Wint Gây Quỹ 36 Triệu USD Series D Để Mở Rộng Trí Tuệ Nước Dựa Trên AI Toàn Cầu

Wint đã gây quỹ 36 triệu USD trong vòng tài trợ Series D để mở rộng nền tảng trí tuệ nước dựa trên AI, khi các chủ sở hữu tòa nhà, nhà thầu, công ty bảo hiểm và nhà vận hành cơ sở ngày càng tìm kiếm công nghệ để quản lý nước vừa là nguồn tài nguyên vận hành vừa là rủi ro tài chính.

Vòng tài trợ được đồng dẫn dắt bởi LIP Ventures và Inven Capital, với kế hoạch Wint sẽ sử dụng vốn để tăng tốc phát triển sản phẩm và mở rộng hiện diện trên các thị trường toàn cầu. Công ty không công bố mức định giá trong thông báo.

Việc tài trợ này đánh dấu giai đoạn mới nhất trong quá trình mở rộng của Wint sau vòng Series C 35 triệu USD năm 2023, được đồng dẫn dắt bởi Inven Capital và Insight Partners, và vòng Series B 15 triệu USD do Insight Partners dẫn đầu vào năm 2022.

Biến Hệ Thống Nước Thành Dữ Liệu Thời Gian Thực

Trong khi quản lý nước truyền thống dựa vào đồng hồ đo, hóa đơn tiện ích, kiểm tra bảo trì và các cảm biến rò rỉ cơ bản, Wint đang cố gắng làm cho các hệ thống nước trong tòa nhà luôn có thể quan sát được liên tục.

Công ty kết hợp các đồng hồ đo, van, đơn vị điều khiển được kết nối và phần mềm AI để phân tích cách nước di chuyển qua các tòa nhà trong thời gian thực. Thay vì chỉ phát hiện nước có xuất hiện ở nơi không nên, hệ thống học hành vi bình thường của từng hệ thống nước và tìm kiếm các sai lệch.

Wint cho biết các mô hình AI của mình đã được phát triển dựa trên hàng chục triệu giờ dữ liệu dòng chảy nước thực tế, bao gồm các hệ thống từ ống chính của tòa nhà và nước nóng sinh hoạt đến các vòng lặp sưởi ấm, thông gió và điều hòa không khí (HVAC) và tháp làm mát. Các mô hình sử dụng dữ liệu này để phân biệt tiêu thụ bình thường với những mô hình có thể chỉ ra các vấn đề như rò rỉ lỗ kim, bồn cầu kẹt, ống bị nổ hoặc thiết bị hỏng.

Khi hệ thống xác định một sự kiện cần can thiệp, nó có thể cảnh báo các nhà vận hành tòa nhà và tự động đóng các van được kết nối. Đặc biệt quan trọng đối với các môi trường như trung tâm dữ liệu, bệnh viện và các cơ sở hạ tầng quan trọng khác, các đơn vị điều khiển của Wint có thể thực hiện quyết định phát hiện và ngắt nguồn tại chỗ thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào kết nối đám mây.

Sự khác biệt đó đưa công nghệ tiến gần hơn tới quản lý hạ tầng tự động: AI không chỉ đơn giản phân tích một tòa nhà và gửi thông tin cho con người, mà còn có thể được ủy quyền thực hiện hành động vật lý khi các điều kiện rủi ro đã được định trước được đáp ứng.

Mở Rộng Từ Phát Hiện Rò Rỉ Đến Trí Tuệ Tòa Nhà

Wint cũng đã mở rộng nền tảng ra ngoài việc ngăn ngừa rò rỉ khẩn cấp.

Công nghệ Water Insights của nó phân tích dữ liệu tiêu thụ chi tiết trong thời gian dài hơn, tìm kiếm các bất hiệu và mô hình hành vi có thể khó khăn cho các đội ngũ vận hành để nhận diện bằng tay. Hệ thống có thể so sánh hiệu suất, nêu bật việc tiêu thụ quá mức kéo dài và xác định các vấn đề về thiết bị hoặc cấu hình trước khi chúng trở thành các vấn đề vận hành lớn hơn.

Công ty đã bổ sung một lớp nữa vào cuối năm 2025 với phân tích nhiệt độ nước dựa trên AI. Ứng dụng ban đầu, Bộ Phân Tích Sức Khỏe Nồi Hơi, liên kết nhiệt độ nước với dữ liệu lưu lượng để phát hiện các mô hình liên quan đến quá nhiệt, thiếu nhiệt hoặc công suất nồi hơi không đủ.

