Майкл Нуньес
Стартап ThinkLabs AI, разрабатывающий модели искусственного интеллекта для имитации поведения электросети, сегодня объявил о завершении раунда финансирования серии А на сумму 28 миллионов долларов, возглавляемого Energy Impact Partners (EIP), одной из крупнейших в мире инвестиционных компаний в сфере энергетического перехода. В раунде также приняли участие венчурное подразделение Nvidia NVentures и Edison International, материнская компания Southern California Edison.
Полученное финансирование знаменует собой значительный эскалатор в гонке за применение ИИ не только к программному обеспечению и генерации контента, но и к физической инфраструктуре, обеспечивающей современную жизнь. В то время как большинство заголовков об инвестициях в ИИ сосредоточены на больших языковых моделях и генеративных инструментах, ThinkLabs преследует другую и, возможно, более важную цель: использование ИИ, основанного на физических принципах, для моделирования поведения электрических сетей в реальном времени, сокращая инженерные исследования, которые раньше занимали недели или месяцы, до минут.
«Мы полностью сосредоточены на энергосистеме», — заявил генеральный директор ThinkLabs Джош Вонг в эксклюзивном интервью VentureBeat перед объявлением. «Мы используем модели искусственного интеллекта для моделирования энергосистемы, в частности, для моделирования потоков электроэнергии в системах передачи и распределения. Мы можем рассчитывать такие параметры, как подключение крупных потребителей — например, центров обработки данных или зарядных станций для электромобилей — и понимать их влияние на энергосистему».
В раунде финансирования приняли участие многие опытные инвесторы, включая GE Vernova, Powerhouse Ventures, Active Impact Investments, Blackhorn Ventures и Amplify Capital, а также неназванная крупная североамериканская энергетическая компания, принадлежащая частным инвесторам. По словам Вонга, первоначально компания планировала привлечь менее 28 миллионов долларов, но высокий спрос со стороны стратегических партнеров подтолкнул сумму раунда к увеличению.
«Заявки были значительно переподписаны», — сказал Вонг. «Мы привлекли нужных партнеров по экосистеме и нужных инвесторов для развития, и именно поэтому мы достигли отметки в 28 миллионов долларов».
Почему резкий рост спроса на электроэнергию разрушает устаревшие инструменты планирования энергосистемы
Выбор времени для повышения цен не случаен. По прогнозам консалтинговой компании ICF International, спрос на электроэнергию в США к 2030 году вырастет на 25%, в основном за счет центров обработки данных, использующих искусственный интеллект, электрифицированного транспорта и более широкой тенденции к электрификации зданий и транспортных средств. Этот резкий рост обрушивается на энергосистему, которая была спроектирована десятилетия назад для принципиально иных потребностей, и энергетические компании изо всех сил пытаются справиться с этим.
Основная проблема заключается в вычислительных мощностях. Когда энергокомпании необходимо понять, что произойдет с ее сетью, если крупный центр обработки данных подключится к конкретной подстанции, или если группа зарядных устройств для электромобилей будет запущена в жилом районе, инженеры должны проводить моделирование потоков мощности — сложные расчеты, моделирующие движение электроэнергии в сети. Традиционно для таких исследований использовались устаревшие программные инструменты от таких компаний, как Siemens, GE и Schneider Electric, и их выполнение для одного сценария может занять недели или месяцы.
Подход ThinkLabs устраняет это узкое место с помощью моделей искусственного интеллекта, основанных на физических принципах, которые обучаются на тех же инженерных симуляторах, но при этом могут работать на порядки быстрее. По данным компании, ее платформа может сжать исследование энергосистемы, занимающее месяц, менее чем за три минуты и выполнить 10 миллионов сценариев за 10 минут, сохраняя при этом точность расчетов потока электроэнергии в сети более 99,7%.
