SpaceX兩員工離職搞了家公司，3年融了6000萬美元

2022年，兩個SpaceX工程師在洛杉磯某間車庫里開始寫代碼。三年后，他們的公司Sift拿到4200萬美元B輪融資，資方名單里站著Google Ventures和StepStone Group。

這錢投的不是火箭，是火箭產生的數據。

每秒鐘數百萬個數據點，AI卻"看不懂"

現代火箭、衛星、自動駕駛汽車——Karthik Gollapudi管它們叫"包著鋼皮的計算機"。每臺設備搭載數百個傳感器，每秒噴涌數百萬個數據點。問題是：AI算法讀不懂這些原始信號。

「軟件可觀測性花了20年才成熟，但硬件公司還在用Excel表格和口口相傳的經驗?！笹ollapudi說。他在SpaceX干過Dragon飛船的飛行軟件，聯合創始人Austin Spiegel則來自Starlink星座工具團隊。

這對組合發現，衛星運營商面臨一個荒誕局面：一方面，星座計劃從幾十顆膨脹到"成千上萬顆"；另一方面，工程師還在手動篩選遙測數據，像用漁網撈瀑布。

Sift做的事，相當于給硬件裝了一個"翻譯層"——把原始傳感器數據變成結構化、可查詢的格式，讓人和AI都能理解。

4200萬美元買來的時間窗口

這筆融資由StepStone Group領投，Google Ventures跟投——后者正是Sift 1750萬美元A輪的領投方。Riot Ventures、Fika Ventures、CIV也參與了本輪。

資金用途很明確：擴招工程師，擴建基礎設施層。

CTO Neel Kujur的表述更具體：「數據量將是巨大的。Sift要自動標記越界遙測，用真實數據閉環改進設計。」

換句話說，他們賭的是"AI控制物理設備"這個趨勢。不是聊天機器人，是自動駕駛卡車、國防系統、衛星星座——這些不能宕機的場景。

為什么是現在？

硬件AI化的臨界點正在到來。Gollapudi的判斷是：AI與代碼的交互已經流暢，但與硬件的交互還卡在"原始數據"階段。

Sift的切入點很窄，但壁壘不低。傳感器數據格式各異、實時性要求極高、容錯率極低——這不是通用云平臺能解決的問題。SpaceX背景給了他們工程可信度，而2022年的創業時機，剛好踩在美國國防科技投資熱潮的起點。

一個細節：Sift的客戶名單里既有商業航天公司，也有政府機構。后者對數據基礎設施的需求，往往比商業公司更迫切，也更愿意付費。

4200萬美元B輪，對一家成立3年的基礎設施公司來說，是資本對"AI+硬件"賽道的押注。但真正的考驗在于：當星座從"計劃中的成千上萬顆"變成"軌道上的成千上萬顆"，Sift的基礎設施能不能扛住那個量級的數據洪流？