Sự tiến triển này quan trọng vì nó mở rộng vai trò tiềm năng của Wint từ việc bảo vệ các tòa nhà khỏi các rò rỉ thảm họa sang việc liên tục phân tích cách các hệ thống cơ khí đang hoạt động.

Theo thời gian, điều này tạo ra cơ hội cho trí tuệ nước trở thành một thành phần khác của hệ sinh thái công nghệ tòa nhà thông minh rộng lớn hơn, cùng với quản lý năng lượng, giám sát HVAC, hệ thống quản lý tòa nhà và các nền tảng bảo trì dự đoán.

Bảo hiểm đang trở thành một phần quan trọng của phương trình

Trường hợp tài chính cho trí tuệ nước cũng mở rộng ra ngoài việc tiết kiệm tiện ích.

Rò rỉ nước có thể gây ra thiệt hại tài sản tốn kém, gián đoạn kinh doanh, chậm trễ trong xây dựng và các yêu cầu bảo hiểm. Điều này đã tạo ra một giao điểm bất thường giữa công nghệ hạ tầng AI và bảo hiểm, nơi việc ngăn ngừa một sự cố có thể mang lại giá trị kinh tế đáng kể hơn so với việc chỉ giảm tiêu thụ nước.

HSB, một phần của Munich Re, đã hợp tác với Wint về công nghệ rò rỉ nước và bảo hành hiệu suất. Munich Re cho biết một nghiên cứu so sánh các công trường xây dựng được bảo vệ bởi Wint với các công trường không được bảo vệ đã phát hiện giảm 73% yêu cầu bồi thường và giảm 90% khoản thanh toán tại các địa điểm được bảo vệ bởi Wint.

Mối quan hệ đó minh họa một hướng tiềm năng quan trọng cho AI công nghiệp. Nếu các công ty bảo hiểm có thể sử dụng dữ liệu từ các hệ thống giám sát để định lượng giảm thiểu rủi ro vật lý, các công nghệ như Wint có thể ngày càng ảnh hưởng không chỉ đến hoạt động cơ sở mà còn đến các yêu cầu bảo hiểm, mức khấu trừ, phí bảo hiểm và tiêu chuẩn quản lý rủi ro.

Wint Tiến Vào Giai Đoạn Mở Rộng Tiếp Theo

Wint bước vào năm 2026 với quy mô lớn hơn đáng kể so với thời điểm hoàn thành vòng tài trợ tổ chức trước đó.

Công ty báo cáo rằng đã bán hơn 30.000 hệ thống và mở rộng cơ sở khách hàng hơn 40% lên gần 600 doanh nghiệp vào cuối năm 2025. Wint cũng cho biết công nghệ của mình đã giúp hơn 1.500 cơ sở tiết kiệm 1,15 tỷ gallon nước trong năm đồng thời ngăn ngừa hơn 1.300 sự cố gây hư hỏng do nước, tương đương ước tính 100 triệu USD tổn thất tiềm năng. Những con số này là do công ty báo cáo, không phải số liệu đã được kiểm toán độc lập.

Wint cũng nhận được khoản đầu tư chiến lược từ tập đoàn bất động sản toàn cầu Grosvenor vào tháng 12 năm 2025, với Grosvenor dự định mở rộng việc sử dụng công nghệ này trên toàn bộ danh mục bất động sản của mình.

Vòng Series D 36 triệu USD mới mang lại cho Wint thêm vốn để đưa mô hình này vào nhiều tòa nhà và thị trường hơn.

Câu hỏi lớn hơn là liệu quản lý nước có theo một quỹ đạo tương tự như quản lý năng lượng, nơi các cảm biến ngày càng chi tiết, dữ liệu tập trung và điều khiển tự động biến những hạ tầng vốn chủ yếu thụ động thành những gì được tối ưu hóa một cách chủ động bởi phần mềm.

Đối với Wint, điều đó sẽ khiến việc ngăn ngừa rò rỉ chỉ là điểm khởi đầu. Cơ hội dài hạn là làm cho các hệ thống nước chạy qua các tòa nhà thương mại, dự án xây dựng, trung tâm dữ liệu và các cơ sở quan trọng khác có thể đo lường, dự đoán và ngày càng tự động.