Вонг проводит четкое различие между тем, чем занимается ThinkLabs, и генеративными моделями искусственного интеллекта, которые доминируют в общественном дискурсе. «Мы не галлюцинируем», — сказал он. «Мы говорим об инженерных расчетах. Я бы сравнил это с расчетами гидродинамики, или, например, с болидами Формулы-1, или аэрокосмическими моделями, или климатическими моделями. У нас есть источник достоверной информации — существующие инженерные модели, основанные на физических принципах».
Этот источник достоверной информации имеет решающее значение. ThinkLabs обучает свой ИИ на результатах работы симуляторов физики, основанных на фундаментальных принципах — тех же инструментов, которым уже доверяют коммунальные предприятия, — а затем проверяет свои модели на основе этих симуляторов. В результате, как утверждает Вонг, получается система ИИ, которая не только быстрая, но и полностью объяснимая и поддающаяся аудиту, что является критически важным требованием в отрасли, где ошибка в расчетах может привести к отключениям электроэнергии или повреждению физической инфраструктуры.
Чем анализ трехфазного потока энергии от ThinkLabs отличается от анализа искусственного интеллекта в электросетях у других стартапов?
За последние два года конкурентная среда для ИИ в управлении энергосетями значительно обогатилась, и как стартапы, так и крупные игроки рынка стремятся применять машинное обучение к рабочим процессам коммунальных предприятий. Однако Вонг утверждает, что ThinkLabs занимает принципиально иное положение, чем большинство ее конкурентов.
«Насколько нам известно, мы единственные, кто занимается анализом моделирования энергосистемы с использованием искусственного интеллекта», — сказал он. «Другие могут использовать ИИ для прогнозирования, дезагрегации нагрузки или локального управления энергопотреблением, но по сути, они не рассчитывают потоки мощности».
ThinkLabs проводит полный трехфазный анализ потоков переменного тока — исследуя каждый узел и шину в электросети для определения уровней активной и реактивной мощности, потоков в линиях и напряжений. Это тот же тип анализа, который сегодня выполняют инженеры энергокомпаний с помощью устаревших инструментов, но ThinkLabs может обеспечить его с такой скоростью и в таком масштабе, которые эти инструменты просто не могут обеспечить.
Это различие имеет значение, поскольку энергетические компании принимают решения о капитальных инвестициях — на миллиарды долларов — основываясь именно на таких исследованиях. Если анализ потоков мощности показывает, что предлагаемое подключение центра обработки данных приведет к перегрузке линии электропередачи, энергетической компании, возможно, придется строить новую инфраструктуру с огромными затратами. Но если анализ также может предложить альтернативные решения — размещение аккумуляторных батарей, гибкое планирование нагрузки или оптимизацию топологии — энергетическая компания потенциально может избежать или отложить эти капитальные затраты.
«Во многих случаях существующие инструменты, по сути, показывают все проблемы, но найти решения можно только методом проб и ошибок», — объяснил Вонг. «С помощью ИИ мы можем использовать обучение с подкреплением для генерации более креативных решений, а также очень эффективно взвешивать плюсы и минусы каждого из этих решений».
Подробности стратегических партнерских отношений ThinkLabs с NVIDIA, Edison и Microsoft.
Присутствие NVentures в этом раунде финансирования — венчурное подразделение Nvidia нечасто вкладывает средства — свидетельствует о более глубоких стратегических отношениях, выходящих далеко за рамки простого привлечения капитала. Вонг подтвердил, что ThinkLabs активно работает в экосистеме Nvidia в энергетическом и коммунальном секторах, используя CUDA для ускорения вычислений на графических процессорах и интегрируя платформу моделирования климата Nvidia Earth-2 в конвейеры вероятностного прогнозирования и анализа с учетом рисков ThinkLabs.
«Мы, как отметила одна из коммунальных компаний, являемся единственной высокоинтенсивной рабочей нагрузкой для графических процессоров в сфере операционных технологий — планирования и эксплуатации», — сказал Вонг. Он добавил, что ThinkLabs также ведет переговоры с командой Nvidia Omniverse о дополнительных вариантах использования в коммунальном секторе, хотя эти усилия пока находятся на ранней стадии.
