Andercore Raises $40M Series B để Mở Rộng Nền Tảng Thương Mại Công Nghiệp Được Động Làmcủa AI

Nền tảng thương mại công nghiệp của Berlin Andercore đã bảo đảm 40 triệu đô la trong một vòng tài trợ Series B, kết hợp vốn chủ sở hữu và nợ để thúc đẩy kế hoạch phát triển của châu Âu. Vòng này đã chứng kiến sự tham gia của các nhà đầu tư hiện tại Atomico và Project A, với Inven Capital tham gia cùng với tài trợ từ các tổ chức Commerzbank và KfW. Công ty hiện đã huy động được 75 triệu đô la tính đến nay.

Tái Định Hình Cung Ứng Công Nghiệp Với Trí Tuệ Nhân Tạo

Thương mại bán buôn toàn cầu đại diện cho một trong những hệ thống thương mại lớn nhất trên thế giới, hỗ trợ chuỗi cung ứng công nghiệp trên các lĩnh vực cơ sở hạ tầng, năng lượng và xây dựng. Tuy nhiên, nhiều phần của lĩnh vực này vẫn phụ thuộc vào các quy trình thủ công, mạng lưới nhà cung cấp phân mảnh và cấu trúc giá không rõ ràng.

Andercore bắt đầu bằng cách nhắm vào các danh mục công nghiệp cốt lõi như cơ sở hạ tầng, năng lượng và vật liệu xây dựng – một phân khúc đại diện cho hơn 200 tỷ euro nhu cầu hàng năm trên toàn châu Âu. Công ty hoạt động theo mô hình thương mại không có tài sản, trong đó họ mua từ các nhà cung cấp quốc tế và bán cho người mua địa phương theo tài khoản của riêng họ, trong khi nền tảng trí tuệ nhân tạo độc quyền của họ quản lý toàn bộ chu kỳ giao dịch.

Hệ thống này điều phối giá cả, báo giá, đảm bảo chất lượng, phân phối và tài trợ tích hợp. Hàng nghìn giao dịch hiện đang được thực hiện qua nền tảng mỗi tháng trên bảy thị trường châu Âu.

Quan Điểm Lãnh Đạo và Độ Sâu Hoạt Động

Người sáng lập và Giám đốc điều hành Philipp Andernach mô tả Andercore là “trí tuệ nhân tạo di chuyển các container sản phẩm thực tế trên toàn cầu.” Mục tiêu là giới thiệu dự đoán, kỷ luật và tốc độ vào các chuỗi cung ứng đã phụ thuộc vào sự phối hợp thủ công trong lịch sử.

Andernach mang lại gốc rễ ngành sâu sắc cho công ty, đến từ một gia đình sản xuất và thương mại thế hệ thứ năm. Bối cảnh hoạt động đó đã định hình sự tập trung của Andercore vào việc thực hiện cũng như công nghệ.

Ngày nay, công ty sử dụng khoảng 80 người trên khắp châu Âu và châu Á, hoạt động từ Berlin với văn phòng tại Ấn Độ và Trung Quốc. Nó phục vụ các công ty công nghiệp thành lập như Synthos Group, Wolf & Müller, Sotralenz Construction, Phnix và Strabag.

Hỗ Trợ Khách Hàng và Nhà Đầu Tư

Một khách hàng, Jean-Marc Levasseur, Giám đốc tại Hebert Électricité ở Normandie, đã mô tả việc sử dụng Andercore cho một dự án cơ sở hạ tầng lớn ở Le Havre. Theo Levasseur, công ty đã cung cấp báo giá nhanh chóng, thời gian giao hàng đáng tin cậy, điều khoản thanh toán hấp dẫn và tiết kiệm tổng thể khoảng 12% so với các nguồn cung cấp truyền thống.

Các nhà đầu tư chỉ ra quy mô cơ hội trong việc hiện đại hóa thương mại công nghiệp. Atomico’s Niklas Zennström nhấn mạnh tầm quan trọng kinh tế của bán buôn và nhu cầu về hiệu quả công nghệ trong cung ứng xuyên biên giới. Project A’s Florian Heinemann nhấn mạnh sự kết hợp giữa kỷ luật hoạt động và công nghệ có thể mở rộng là chìa khóa cho đường cong tăng trưởng của công ty.

Tương Lai Của Thương Mại Được Điều Hành Bởi Trí Tuệ Nhân Tạo

Mô hình của Andercore phản ánh một sự thay đổi rộng lớn hơn trong cách các ngành công nghiệp truyền thống đang được định hình lại bởi trí tuệ nhân tạo. Thay vì chỉ hoạt động như một thị trường duy nhất, công ty định vị nền tảng của mình như một lớp điều phối quản lý logic giá, đánh giá rủi ro, phối hợp hậu cần và cấu trúc tài chính trong một quy trình làm việc thống nhất.

Nếu thành công, cách tiếp cận này có thể báo hiệu một sự chuyển đổi rộng lớn hơn trong thương mại toàn cầu. Mua sắm công nghiệp – lâu nay được đặc trưng bởi các cuộc đàm phán thủ công và hệ thống riêng lẻ – có thể ngày càng hoạt động như một quy trình được quản lý bởi phần mềm và dữ liệu. Đối với cả nhà cung cấp và người mua, ý nghĩa là một môi trường giao dịch minh bạch hơn, nhanh hơn và hiệu quả về vốn.

Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục chuyển từ thử nghiệm sang cơ sở hạ tầng, các nền tảng như Andercore gợi ý rằng thậm chí các lĩnh vực phức tạp và nặng về tài sản nhất cũng có thể được cấu trúc lại xung quanh các hệ thống dự đoán và thực hiện tự động.