนึ่งของโลก

ก่อตั้งขึ้นจากการแยกตัวออกมาจาก สถาบันเทคโนโลยีแห่งสหพันธรัฐสวิสในเมืองโลซานน์ (EPFL)Neural Concept สร้างแพลตฟอร์มของตนขึ้นบนหลักการที่เรียบง่ายแต่ทะเยอทะยาน นั่นคือ AI ด้านวิศวกรรมควรเข้าใจเรขาคณิต ฟิสิกส์ และเจตนาในการออกแบบในระดับเดียวกับเครื่องมือที่วิศวกรใช้งานอยู่แล้ว แทนที่จะวางตำแหน่ง AI เป็นชั้นการวิเคราะห์ภายนอก บริษัทได้ฝังการเรียนรู้เชิงลึกเข้าไปในเวิร์กโฟลว์ CAD และการจำลองโดยตรง ทำให้วิศวกรสามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพและข้อจำกัดได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ในกระบวนการพัฒนา

นำ AI เข้ามาสู่แก่นหลักของวิศวกรรมโดยตรง

กระบวนการทำงานด้านวิศวกรรมแบบดั้งเดิมมักถูกกำหนดด้วยวงจรการทำซ้ำที่ยาวนาน การออกแบบจะถูกสร้าง จำลอง ปรับปรุง และจำลองซ้ำอีกครั้ง—บางครั้งอาจใช้เวลานานหลายเดือน—ก่อนที่ปัญหาสำคัญจะปรากฏขึ้น แนวทางของ Neural Concept มีเป้าหมายที่จะเลื่อนช่วงเวลาดังกล่าวให้เร็วขึ้น ด้วยการทำให้ AI เป็นส่วนหนึ่งของสภาพแวดล้อม CAD และฟิสิกส์ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ทีมสามารถสำรวจพื้นที่การออกแบบขนาดใหญ่ได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ระบุข้อแลกเปลี่ยนได้เร็วขึ้น และลดโอกาสที่จะต้องออกแบบใหม่ในขั้นตอนสุดท้ายซึ่งอาจทำให้กำหนดการและงบประมาณเสียหายได้

โมเดลนี้ได้รับการตอบรับอย่างดีเยี่ยมในอุตสาหกรรมต่างๆ ที่ความซับซ้อนและระยะเวลาในการออกสู่ตลาดเป็นแรงกดดันอย่างต่อเนื่อง องค์กรในอุตสาหกรรมยานยนต์ การบินและอวกาศ พลังงาน และการผลิตขั้นสูง ต่างใช้แพลตฟอร์มนี้เพื่อเร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ในขณะที่ยังคงรักษามาตรฐานด้านประสิทธิภาพและความปลอดภัยที่เข้มงวด บริษัทรายงานว่ารายได้จากองค์กรเพิ่มขึ้นถึงสี่เท่าในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา โดยมีองค์กรทั่วโลกกว่า 50 แห่งที่ใช้งานเทคโนโลยีนี้ในกระบวนการผลิตอย่างต่อเนื่อง

เงินทุนใหม่นี้จะถูกนำไปใช้เพื่อเร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์ รวมถึงการเปิดตัวความสามารถด้าน CAD แบบสร้างสรรค์ที่วางแผนไว้ในช่วงต้นปี 2026 ขยายทีมงานด้านการตลาดทั่วโลก และเสริมสร้างความร่วมมือกับพันธมิตรในด้านโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ ซอฟต์แวร์จำลอง และการเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์

การเปลี่ยนจากการทดลอง AI ไปสู่การใช้งานในวงกว้าง

การเติบโตของ Neural Concept สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในวงกว้างที่กำลังเกิดขึ้นในการนำ AI มาใช้ในองค์กร องค์กรอุตสาหกรรมหลายแห่งใช้เวลาหลายปีที่ผ่านมาในการทดลองใช้แมชชีนเลิร์นนิงในกรณีการใช้งานเฉพาะด้าน สิ่งที่กำลังเปลี่ยนแปลงในขณะนี้คือการเปลี่ยนไปสู่แพลตฟอร์มที่สามารถนำไปใช้งานได้ในวงกว้าง ครอบคลุมทั้งทีมและสายผลิตภัณฑ์ โดยไม่ต้องบังคับให้วิศวกรละทิ้งเครื่องมือหรือกระบวนการที่มีอยู่เดิม