Участие Edison International имеет иной стратегический вес. В январе 2026 года ThinkLabs публично объявила о результатах сотрудничества с Southern California Edison (SCE), дочерней компанией Edison International, которая продемонстрировала реальные возможности своей платформы. Как сообщала тогда газета Los Angeles Times, сотрудничество показало, что ИИ ThinkLabs может обучаться за несколько минут на каждую цепь, обрабатывать данные о потоке электроэнергии за целый год менее чем за три минуты по более чем 100 цепям и создавать инженерные отчеты с рекомендациями по решению проблем менее чем за 90 секунд — работа, которая ранее требовала от выделенных инженеров в среднем от 30 до 35 дней.
В сегодняшнем заявлении Сергей Махновски, управляющий директор по стратегии, технологиям и инновациям компании Edison International, подчеркнул неотложность этой проблемы: «Мы должны быстро перейти от устаревших инструментов и процессов планирования к удовлетворению растущих потребностей электросети — для преобразования наших возможностей необходимы новые решения, основанные на искусственном интеллекте».
ThinkLabs также тесно сотрудничает с Microsoft, которая в середине 2025 года провела вебинар с участием Вонга, а также представителей Southern Company, EPRI и собственной энергетической команды Microsoft. Сотрудничество с SCE было построено на платформе Microsoft Azure AI Foundry, что позволило ThinkLabs интегрироваться в облачную инфраструктуру, которую уже используют многие крупные коммунальные предприятия.
20-летний карьерный путь, приведший от работы в Toronto Hydro к стартапу в области автономных энергосетей.
Биография Вонга выглядит как целенаправленная подготовка именно к этому моменту. Он более 20 лет проработал в энергетической отрасли, начав свою карьеру в Toronto Hydro, а затем в 2012 году основал компанию Opus One Solutions — разработчика программного обеспечения для интеллектуальных энергосетей, которую он развил до более чем 100 сотрудников, обслуживающих клиентов в восьми странах, прежде чем продать ее GE в 2022 году, как ранее сообщало издание BetaKit.
После приобретения Вонг присоединился к компании, которая впоследствии стала GE Vernova, и ему было поручено разработать дорожную карту компании по созданию «сети будущего». Разработанная им там концепция — что энергосеть является основным препятствием для экономического роста, электрификации и национальной безопасности, и что автономное управление сетью на основе искусственного интеллекта является решением — стала интеллектуальной основой для ThinkLabs.
«Я выдвигал тезис о необходимости электрификации, но в центре внимания сейчас находится именно энергосеть», — сказал Вонг. «Вывод таков: нам нужно двигаться к большей автономности. Мы много говорим об автономных автомобилях, но я бы сказал, что автономные энергосети — это гораздо более насущная задача».
Компания ThinkLabs была создана в рамках GE Vernova и выделилась в качестве независимой компании в апреле 2024 года, что совпало с привлечением 5 миллионов долларов в рамках посевного раунда финансирования, совместно возглавляемого Powerhouse Ventures и Active Impact Investments, как сообщало тогда GlobeNewswire. GE Vernova остается акционером и стратегическим партнером. Вонг является единственным основателем.
Состав команды отражает двойственную идентичность компании. «Половина нашей команды — это специалисты с докторскими степенями в области энергетических систем, а другая половина — это специалисты по искусственному интеллекту, которые занимаются разработкой масштабируемых платформ инфраструктуры ИИ и MLOps для других отраслей», — сказал Вонг. «Мы действительно объединяем эти два направления».
Как ThinkLabs удвоила свою клиентскую базу в сфере коммунальных услуг за один квартал
Известно, что коммунальные предприятия относятся к числу наиболее консервативных покупателей технологий в мире, с циклами закупок, которые могут растягиваться на годы, и многоуровневым регулирующим надзором, замедляющим внедрение. Вонг признает эту реальность, но говорит, что ситуация меняется быстрее, чем многие наблюдатели предполагают.
«Я заметил, что циклы продаж действительно ускоряются», — сказал он. «Они по-прежнему длительные и зависят от того, какая это коммунальная компания и насколько крупная сделка, но мы воочию видим, как циклы продаж сокращаются с традиционных одного-двух лет до самых коротких двух-трех месяцев».
