Neural Concept залучає $100 мільйонів у раунді серії C для масштабування AI-нативної інженерії

Neural Concept, швейцарська AI-компанія з Лозанни, що спеціалізується на переосмисленні процесів проектування та інженерії складних продуктів, оголосила про залучення $100 мільйонів у раунді фінансування серії C під керівництвом Growth Equity at Goldman Sachs Alternatives. У раунді також взяли участь існуючі інвестори Forestay Capital, Alven, HTGF, D.E. Shaw Ventures та Aster Capital. Цей раунд є важливою віхою для компанії, яка масштабує свою AI-нативну платформу в одних з найбільш вимогливих промислових середовищ у світі.

Заснована як спін-оф Швейцарської федеральної технологічної школи Лозанни (EPFL), Neural Concept побудувала свою платформу навколо простої, але амбітної передумови: інженерний штучний інтелект повинен розуміти геометрію, фізику та задум дизайну на тому ж рівні, що й інструменти, якими вже користуються інженери. Замість того, щоб позиціонувати AI як зовнішній аналітичний шар, компанія вбудовує глибоке навчання безпосередньо в CAD та симуляційні робочі процеси, дозволяючи інженерам аналізувати продуктивність та обмеження набагато раніше в процесі розробки.

Інтеграція AI безпосередньо в ядро інженерії

Традиційні інженерні робочі процеси часто характеризуються довгими циклами ітерацій. Конструкції створюються, моделюються, переглядаються та повторно моделюються — іноді протягом місяців — перш ніж виявляються критичні проблеми. Підхід Neural Concept має на меті зсунути цей часовий графік вперед. Роблячи AI нативною для CAD та фізично-орієнтованих середовищ, платформа дозволяє командам досліджувати великі простори дизайну на ранніх етапах, раніше визначати компроміси та зменшувати ймовірність доробок на пізніх стадіях, які можуть зірвати графіки та бюджети.

Ця модель знайшла відгук у різних галузях, де складність та час виходу на ринок є постійним тиском. Автомобільні, аерокосмічні, енергетичні компанії та підприємства передового виробництва використовують платформу для прискорення розробки продуктів, одночасно дотримуючись суворих стандартів продуктивності та безпеки. Компанія повідомляє про чотириразове зростання доходів від корпоративних клієнтів за останні 18 місяців, причому понад 50 глобальних організацій активно впроваджують її технологію у виробничі процеси.

Новий капітал буде використано для прискорення розробки продукту — включаючи запланований вихід генеративної CAD-функціональності на початку 2026 року — розширення глобальних команд з виходу на ринок та поглиблення інтеграцій з партнерами в галузі хмарної інфраструктури, програмного забезпечення для моделювання та апаратного прискорення.

Від AI-експериментів до масштабного впровадження

Зростання Neural Concept відображає ширший перехід, що відбувається в галузі впровадження AI на підприємствах. Багато промислових організацій провели останні кілька років, експериментуючи з машинним навчанням у ізольованих випадках використання. Тепер відбувається зсув у бік платформ, які можна масштабно впроваджувати в різних командах та продуктових лініях, не змушуючи інженерів відмовлятися від існуючих інструментів або процесів.

Позиціонуючи себе як інтелектуальний шар, що охоплює інженерні системи, Neural Concept відповідає цьому зсуву. Її платформа розроблена для інтеграції, а не заміни, дозволяючи компаніям поступово впроваджувати AI у критично важливі робочі процеси, одночасно забезпечуючи відчутний ефект. Такий підхід, орієнтований на підприємства, допоміг вивести AI в інженерії за межі пілотних проектів до щоденного прийняття рішень.

AI як інтелектуальний шар для інженерних команд

Раунд серії C Neural Concept також вказує на глибшу трансформацію в тому, як сама інженерія розвивається. AI більше не застосовується лише для прискорення окремих завдань; він все більше впливає на те, як приймаються рішення протягом усього життєвого циклу продукту. Оскільки AI-системи стають здатними одночасно аналізувати геометрію, фізику та обмеження продуктивності, вони починають функціонувати як постійне джерело інженерної інтелектуальності, а не як періодичний інструмент оптимізації.

Цей зсув має важливі наслідки для того, як працюють команди. Інженери можуть відійти від управління повторюваними симуляціями та фрагментованими ланцюгами інструментів до роботи на вищому рівні — визначення цілей, інтерпретації результатів та збалансування компромісів між вартістю, продуктивністю, сталістю та технологічністю виробництва. AI обробляє обчислювальне дослідження в масштабі, тоді як люди залишаються відповідальними за задум, ризики та остаточні рішення.

З часом така модель може скоротити цикли розробки, зменшити матеріальні відходи та дозволити досліджувати конструкції, які раніше були непрактичними через складність або вартість. Що важливіше, вона переосмислює інженерію як постійний діалог між людським досвідом та машинним мисленням, а не як послідовність роз’єднаних кроків.

Траєкторія Neural Concept свідчить про те, що AI-орієнтована інженерія переходить від експериментів до інфраструктури. Оскільки все більше організацій впроваджують AI не лише для оптимізації робочих процесів, але й для керівництва самим процесом прийняття рішень, цей інтелектуальний шар може стати таким же фундаментальним для інженерних команд, як CAD та інструменти моделювання сьогодні.