عندما تلتقي شركة CVector الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي الصناعي مع المصنعين ومزودي الخدمات الكهربائية وغيرهم من العملاء المحتملين، يُطرح على المؤسسين غالبًا نفس السؤال: هل ستبقون هنا في غضون ستة أشهر؟ سنة؟
إنها مسألة عادلة في بيئة تقوم فيها أكبر الشركات التكنولوجية وأغناها باستقطاب أفضل المواهب برواتب مذهلة وتستهدف بشكل متزايد الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال صفقات استحواذ معقدة.
الإجابة التي يقدمها مؤسسو CVector، ريتشارد زانغ ولاعب مختلف، هي أيضًا نفسها في كل مرة: نحن هنا لن نذهب إلى أي مكان. وهذا يهم عملائهم – وهي قائمة تشمل مزودي الغاز الوطنيين ومصنع كيميائي في كاليفورنيا – الذين يستخدمون برنامج CVector لإدارة وتحسين عملياتهم الصناعية.
قال زانغ لـ TechCrunch: “عندما نتحدث إلى بعض هؤلاء اللاعبين الكبار في البنية التحتية الحيوية، تكون المكالمة الأولى، بعد 10 دقائق، حوالي 99% من الوقت سنحصل على هذا السؤال. وهم يريدون تأكيدات حقيقية، صحيح؟”
هذا القلق الشائع هو أحد الأسباب التي دفعت CVector للعمل مع Schematic Ventures، التي قادت للتو جولة ما قبل البذور بقيمة 1.5 مليون دولار للشركة الناشئة.
قال زانغ إنه أراد جذب مستثمرين لهم سمعة للعمل على هذه الأنواع من المشكلات الصعبة في سلسلة التوريد والتصنيع وبنية البرمجيات، وهو ما تركز عليه Schematic تمامًا كصندوق في مراحل مبكرة.
قال جوليان كاونيهان، الشريك في Schematic الذي قام بالاستثمار، لـ TechCrunch إن هناك عدة طرق يمكن للشركات الناشئة من خلالها محاولة تخفيف هذه الأنواع من المخاوف من العملاء. هناك حلول عملية – مثل وضع الشيفرة في الأمين، أو تقديم ترخيص مجاني ودائم للبرنامج إذا حدث الاستحواذ. لكن أحيانًا “يتعلق الأمر بالمؤسسين الذين يتوافقون مع مهمة الشركة ويظهرون بوضوح هذا الالتزام على المدى الطويل للعملاء”، كما قال.
حدث TechCrunch
سان فرانسيسكو
|
27-29 أكتوبر 2025
يبدو أن هذا الالتزام يساعد CVector في تحقيق النجاح المبكر.
يحمل زانغ وراغلز كل منهما مهارات فريدة تتناسب بشكل جيد مع نوع العمل الذي تقدمه CVector لعملائها. واحدة من أوائل وظائف زانغ كانت كمهندس برمجيات في شركة النفط العملاقة شل، حيث قال إنه كان غالبًا ما يكون في الميدان “يبني تطبيقات آيباد للأشخاص الذين لم يستخدموا آيباد من قبل.”
أما راغلز، الذي يحمل دكتوراه في فيزياء الجسيمات التجريبية، فقد قضى بعض الوقت في العمل في مصادم الهادرونات الكبير “يعمل مع بيانات النانو ثانية، محاولًا ضمان وقت تشغيل مرتفع جدًا، وتحمل المسئولية عن أوقات التوقف وحل المشكلات بشكل سريع.”
قال راغلز: “تلك هي الأماكن التي يمكنك من خلالها بناء تلك الثقة، وهذا النوع من الخلفية يساعد حقًا في إعطاء الناس بعض الثقة، وثقة فيك.”
لكن CVector أكثر من مجرد سير مؤسسيها. لقد كانت الشركة أيضًا ذكية ومواردها منذ بدايتها في أواخر عام 2024. قامت ببناء هيكل برنامج الذكاء الاصطناعي الصناعي الخاص بها – ما تسميه “الدماغ والجهاز العصبي للأصول الصناعية” – من خلال الاستفادة من كل شيء بدءًا من حلول التقنية المالية إلى بيانات تسعير الطاقة في الوقت الفعلي إلى البرمجيات مفتوحة المصدر من فريق السباقات مك لارين F1.
كما أنهم يتبنون نهجًا مختلفًا حول كيفية تشكيل هذا الدماغ والجهاز العصبي في الوقت الفعلي مع عملائهم. إحدى الأمثلة التي ذكرها زانغ تتعلق ببيانات الطقس.
يمكن أن تؤثر الظروف الجوية المتغيرة على كيفية عمل معدات التصنيع الدقيقة للغاية على نطاق واسع، ولكن هناك أيضًا آثار أخرى يجب أخذها في الاعتبار. إذا تساقط الثلج، فقد يعني ذلك أن الطرق والمواقف المحيطة تُملح. إذا تم حمل هذا الملح إلى المصنع عبر أحذية العمال، فقد يؤثر بشكل ملحوظ على المعدات عالية الدقة التي قد لا يكون المشغلون قد لاحظوها من قبل أو كانوا قادرين على تفسيرها.
قال راغلز: “إن إدخال تلك الأنواع من الإشارات في عملياتك وتخطيطك ذو قيمة كبيرة.” “كل هذا يساعد على تشغيل هذه المنشآت بشكل أكثر نجاحًا وربحية.”
لقد نشرت CVector بالفعل وكلاء الذكاء الاصطناعي الصناعي الخاص بها في قطاعات مثل الكيمياء والسيارات والطاقة، وتركيزها على ما يشير إليه زانغ بـ “البنية التحتية الحيوية الكبيرة.”
عند الحديث مع مزودي الطاقة، قال زانغ إن مشكلة شائعة هي أن أنظمة إدارة الشبكة لديهم مكتوبة بلغات برمجة قديمة مثل كوبرا وفورتان، مما يجعل الإدارة في الوقت الفعلي تحديًا. يمكن لـ CVector إنشاء خوارزميات يمكن أن تجلس فوق تلك الأنظمة القديمة وتعطي المشغلين رؤية أفضل في هذه الأنظمة مع زمن استجابة منخفض.
CVector صغيرة حاليًا، مع وجود فريق يضم ثمانية أشخاص موزعين عبر بروفيدنس، رود آيلاند، مدينة نيويورك، وفرانكفورت، ألمانيا. لكنهم يتوقعون أن ينموا الآن بعد اكتمال جولة ما قبل البذور. أكد زانغ أنهم يجندون فقط “الأشخاص المتوافقين مع المهمة” الذين “يريدون فعلاً مسيرة مهنية في البنية التحتية المادية” – مما سيجعل من الأسهل الاستمرار في إقناع العملاء بأن الشركة الناشئة ليست ذاهبة إلى أي مكان.
بينما هناك خط مستقيم نسبيًا من ما كان يفعله زانغ في شل إلى ما تفعله CVector الآن، فإن الأمر يمثل انحرافًا أكبر بعض الشيء بالنسبة لراغلز. لكنه قال إنها كانت تحديًا استمتع به.
قال: “أحب حقيقة أنه بدلاً من محاولة كتابة ورقة بحثية، وتقديمها، واجتياز عملية المراجعة من قبل الزملاء، ونشرها في مجلة ونتمنى أن ينظر إليها أحد ما، أنا أعمل مع عميل على شيء ما موجود في الأرض وأننا قد نساعدهم في الحفاظ عليه وتشغيله.” “يمكنك إجراء تغييرات، وبناء ميزات، وبناء أشياء جديدة لعملائك – بسرعة.”