Что касается коммерческой стороны, Вонг отказался раскрывать конкретные цифры выручки, но привел несколько данных, свидетельствующих о значительном прогрессе. По его словам, ThinkLabs сотрудничает с более чем 10 коммунальными предприятиями над моделированием энергосистем с использованием искусственного интеллекта для планирования и эксплуатации, и компания удвоила количество своих клиентов только в первом квартале 2026 года.
«Так что мы работаем не с одним или двумя, а с более чем десятью коммунальными предприятиями», — сказал Вонг. «Работа действительно ускорилась еще до этого раунда финансирования категории А».
Компания ориентируется в первую очередь на частные коммунальные предприятия и системных операторов — организации, которые владеют и управляют энергосетью, — хотя Вонг отметил, что ИИ также начинает демократизировать возможности моделирования энергосети для небольших коммунальных предприятий, которым ранее не хватало инженерных ресурсов для проведения сложных анализов.
Вонг заявил, что основное направление финансирования будет направлено на совершенствование продукта до корпоративного уровня и расширение спектра поддерживаемых платформой вариантов использования. Компания видит значительные возможности для расширения в сегменте индивидуальных коммунальных услуг — переход от моделирования небольшого региона к обучению моделей ИИ на уровне целых штатов или территорий, охватывающих несколько штатов, в рамках одного клиента.
Участие EIP в качестве ведущего инвестора имеет особое значение на этом рынке. Фирму поддерживают более половины североамериканских частных энергетических компаний, что дает ThinkLabs прямой доступ к руководителям компаний-клиентов, с которыми она пытается работать. «От энергетических компаний требуют увеличения мощностей в беспрецедентные для отрасли сроки, и ставки выходят далеко за рамки энергетического сектора», — заявил Самир Редди, управляющий партнер EIP, в пресс-релизе.
Что на самом деле означает точность в 99,7% для критически важной инфраструктуры электросетей?
Любое обсуждение применения ИИ в критически важной инфраструктуре неизбежно сталкивается с вопросом о возможных причинах сбоев. Галлюцинация в чат-боте – это неловкая ситуация; ошибка в анализе потоков энергии в сети может привести к повреждению оборудования или масштабным отключениям электроэнергии.
Вонг прямо ответил на этот вопрос. По его словам, показатель точности в 99,7% — это среднее значение по результатам масштабных плановых исследований, а именно анализа 8760 часов (каждый час в году), спрогнозированного на 3–10 лет с учетом множества сценариев чувствительности. Для целей планирования, утверждал он, такой уровень точности не только достаточен, но и может фактически превосходить то, что обеспечивают традиционные методы на практике.
«Если посмотреть на источник достоверной информации, то самым большим ограничивающим фактором на самом деле является качество данных, а не точность этих моделей ИИ», — сказал он. «Когда мы используем традиционный инженерный анализ и сопоставляем его с телеметрией — данными измерений, данными SCADA — я бы сказал, что ИИ гораздо точнее, потому что он основан на данных, полученных в результате реальных измерений, а не на гипотетическом планировании, основанном на сценариях».
Для более сложных приложений реального времени ThinkLabs использует то, что Вонг назвал «гибридными моделями», которые сочетают вычисления на основе ИИ с традиционным моделированием на основе физических принципов. В самых строгих сценариях использования ИИ обрабатывает примерно 99% вычислительной нагрузки, прежде чем передать ее физическому движку для окончательной проверки — метод, который Вонг описал как использование ИИ для «теплого запуска» моделирования.
Компания также отслеживает отклонения модели и поддерживает строгие границы обучения. «Мы не занимаемся обучением пользователей в интернете, как ChatGPT», — сказал Вонг. «Мы обучаем пользователей в условиях, отличных от заданных. И если мы обнаружим ситуацию, в которой не было проведено обучение, или выходящую за пределы наших границ обучения, мы всегда можем запустить обучение по запросу для этих конкретных областей решений».