ด้วยการวางตำแหน่งตัวเองเป็นชั้นอัจฉริยะที่แทรกซึมอยู่ทั่วระบบวิศวกรรม Neural Concept จึงสอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงนี้ แพลตฟอร์มของบริษัทได้รับการออกแบบมาเพื่อบูรณาการมากกว่าการทดแทน ทำให้บริษัทต่างๆ สามารถนำ AI มาใช้ในขั้นตอนการทำงานที่สำคัญได้อย่างค่อยเป็นค่อยไป ในขณะที่ยังคงให้ผลลัพธ์ที่วัดได้ แนวทางที่เน้นองค์กรเป็นหลักนี้ช่วยผลักดัน AI ในงานวิศวกรรมให้ก้าวพ้นจากโครงการนำร่องและเข้าสู่การตัดสินใจในชีวิตประจำวัน

การเติบโตของ AI ในฐานะชั้นปัญญาประดิษฐ์สำหรับทีมวิศวกรรม

การระดมทุนรอบ Series C ของ Neural Concept ยังชี้ให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในวิวัฒนาการของวิศวกรรมเอง AI ไม่ได้ถูกนำมาใช้เพียงเพื่อเร่งความเร็วงานแต่ละอย่างอีกต่อไป แต่กำลังเข้ามามีบทบาทในการกำหนดวิธีการตัดสินใจตลอดวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์มากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อระบบ AI สามารถวิเคราะห์เรขาคณิต ฟิสิกส์ และข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพไปพร้อมๆ กันได้ พวกมันก็จะเริ่มทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลทางวิศวกรรมอย่างต่อเนื่อง แทนที่จะเป็นเพียงเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเป็นระยะๆ

การเปลี่ยนแปลงนี้ส่งผลกระทบอย่างมากต่อวิธีการทำงานของทีม วิศวกรสามารถเปลี่ยนจากการจัดการการจำลองซ้ำๆ และชุดเครื่องมือที่กระจัดกระจาย ไปสู่การตัดสินใจในระดับที่สูงขึ้น เช่น การกำหนดวัตถุประสงค์ การตีความผลลัพธ์ และการสร้างสมดุลระหว่างต้นทุน ประสิทธิภาพ ความยั่งยืน และความสามารถในการผลิต AI จะจัดการการสำรวจเชิงคำนวณในระดับใหญ่ ในขณะที่มนุษย์ยังคงรับผิดชอบต่อเจตนา ความเสี่ยง และการตัดสินใจขั้นสุดท้าย

เมื่อเวลาผ่านไป โมเดลนี้อาจช่วยลดระยะเวลาการพัฒนา ลดของเสียจากวัสดุ และเปิดโอกาสให้สำรวจการออกแบบที่ก่อนหน้านี้ไม่สามารถทำได้เนื่องจากความซับซ้อนหรือต้นทุนสูง ที่สำคัญกว่านั้น มันเปลี่ยนมุมมองด้านวิศวกรรมให้เป็นการสนทนาอย่างต่อเนื่องระหว่างความเชี่ยวชาญของมนุษย์และการใช้เหตุผลของเครื่องจักร แทนที่จะเป็นลำดับขั้นตอนที่ไม่เชื่อมโยงกัน

เส้นทางการพัฒนาของ Neural Concept ชี้ให้เห็นว่าวิศวกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังก้าวจากขั้นตอนการทดลองไปสู่โครงสร้างพื้นฐาน เมื่อองค์กรต่างๆ นำ AI มาใช้มากขึ้น ไม่ใช่แค่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่ยังเพื่อชี้นำการตัดสินใจด้วย ชั้นข้อมูลอัจฉริยะนี้อาจกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทีมวิศวกรรมเช่นเดียวกับเครื่องมือ CAD และการจำลองในปัจจุบัน