Почему, по мнению ThinkLabs, ее ценностное предложение сохранится, даже если бум центров обработки данных замедлится?
Перспективный прогноз для ThinkLabs — и для ориентированного на энергосети искусственного интеллекта в целом — в значительной степени основан на предположении о резком росте спроса на электроэнергию в течение следующего десятилетия. Однако некоторые аналитики начали сомневаться в обоснованности этих прогнозов, особенно если циклы инвестиций в ИИ замедлятся, а темпы строительства центров обработки данных снизятся.
Вонг утверждал, что ценностное предложение его компании устойчиво к такому сценарию. Даже без резкого роста нагрузки, по его словам, коммунальные предприятия сталкиваются с фундаментальной проблемой модернизации. Они используют инструменты и процессы 1990-х и 2000-х годов, а персонал, умеющий работать с этими инструментами, уходит на пенсию с пугающей скоростью.
«Обновление кадрового состава — важный фактор, — сказал он. — Эти инструменты на основе ИИ не только модернизируют сам инструмент, но и модернизируют культуру и способствуют трансформации, становясь важными факторами удержания следующего поколения».
Он также указал на доступность энергии как на фактор, существующий независимо от прогнозов роста нагрузки. Если коммунальные предприятия продолжат планировать, основываясь на наихудших детерминированных сценариях — строя достаточно инфраструктуры для покрытия всех возможных непредвиденных обстоятельств, — тарифы для потребителей станут неуправляемыми. Вероятностный анализ на основе искусственного интеллекта, как утверждал Вонг, позволяет коммунальным предприятиям принимать более разумные и экономически эффективные решения независимо от того, оправдаются ли самые амбициозные прогнозы спроса.
«Значительная часть этого ИИ заключается не только в оптимизации рабочих процессов, но и в том, как мы будем действовать с помощью интеллекта — переходя от анализа наихудшего сценария к анализу временных рядов, от детерминированного анализа к вероятностному и стохастическому анализу, а также в поиске решений», — сказал он.
Вонг описывает более широкие возможности с помощью аналогии, которая отражает как простоту, так и амбициозность того, что пытается сделать ThinkLabs. По его словам, на протяжении десятилетий стандартной реакцией энергетической отрасли на ограничения в сети было строительство более широких автомагистралей — больше проводов, больше меди, больше стали. ThinkLabs же хочет стать навигационной системой, которая перенаправляет транспортный поток.
«Раньше, когда мы садились за руль, мы всегда ехали по привычным нам дорогам — только по большим трассам», — сказал он. «Но с помощью ИИ мы можем оптимизировать схемы движения, чтобы ездить по гораздо более эффективным маршрутам. В данном случае это может быть сочетание проводки, гибкости, батарей и оперативных решений».
Остается открытым вопрос, сможет ли ThinkLabs реализовать это видение в масштабах, необходимых для энергосистемы. Но Вонг, который два десятилетия занимался созданием и продажей компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения для энергосистем, не мыслит категориями постепенных улучшений. Он видит узкий промежуток времени — измеряемый годами, а не десятилетиями — в течение которого будет создана базовая инфраструктура искусственного интеллекта для энергосистемы, и тот, кто ее создаст, будет формировать энергетическую систему на целое поколение.
«Я искренне верю, что развитие ИИ в энергосистеме в ближайшие два года определит, что произойдет с энергосистемой в ближайшие десятилетия», — сказал Вонг. «Это уже действительно происходит».
Иными словами, энергосистема получает второго пилота. Вопрос уже не в том, будут ли энергетические компании доверять ИИ принятие важнейших инженерных решений, а в том, как быстро они смогут позволить себе этого не делать.
Подпишитесь, чтобы получать самые свежие новости!
Подробные аналитические данные для руководителей предприятий в области искусственного интеллекта, данных и безопасности.
Отправляя свой адрес электронной почты, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности.
Получайте обновления ! Вы подписаны! Наши последние новости скоро поступят на вашу электронную почту.
Источник: venturebeat.com
